Determining Sample Size pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Dattalo, Patrick

出品人:

页数:174

译者:

出版时间:2008-2

价格:$ 30.45

装帧:

isbn号码:9780195315493

丛书系列:

图书标签:

统计学
抽样调查
样本量
研究方法
数据分析
实验设计
定量研究
统计推断
研究规划
科学研究

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具体描述

A researcher's decision about the sample to draw in a study may have an enormous impact on the results, and it rests on numerous statistical and practical considerations that can be difficult to juggle. Computer programs help, but no single software package exists that allows researchers to determine sample size across all statistical procedures. This pocket guide shows social work students, educators, and researchers how to prevent some of the mistakes that would result from a wrong sample size decision by describing and critiquing four main approaches to determining sample size. In concise, example-rich chapters, Dattalo covers sample-size determination using power analysis, confidence intervals, computer-intensive strategies, and ethical or cost considerations, as well as techniques for advanced and emerging statistical strategies such as structural equation modeling, multilevel analysis, repeated measures MANOVA and repeated measures ANOVA. He also offers strategies for mitigating pressures to increase sample size when doing so may not be feasible. Whether as an introduction to the process for students or as a refresher for experienced researchers, this practical guide is a perfect overview of a crucial but often overlooked step in empirical social work research.

统计学与数据分析的基石：从理论到实践的全面指南图书名称：统计学与数据分析的基石：从理论到实践的全面指南作者：资深统计学家与数据科学领域专家团队页数：约 850 页装帧：精装 ISBN： 978-1-234567-89-0 --- 图书简介在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。然而，原始数据本身并无价值，除非我们能够通过严谨的统计学方法对其进行理解、提炼和解释。《统计学与数据分析的基石：从理论到实践的全面指南》正是为填补这一知识鸿沟而精心撰写的一部权威性著作。本书旨在为统计学初学者、跨学科研究人员、数据分析师以及寻求巩固基础的专业人士，提供一条从基础概念到前沿应用的清晰、可操作的学习路径。本书并非一部简单的公式汇编，而是一部深入探讨统计思维和数据素养的百科全书。我们深知，真正的统计能力源于对“为什么”的深刻理解，而非对“如何做”的机械模仿。因此，全书的叙事结构经过精心设计，确保理论的严谨性与实际应用场景的紧密结合。第一部分：统计学思想的奠基 (Foundations of Statistical Thinking) 本部分致力于为读者建立坚实的统计学本体论基础。我们首先从描述性统计入手，详细剖析数据的集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、四分位数）以及形态（偏度和峰度）的解读。这不仅仅是计算，更是对数据内在分布特征的初步洞察。随后，我们深入探讨概率论，这是所有推断统计学的逻辑支柱。重点讲解了随机变量、概率分布（包括二项分布、泊松分布以及至关重要的正态分布）的数学特性及其在现实世界中的映射。书中会用大量的图示和直观的例子，解释中心极限定理的强大威力——它如何使我们能够从样本推断总体，无论总体分布如何。第三章着重于数据收集与实验设计的基础原则。我们详细阐述了随机抽样的各类方法（简单随机抽样、分层抽样、系统抽样），并深入探讨了实验设计中的核心要素：随机化、对照和重复。通过对安慰剂效应和混杂变量的剖析，读者将学会如何构建出科学、公正的研究方案，确保后续分析结果的有效性。第二部分：推断统计学的核心原理 (Core Principles of Inferential Statistics) 本部分是本书的实践核心，关注如何利用样本信息对未知总体做出可靠的推断。我们首先系统地介绍了参数估计。从点估计的优缺点到区间估计的构建，着重讲解了置信区间的实际意义和解释，强调置信水平并非概率，而是指代方法的可靠性。随后，本书将篇幅重点投向了假设检验。我们摒弃了枯燥的步骤罗列，而是通过清晰的逻辑框架，引导读者理解零假设 ($H_0$) 与备择假设 ($H_A$) 的设立过程、P值的正确解读、第一类错误 ($alpha$) 与第二类错误 ($eta$) 的权衡，以及统计功效（Power）的重要性。书中包含大量关于单样本t检验、双样本t检验（独立与配对）以及方差分析（ANOVA）的案例分析，涵盖单因素、双因素模型的构建与解读。第三部分：关系建模与回归分析 (Modeling Relationships and Regression Analysis) 现代数据分析几乎都离不开建模，本部分专注于揭示变量间的相互关系。相关性与线性回归是本章的起点。我们不仅讲解了皮尔逊相关系数，还深入探讨了最小二乘法的几何意义和数学推导。回归模型部分，从简单线性回归扩展到多元线性回归，细致地剖析了多重共线性、异方差性、残差分析等关键诊断工具，并提供了如何进行模型选择（如逐步回归、AIC/BIC准则）的实用指南。除了线性模型，本书还涵盖了非参数统计方法的必要性。当数据不满足正态性或方差齐性的假设时，如何运用如曼-惠特尼 U 检验、Kruskal-Wallis 检验等替代方法，是衡量一位分析师成熟度的重要标志。第四部分：高级主题与现代数据方法 (Advanced Topics and Modern Data Approaches) 随着数据复杂性的增加，统计工具也必须与时俱进。本部分将读者带入更广阔的统计应用领域。广义线性模型 (GLM) 是一个重要的里程碑。本书用清晰的结构讲解了如何将线性回归框架扩展到处理非正态分布的响应变量，例如使用逻辑回归进行分类问题（如风险预测），以及使用泊松回归处理计数数据（如事件发生频率）。此外，我们还专门设立章节探讨时间序列分析的基础，介绍平稳性、自相关函数（ACF/PACF）以及基础的 ARIMA 模型的构建思路。对于多元数据的处理，我们引入了主成分分析 (PCA) 的核心思想，帮助读者理解降维技术在数据可视化和特征工程中的作用。第五部分：统计实践中的伦理与软件应用本书的最后一部分将理论知识与实际操作无缝对接。我们提供了使用主流统计软件（如 R 语言和 Python 的 Statsmodels/SciPy 库）进行完整分析流程的实战演练。这些案例不仅展示了代码实现，更重要的是，强调了结果的批判性审查和统计报告的撰写规范。我们坚信，严谨的统计分析必须建立在坚实的伦理基础之上。因此，书中特别讨论了P值滥用、数据挖掘中的过度拟合以及研究结果的透明度等关键伦理问题，指导读者如何负责任地运用统计工具，避免得出误导性的结论。本书的独特价值本书的编写遵循“清晰、深度、实用”三大原则： 1. 概念的直观性：避免纯粹的数学堆砌，所有核心概念均辅以丰富的图表、类比和真实世界案例，确保非专业读者也能建立起清晰的认知模型。 2. 方法的深度剖析：对于每一个统计检验或模型，不仅教授“如何计算”，更深入探讨其背后的模型假设、适用范围以及结果解释的陷阱。 3. 跨领域整合：本书的案例横跨生物医学、社会科学、工程质量控制和市场调研等多个领域，展示了统计学作为“科学的科学”的普适性。无论您是需要为毕业论文构建一个稳健的分析框架，还是希望在商业环境中从海量数据中提炼出可执行的洞察，《统计学与数据分析的基石》都将是您案头不可或缺的、能够经受时间考验的经典参考书。它将指导您从一个被动的数据使用者，成长为一名主动、批判性的数据决策者。