Essentials of Statistics for the Social and Behavioral Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Cohen, Barry H.

出品人:

页数:596

译者:

出版时间:2007-12

价格:795.00元

装帧:

isbn号码:9780470293089

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Social Sciences
• Behavioral Sciences
• Research Methods
• Data Analysis
• Psychology
• Sociology
• Education
• SPSS
• R

行为与社会科学研究方法：扎根于实证的探索 本书旨在为行为与社会科学领域的学生、研究人员和专业人士提供一套全面且深入的研究方法论框架。它着重于如何构建严谨的实证研究，从基础概念的界定到高级数据分析技术的应用，确保研究过程的科学性、透明度和可重复性。 --- 第一部分：研究的基石——范式、伦理与文献回顾 第一章：行为与社会科学的研究范式 本章首先梳理了指导社会和行为科学研究的哲学基础。我们将探讨实证主义（Positivism）、后实证主义（Post-positivism）、建构主义（Constructivism）和批判理论（Critical Theory）等主要范式如何影响研究问题的提出、数据收集的方式以及结果的解释。特别强调了“可证伪性”在构建科学假设中的核心地位，并区分了定性研究与定量研究在本体论和认识论上的根本差异。 第二章：研究伦理与知情同意的艺术 研究的科学性必须建立在坚实的伦理基础之上。本章详细阐述了保护研究对象权益的核心原则，包括《赫尔辛辛宣言》的精神、机构审查委员会（IRB/REC）的作用与流程。重点探讨了知情同意的要素（自愿性、知情性、能力性），处理敏感数据和弱势群体（如儿童、精神障碍者）参与研究时的特殊伦理考量，以及研究者在数据保密性、去识别化和利益冲突管理方面的责任。 第三章：系统性的文献综述与理论建构 有效的研究始于对现有知识体系的透彻理解。本章提供了一套系统性的文献检索策略，涵盖了数据库的有效利用（如PsycINFO, Web of Science, JSTOR等）、关键词的精准构建以及“滚雪球法”的应用。更进一步，本章教授如何对现有文献进行批判性评估（批判性阅读），识别研究空白（Gaps），并基于现有理论发展出清晰、可操作的研究命题（Propositions）和操作性定义（Operational Definitions）。 --- 第二部分：研究设计的选择与构建 第四章：研究设计的类型学与选择标准 本章全面对比了实验设计、准实验设计、非实验设计（如相关性研究、描述性研究）的优缺点及适用场景。重点分析了研究设计中内部效度（Internal Validity）和外部效度（External Validity）的权衡。对于因果推断的追求，本章深入讲解了随机对照试验（RCT）的结构及其对混淆变量（Confounding Variables）的控制机制。 第五章：量化研究中的实验与准实验设计 深入探讨了真实验（True Experimental Designs），包括被试间设计（Between-Subjects）和被试内设计（Within-Subjects，如重复测量设计）。详细解析了因子设计（Factorial Designs）如何处理主效应和交互作用。在准实验设计部分，着重分析了时间序列设计（Time-Series Designs）和非等效控制组设计（Nonequivalent Control Group Designs），并讨论了在自然情境下如何通过匹配（Matching）或协方差分析（ANCOVA）来增强因果推断的说服力。 第六章：定性研究的设计与方法论 本章聚焦于在不追求统计概括性的情境下，如何构建严谨的定性研究。介绍了现象学（Phenomenology）、扎根理论（Grounded Theory）、民族志（Ethnography）和案例研究（Case Study）等主要范式。强调了定性研究中“可信度”（Credibility）、“可转移性”（Transferability）和“一致性”（Dependability）的评估标准，并讲解了三角互证法（Triangulation）在提升研究质量中的应用。 --- 第三部分：数据的收集、测量与抽样 第七章：抽样理论与代表性问题 本章系统阐述了概率抽样（Probability Sampling，如简单随机、分层、整群抽样）与非概率抽样（Non-Probability Sampling，如方便抽样、目的性抽样）的方法。详细说明了如何根据研究目标和资源限制来确定合适的样本量（Sample Size）和抽样程序。对抽样误差（Sampling Error）的来源及其对推论构成的限制进行了量化分析。 第八章：测量的基础：信度、效度与量表构建 本章是量化研究的核心。首先定义了变量（Variables）的类型（定类、定序、定距、定比）。随后，深入解析了测量的四大基本特征：信度（Reliability，包括重测信度、内部一致性信度——Cronbach's Alpha）、效度（Validity，包括内容效度、结构效度、效标关联效度）。最后，指导读者如何从头开始构建问卷或量表，并介绍因子分析（Factor Analysis）在验证量表结构上的应用。 第九章：定性数据的收集技术：访谈与观察 本章详细介绍了定性数据收集的实践操作。包括结构化、半结构化和非结构化访谈的技巧，重点在于探针的使用（Probing）和建立融洽关系（Rapport）。在观察法部分，区分了参与式观察与非参与式观察，并强调了田野笔记（Field Notes）的记录标准和及时性要求，以确保数据的丰富性和准确性。 --- 第四部分：数据分析与结果的解释 第十章：描述性统计：数据的可视化与概括 本章介绍了数据整理与清理的基础步骤。随后聚焦于描述性统计量，包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（标准差、方差、全距）。着重讲解了如何利用图表（直方图、箱线图、散点图）有效可视化数据分布的形态、偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）。 第十一章：推论统计导论：假设检验的逻辑 本章为推论统计奠定逻辑基础。清晰阐述了原假设（Null Hypothesis, $H_0$）和备择假设（Alternative Hypothesis, $H_a$）的构建。详细解释了P值（P-value）的含义、I型错误（Type I Error, $alpha$）和II型错误（Type II Error, $eta$）的风险，以及统计功效（Statistical Power）的重要性。介绍了Z检验和T检验的基本原理。 第十二章：组间差异的检验：方差分析（ANOVA） 本章专注于比较两个或多个独立或相关的组别均值是否存在显著差异。详细讲解了单因素方差分析（One-Way ANOVA）、重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）以及多因素方差分析（Factorial ANOVA）。特别关注了事后检验（Post-Hoc Tests，如Tukey's HSD）的使用条件和解释，以及如何从F统计量推导出效应量（Effect Size）。 第十三章：关系与预测的分析：相关与回归 本章探讨变量间的关联强度和方向。首先分析了皮尔逊相关系数（Pearson's $r$）和斯皮尔曼等级相关系数的适用条件。随后，深入讲解了简单线性回归（Simple Linear Regression）和多元线性回归（Multiple Linear Regression）模型。重点教授如何解释回归系数（斜率和截距）、模型拟合优度（$R^2$）的含义，以及诊断多重共线性（Multicollinearity）等回归模型的经典假设检验。 第十四章：非参数统计的应用场景 在数据不满足正态性或方差齐性等参数假设时，本章提供了可靠的替代方案。介绍了非参数检验，例如卡方检验（Chi-Square Test）用于分析分类变量之间的关联，曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U）和克鲁斯卡尔-沃利斯检验（Kruskal-Wallis H）作为T检验和ANOVA的非参数对应，以及等级相关分析的应用。 --- 第五部分：研究的整合与传播 第十五章：定性数据的编码与主题分析 本章指导研究者如何处理访谈录音和观察记录等文本数据。详细介绍从开放式编码（Open Coding）到轴向编码（Axial Coding）再到选择性编码（Selective Coding）的系统过程。重点演示了归纳法（Inductive）和演绎法（Deductive）在构建分析框架中的应用，以及如何使用软件辅助工具进行管理和归类。 第十六章：研究报告的撰写与APA格式规范 本章提供了一份实用的研究报告撰写指南，严格遵循行为与社会科学领域最常用的APA（美国心理学会）格式。从引言（Introduction）中清晰界定问题，到方法（Method）中详尽描述被试、材料和程序，再到结果（Results）中客观呈现统计发现（包括效应量和精确P值），以及讨论（Discussion）部分对研究发现的理论和实践意义的阐述，确保报告的完整性和专业性。 第十七章：元分析：综合现有证据的力量 本章介绍了如何对多个独立研究的结果进行量化整合。解释了元分析的必要性、研究设计（固定效应模型与随机效应模型）的选择，以及异质性（Heterogeneity）的评估。本章旨在使读者能够批判性地评估现有文献的整体证据基础，并识别未来研究的方向。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆