Foundations of Behavioral Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Thompson, Bruce

出品人:

页数:457

译者:

出版时间:2008-4

价格:$ 67.80

装帧:

isbn号码:9781593858407

丛书系列:

图书标签:

• 行为统计学
• 统计学
• 心理学
• 研究方法
• 数据分析
• 统计推断
• 行为科学
• 社会科学
• 统计建模
• 实验设计

好的，这是一份为您的图书《Foundations of Behavioral Statistics》撰写的、内容详尽且不提及该书本身的图书简介。 --- 书名：《行为科学研究的理论基石与方法论实践》 副标题：探索人类心智、社会互动与决策过程的量化路径 引言：理解复杂世界的量化框架 人类的行为，无论是个体深层的心理活动，还是宏观的群体社会互动，其复杂性与多变性始终是科学探究的核心命题。从早期的哲学思辨到现代神经科学的突破，我们从未停止尝试为这些现象建立清晰、可检验的解释模型。然而，要将观察到的现象转化为具有普遍意义的科学结论，精确的测量、严谨的推理和可靠的预测能力是不可或缺的工具。 本书旨在为那些致力于在心理学、社会学、经济学、教育学以及其他相关行为科学领域进行原创性研究的人员，提供一套全面、深入且实用的理论与方法论基础。我们深信，高质量的研究成果植根于对基本原理的深刻理解和对高级分析技术的熟练掌握。本书摒弃了纯粹的数学推导堆砌，转而聚焦于如何将抽象的统计概念转化为解决实际研究问题的有效策略。 第一部分：科学探究的哲学与测量基础 任何成功的量化研究都始于清晰的概念界定和恰当的测量工具。本部分深入探讨了行为科学研究范式的演变，从操作主义到建构主义的视角转换，强调了“什么是好的理论”以及“如何将理论转化为可测量的变量”。 概念操作化与维度构建： 详细阐述了潜变量（Latent Variables）的识别与测量模型构建。我们不仅讨论了信度（Reliability）和效度（Validity）的古典检验，还引入了现代项目反应理论（IRT）中对项目信息函数的理解，确保研究者能够构建出能够精准捕捉目标特质的工具。 数据类型与尺度特性： 行为数据天然具有异质性。本章系统梳理了定类、定序、定距和定比数据在分析层面的差异，并强调了错误地将一种数据类型套用另一种分析方法的潜在陷阱。 抽样理论的艺术与科学： 解释了从有限样本推断无限总体的概率基础。涵盖了简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等经典方法，并详细分析了在复杂调查设计中，如何计算必要的样本量以及如何处理非概率抽样带来的推论偏差。 第二部分：描述性分析——数据叙事的艺术 数据本身不会说话，它们需要研究者用精确的语言进行描述。描述性统计是通往推论统计的桥梁，它帮助研究者在深入分析前建立对数据的直观感受。 集中趋势与离散程度的综合解读： 除了均值、中位数和众数，本书特别关注了形态（Skewness）和峰度（Kurtosis）在揭示数据分布异常性方面的作用。我们提供了在数据分布严重偏态时，何时以及如何使用变换方法（如对数变换）的实战指南。 可视化表达的规范： 强调图表选择与数据真相的匹配性。从经典的直方图、茎叶图到更复杂的箱线图和密度曲线，本部分指导读者如何设计出既美观又准确地传达核心信息的图形，避免“误导性图表”的陷阱。 相关性的剖析： 深入探讨皮尔逊相关系数的假设条件及其局限性。对于非线性关系和有序变量，本书提供了斯皮尔曼等级相关和肯德尔 $ au$ 等非参数替代方案的详细应用指南。 第三部分：推论的基石——概率论与参数估计 本部分是理解推论统计逻辑的核心。它构建了从观察到的样本证据到关于未知总体参数的合理推断的桥梁。 概率分布的实用视角： 聚焦于行为科学中最常用的分布——二项分布、泊松分布和正态分布。重点讲解了中心极限定理（Central Limit Theorem）在推断过程中的核心地位，并教授如何利用标准正态分布进行概率计算。 参数估计的精度与偏差： 详细区分了点估计（Point Estimation）与区间估计（Interval Estimation）。本书用大量的案例说明了置信区间（Confidence Interval）的正确解释——它衡量的是我们估计过程的可靠性，而非特定参数本身的概率。 假设检验的逻辑框架： 系统梳理了零假设与备择假设的建立过程，并对I型错误（Type I Error）和II型错误（Type II Error）的权衡进行了深入讨论。我们强调了统计功效（Statistical Power）在研究设计阶段的重要性，而非仅仅在结果解释阶段提及。 第四部分：模型构建与因果推断的进阶技术 现代行为科学研究很少止步于描述两个变量的关系，而是需要构建复杂的模型来解释多重影响因素的交互作用。 方差分析（ANOVA）： 提供了单因素、多因素以及重复测量方差分析的全面指南。对于多因素设计，本书特别关注交互作用（Interaction Effects）的识别与解释，这在理解心理过程的调节机制中至关重要。 回归分析的深度挖掘： 从简单的简单线性回归，扩展到多元线性回归，并深入探讨了模型诊断的关键步骤。我们详细讲解了多重共线性、异方差性（Heteroscedasticity）的识别及其对系数估计的影响，并介绍了稳健回归（Robust Regression）技术的应用。 非参数方法的应用场景： 当数据不满足正态性或方差齐性的严格要求时，非参数检验成为强大的工具。本书对比了 $t$ 检验与曼-惠特尼 $U$ 检验，以及方差分析与克鲁斯卡尔-沃利斯检验，明确了何时选择这些“不带参数”的强大工具。 广义线性模型（GLMs）导论： 面对计数数据（如反应次数）或二元结果（如成功/失败），标准线性模型失效。本书引入了逻辑斯谛回归（Logistic Regression）和泊松回归（Poisson Regression）的原理，使研究者能够处理更广泛的行为测量结果。 结语：负责任的研究实践 本书的最终目标是培养具有批判性思维的研究者。数据分析不应是机械的操作，而应是与理论假设、研究设计紧密结合的迭代过程。我们鼓励读者将所学工具视为探索人类心智与社会世界的放大镜，以最高的科学标准和伦理责任感，推动行为科学的前沿发展。掌握这些基础，即掌握了通往严谨、可重复、有影响力的研究的钥匙。

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