Estadistica para las ciencias del comportamiento/ Statistics for the Science of Behavior pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cl Mexico

作者:Robert R. Pagano

出品人:

页数:580

译者:

出版时间:2006-6-30

价格:USD 60.95

装帧:Paperback

isbn号码:9789706865045

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 行为科学
• 心理统计
• 数据分析
• 研究方法
• 实验设计
• 概率论
• 统计推断
• 社会科学
• 行为研究

好的，这是一份围绕“行为科学统计学”这一主题，但不直接涉及您提供的特定书籍的图书简介，内容力求详实、深入且自然流畅： --- 行为与数据：理解人类复杂性的统计学视角 导言：量化心智的挑战 在心理学、社会学、人类学以及新兴的行为经济学领域，我们致力于揭示驱动人类决策、情感、学习与社会互动的深层机制。然而，人类行为的本质是多维度、非线性的、且充满个体差异的。仅仅依靠定性观察或直觉判断，已不足以应对当代行为科学对精确性和可重复性的严苛要求。我们亟需一种严谨的、数学化的框架来组织、检验和解释我们收集到的海量观察数据。 本书旨在为所有致力于在行为科学领域进行实证研究的研究者、学生和从业者，提供一套全面、深入且极具操作性的统计学工具箱。我们不将统计学视为一种枯燥的计算过程，而是将其视为解读人类经验的语言。通过本书的学习，读者将能够自信地从原始数据中提炼出有意义的洞察，并以科学的、可辩护的方式构建和检验理论模型。 第一部分：基础构建——从数据到认知 第一章：行为科学中的数据形态与测量尺度 行为数据绝非单一类型。从反应时间（连续变量）到情绪自评量表（有序或区间变量），再到社会网络中的连接性（比率或名义变量），不同的研究问题需要不同的数据处理方式。本章将详细剖析行为科学中常见的数据类型，重点讲解可靠性（Reliability）和效度（Validity）的概念如何影响后续的统计选择。我们将探讨如何将复杂的心理建构（如焦虑、智力、偏见）有效地转化为可量化的指标，并深入分析测量误差的来源及其对推断过程的潜在影响。 第二章：描述性统计的艺术：数据可视化与特征提炼 在进行任何推断之前，理解数据的分布至关重要。本章将超越传统的均值、中位数和标准差，着重介绍如何利用先进的可视化技术（如小提琴图、密度图、散点矩阵）来识别数据中的异常值、偏度和多峰性。我们将讨论稳健统计量（Robust Statistics）的应用，特别是在面对非正态分布的心理测量数据时，如何选择更具代表性的集中趋势和离散度度量。 第三章：推断的基石：概率论与抽样分布的直觉构建 统计推断的基础是概率论。本章旨在建立扎实的概率基础，但重点是将其与行为研究的实际情境相结合。我们将详细解释中心极限定理在行为科学样本中的实际意义，以及置信区间（Confidence Intervals）是如何比单纯的P值提供更丰富的信息。我们将通过模拟实验来直观展示，抽样误差如何塑造了我们对总体参数的认识。 第二部分：核心检验——差异、关系与模型构建 第四章：比较均值：假设检验的哲学与实践 在行为科学中，我们常问：“A组与B组在认知任务上的表现是否有显著差异？”本部分将系统讲解t检验的适用条件、背后的统计假设（特别是方差齐性），以及如何解读和报告结果。更重要的是，我们将深入探讨统计功效（Statistical Power）的重要性，解释为什么低功效的研究常常导致“发现不存在的差异”或“错过真实的效应”。 第五章：方差分析的扩展疆域：多因素与重复测量 当研究设计涉及多个自变量或同一受试者在不同条件下的多次测量时，方差分析（ANOVA）成为核心工具。我们将细致区分固定效应（Fixed Effects）和随机效应（Random Effects），这对于处理实验室实验（如交叉设计）和纵向数据至关重要。对于重复测量设计，我们将着重讲解球形检验的含义以及如何使用Greenhouse-Geisser 矫正来维持推断的准确性。 第六章：关联的力量：相关性、回归与预测建模 行为科学的诸多领域依赖于预测。本章将从皮尔逊相关系数出发，逐步过渡到简单线性回归。我们将深入剖析回归方程的解释（截距、斜率的含义），并详细阐述多重线性回归中处理共线性、选择最佳预测模型的方法。我们将强调回归不仅用于预测，更是检验中介（Mediation）和调节（Moderation）效应的基石。 第三部分：高级建模——捕捉复杂性与依赖性 第七章：非参数统计的必要性：当数据不合作时 并非所有行为数据都服从正态分布，特别是在处理定序数据或小样本时。本章将介绍一系列强大的非参数方法，如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验，以及非参数相关的应用。我们将探讨这些方法在报告效应量（如秩相关系数）时的优势和局限性。 第八章：处理层次结构：混合效应模型与纵向数据分析 人类数据往往具有内在的结构：学生嵌套在班级中，个体在不同时间点接受多次测量。混合效应模型（Mixed-Effects Models）或分层线性模型（HLM）是处理这种依赖性数据的黄金标准。本章将解释如何分离和建模个体差异（随机截距和随机斜率），这对于分析认知发展、干预效果的持久性以及学习过程至关重要。 第九章：分类数据与结构方程建模：从概率到结构 当因变量是分类的（例如，是否选择某个选项、是否确诊某种障碍）时，逻辑回归（Logistic Regression）成为关键。我们将解释几率（Odds Ratios）的解读。在此基础上，本书将引导读者进入结构方程建模（SEM）的世界，学习如何通过路径分析来检验复杂的理论模型，以及如何利用潜变量模型来处理测量误差，从而更纯粹地检验理论结构间的关系。 第四部分：统计伦理与实践前沿 第十章：统计显著性、效应量与可重复性危机 本章将对当前的统计实践进行深刻反思。我们将详细区分统计显著性与实践重要性（即效应量的大小）。我们将讨论多重比较校正（如Bonferroni、FDR）的必要性，并探讨如何通过事前功效分析和预注册（Preregistration）来提升研究的科学严谨性，直面并努力克服行为科学领域面临的可重复性挑战。 结语：构建更精细的行为理论 统计学不是终点，而是通往更深层次理解的工具。掌握了这些量化方法，研究者才能真正从噪音中辨识出人类行为的规律，构建出经得起挑战、具有预测力的行为理论。本书的最终目标是培养新一代能够熟练运用数据驱动推理的优秀行为科学家。 ---

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