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萬千心理.行為科學統計:從研究實踐到思維培養(原著第9版) 版權信息
- ISBN：9787518431106
- 條形碼：9787518431106 ; 978-7-5184-3110-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
萬千心理.行為科學統計:從研究實踐到思維培養(原著第9版) 本書特色
在真實的研究數據中展示統計方法的實際應用，激發興趣，加深理解，有助于像統計學家一樣快速掌握統計思維。 結合網絡資源，直觀形象地展示學習中的重難點，配套數據包讓讀者充分鞏固和檢驗學習效果。 囊括應用統計軟件SPSS和R的數據分析演示，善用網絡資源簡化煩瑣的統計計算，減少學習者記憶公式的負擔。
萬千心理.行為科學統計:從研究實踐到思維培養(原著第9版) 內容簡介
生活節奏和心臟病有何關系？影響課程評價的因素有哪些？父母早逝如何影響兒童敏感性？……本書利用大量真實的行為研究數據，讓讀者在對行為科學議題的分析中，理解統計學概念以及數據分析邏輯，而不是死記硬背地執行統計技術。讀者 將超越數字運算，學會進一步理解行為科學實驗所提出的研究問題。 本書系統介紹了描述統計學、假設檢驗和抽樣分布、相關和回歸分析、平均數檢驗、統計功效、方差分析、χ2檢驗、自由分布檢驗以及元分析技術，而且對統計功效的強調貫串全書，重視培養對統計結果的解讀能力——從簡單宣布樣本間的差異 顯著與否，過渡到能解釋這些差異對于實驗目的意味著什么。此外，本書囊括了切尾平均數、溫式方差、隨機化檢驗、自助抽樣、元分析等其他基礎教材很少涉獵的內容，為讀者解決現實數據問題拓寬思路。本書更整合了當前熱門數據分析軟件SPSS 和R的操作示范，強調在軟件操作中加深理解，同時提供了豐富的網絡資源和配套數據包，這些都為讀者直觀地掌握統計思維和操作提供了寶貴資源。 本書穿插了許多重難點專欄，猶如教授就在身邊給予手把手的教導，適合數學基礎不扎實的學生自學并解除畏難情緒。作者還不時地指出可以擴展學習的地方，將統計學的世界、統計學名家的創新與開拓帶到讀者面前，因此也適合追求更高層次 學習、未來真正從事研究工作的學生。
萬千心理.行為科學統計:從研究實踐到思維培養(原著第9版) 目錄
第1章 導言
1.1 一個發展中的領域
1.2 環境的重要性
1.3 基本術語
1.4 統計程序的選擇
1.5 使用計算機
1.6 總結
1.7 快速復習
1.8 習題
第2章 基本概念
2.1 測量量表
2.2 變量
2.3 隨機抽樣
2.4 符號
2.5 總結
2.6 快速復習
2.7 習題
第3章 數據展現
3.1 繪制數據
3.2 莖葉圖
3.3 讀圖
3.4 繪制數據的其他方法
3.5 描述分布
3.6 用SPSS展現數據
3.7 總結
3.8 快速復習
3.9 習題
第4章 集中量
4.1 眾數
4.2 中位數
4.3 平均數
4.4 眾數、中位數和平均數的相對優劣
4.5 用SPSS和R計算集中量
4.6 一個簡單的演示——直觀的統計學
4.7 總結
4.8 快速復習
4.9 習題
第5章 差異量
5.1 全距
5.2 四分位距
5.3 平均差
5.4 方差
5.5 標準差
5.6 方差和標準差的計算公式
5.7 作為估計量的平均數和方差
5.8 箱須圖：差異量和極端數值的圖形表示
5.9 對于切尾樣本的回顧
5.10 用SPSS和R計算差異量
5.11 月亮錯覺
5.12 直觀的統計學
5.13 總結
5.14 快速復習
5.15 習題
第6章 正態分布
6.1 正態分布
6.2 標準正態分布
6.3 根據概率為觀察值設定上下限
6.4 與z相關的量
6.5 直觀的統計學
6.6 總結
6.7 快速復習
6.8 習題
第7章 概率的基本概念
7.1 概率
7.2 基本術語和規則
7.3 概率在有爭議問題上的應用
7.4 結果報告
7.5 間斷變量與連續變量
7.6 間斷變量的概率分布
7.7 連續變量的概率分布
7.8 總結
7.9 快速復習
7.10 習題
第8章 抽樣分布與假設檢驗
8.1 抽樣分布和標準誤
8.2 另外兩個例子——課程評價和人類決策
8.3 假設檢驗
8.4 零假設
8.5 檢驗統計量及其抽樣分布
8.6 運用正態分布進行假設檢驗
8.7 Ⅰ類錯誤與Ⅱ類錯誤
8.8 單尾檢驗和雙尾檢驗
8.9 直觀的統計學
8.10 綜合舉例
8.11 回顧課程評價和沉沒成本的例子
8.12 總結
8.13 快速復習
8.14 習題
第9章 相關
9.1 散點圖
9.2 一個例子：生活節奏與心臟病之間的關系
9.3 協方差
9.4 皮爾遜積差相關系數（r）
9.5 秩次數據之間的相關系數
9.6 影響相關的因素
9.7 警惕極端觀察值
9.8 相關關系與因果關系
9.9 一件事情如果看起來好得出奇，也許真該懷疑
9.10 相關系數的顯著性檢驗
9.11 相關系數的置信區間
9.12 相關系數矩陣
9.13 其他相關系數
9.14 用SPSS計算相關系數
9.15 r2和效應量
9.16 直觀的統計學
9.17 回顧：課程質量評價與預期成績有相關嗎？
9.18 總結
9.19 快速復習
9.20 習題
第10章 回歸
10.1 應激水平與心理健康的關系
10.2 基本數據
10.3 回歸線
10.4 預測的準確性
10.5 極端數值的影響
10.6 回歸分析中的假設檢驗
10.7 用SPSS進行回歸分析
10.8 直觀的統計學
10.9 綜合舉例（用于復習）
10.10 回歸與相關
10.11 總結
10.12 快速復習
10.13 習題
第11章 多元回歸
11.1 概述
11.2 **個例子：資助我們的學校
11.3 多元回歸方程
11.4 殘差
11.5 假設檢驗
11.6 完善回歸方程
11.7 專欄：用R解決多元回歸問題
11.8 第二個例子：怎樣才能成為一個自信的母親？
11.9 第三個例子：癌癥病人的心理癥狀
11.10 總結
11.11 快速復習
11.12 習題
第12章 單樣本平均數的假設檢驗
12.1 平均數的抽樣分布
12.2 σ已知時平均數的假設檢驗
12.3 σ未知時平均數的假設檢驗（單樣本t檢驗）
12.4 影響t值的因素與關于H0的決策
12.5 第二個例子：月亮錯覺
12.6 效應到底有多強？
12.7 平均數的置信限
12.8 用SPSS和R進行單樣本t檢驗
12.9 良好猜測好于空著不答
12.10 直觀的統計學
12.11 置信區間可能比零假設檢驗重要得多
12.12 總結
12.13 快速復習
12.14 習題
第13章 雙相關樣本平均數的假設檢驗
13.1 相關樣本
13.2 將學生氏t用于差異分數
13.3 一人之群與多人之群
13.4 相關樣本的優缺點
13.5 我們發現的效應有多強？——效應量
13.6 差異分數的置信限
13.7 用SPSS和R進行相關樣本t檢驗
13.8 結果報告
13.9 總結
13.10 快速復習
13.11 習題
第14章 雙獨立樣本平均數的假設檢驗
14.1 平均數之差的分布
14.2 方差不齊性
14.3 分布的非正態性
14.4 雙獨立樣本t檢驗的第二個例子
14.5 再談效應量
14.6 μ1-μ2的置信限
14.7 效應量的置信限
14.8 檢驗結果可視化
14.9 結果報告
14.10 幸運符有用嗎？
14.11 直觀的統計學
14.12 總結
14.13 快速復習
14.14 習題
第15章 統計功效
15.1 統計功效的基本概念
15.2 影響檢驗的功效的因素
15.3 用傳統方式計算的功效
15.4 單樣本t檢驗計算功效
15.5 計算兩個獨立樣本平均數之差檢驗的功效
15.6 計算相關樣本t檢驗的功效
15.7 以樣本容量考慮功效
15.8 你不必手工完成
15.9 事后（回溯）功效
15.10 總結
15.11 快速復習
15.12 習題
第16章 單因素方差分析
16.1 基本思路
16.2 方差分析的邏輯
16.3 方差分析的計算方法
16.4 樣本容量不等的方差分析
16.5 多重比較法
16.6 違反假定的情況
16.7 效應量
16.8 結果報告
16.9 綜合舉例
16.10 直觀的統計學
16.11 總結
16.12 快速復習
16.13 習題
第17章 析因方差分析
17.1 析因設計
17.2 Eysenck的研究
17.3 交互作用
17.4 簡單效應
17.5 相關量和效應量
17.6 結果報告
17.7 樣本容量不等的情況
17.8 男性過度補償論：專屬男性的現象
17.9 用SPSS做析因方差分析
17.10 直觀的統計學
17.11 總結
17.12 快速復習
17.13 習題
第18章 重復測量的方差分析
18.1 一個例子：對地震的反應——抑郁
18.2 多重比較
18.3 效應量
18.4 重復測量設計涉及的假定
18.5 重復測量設計的優缺點
18.6 結果報告
18.7 綜合舉例
18.8 總結
18.9 快速復習
18.10 習題
第19章 χ2檢驗
19.1 單向分類變量：χ2擬合優度檢驗
19.2 雙向分類變量：列聯表分析
19.3 標準χ2檢驗可能的改進形式
19.4 較大列聯表的χ2檢驗
19.5 期望次數太小的問題
19.6 對比例進行χ2檢驗
19.7 效應量的計量
19.8 綜合舉例
19.9 結果報告——第二個例子
19.10 直觀的統計學
19.11 總結
19.12 快速復習
19.13 習題
第20章 非參數檢驗與自由分布檢驗
20.1 傳統的非參數檢驗
20.2 隨機化檢驗
20.3 效應量指標
20.4 自助抽樣
20.5 母性適應研究的結果報告
20.6 總結
20.7 快速復習
20.8 習題
第21章 元分析
21.1 元分析
21.2 簡要回顧效應量指標
21.3 **個例子——兒童和青少年抑郁癥
21.4 第二個例子——尼古丁口香糖和戒煙
21.5 總結
21.6 快速復習
21.7 習題
附錄A 符號
附錄B 統計學基本公式
附錄C 數據集
附錄D 統計用表
術語表
參考文獻
習題答案
展開全部
萬千心理.行為科學統計:從研究實踐到思維培養(原著第9版) 節選
第1章 導言 學生前來修讀課程的時候，通常都想知道課程涉及哪些內容，以及自己將會取得怎樣的成績。本章首先介紹全書涵蓋的所有內容和那些不會涉及的內容；接著將介紹統計學與數學之間的區別——兩者在很大程度上根本不是一回事。正如我要指出的那樣，本課程所需的所有數學知識，你都在高中時就學過——盡管你可能已經忘記了一些。然后將闡述我們為什么需要統計方法，這些方法的目的是什么，并說明將要學習的所有方法的結構。*后，本章將簡要介紹數據的計算機分析。 多年來，在聚會等社交場合，如果有人問及我的職業，我總會回答說自己是一名心理學家（現已退休）。盡管我會立即補充說自己是一名實驗心理學家，人們還是會評論說，在你面前說話做事都要小心了，好像我神通廣大什么都知道似的。所以我后來改變了策略，回答說我教的是統計學——這個答案也完全沒毛病。這個答案還解決了一個問題——大家不再直白地對我表示疑慮了；不過，它帶來了另一個問題——現在大家都會說他們的數學是何等的差，以及多么成功地避開了統計學課程——對于將職業生涯投身于統計學教學的人來說，這些話聽起來似乎還是不那么舒服。現在，我就只說自己講授心理學研究方法達35年之久，大家聽了似乎還挺滿意。也許他們不知道研究方法涉及統計學。我還就不告訴他們。 讓我們先來看**個問題：統計學屬于哪個領域？畢竟，你要投入一個學期的精力來學習各種統計學方法，現在首先應該了解一下將要學習的內容。“統計”這個術語至少有三種用法*。作為本書的標題，“統計學”指的是一整套程序和規則（不限于計算或數學），它們可以幫助我們將大量數據簡化到可以把握的程度，并根據這些數據得出結論。本書介紹的基本上就是這些內容。 該術語的第二個用法（也是極為常見的義項）就是像這句話里面的意思——“統計表明，申請失業救濟的人數連續第3個月下降”。這里的“統計”可以用來代替“統計數據”，但是后一種說法其實更好。根據我們這本書的目的，這個義項永遠用不上。 該術語的第三個用法是指代數據經過某種算術或代數運算所得到的結果。因此，一組數字的均值（平均數）就是一種統計量。這一完全合理的用法將貫串本書。 這樣一來，我們對這個術語有兩個正確的用法：（1）一套程序和規則；（2）樣本數據經這些規則和程序處理后得到的結果。根據上下文，你總能判斷書上說的是哪一個含義。 對許多學生而言，“統計學”這個術語通常會引起一定程度的數學恐懼，好在數學和數學推導在統計工作者的生活中并不需要（通常也不會）居于主導地位。［其實，像科恩（Jacob Cohen）這樣一位能*清楚、*有說服力地闡述行為科學統計學問題的作者也說，自己就是因為數理統計學知識貧乏，才能如此成功地向別人解釋統計學概念的。你別說，讀者還真能理解他說的話。］當然，如果不學習一些公式、不做深入理解，你也看不懂任何統計學文章。好在這不需要很高的數學水平，你在高中學的數學已經綽綽有余了。 比起擔心代數和學習應用方程，用統計方法和程序將一個實驗的結果與指引該實驗的假設聯系起來，才是更要緊的。從本書*早的幾個版本開始，我就花大力氣將那些對理解數據分析沒有多大幫助的數學材料盡數刪去。對于統計學公式，我不再呈現那些專門為了使用計算器而設計的公式，而是將其簡化為定義公式。不過，這意味著你要稍微多思考一下做統計分析的邏輯了。這里說的邏輯并不限于假設檢驗的邏輯。我的意思是，你要明白解題方法背后的邏輯。如果兩個群體的平均數之差與你要問的實際問題沒有任何關系，就不用考察兩個群體的平均數有沒有差異。如果不知道差異有多大以及差異是否重要，那么談該差異是不是隨機產生的就沒有意義。如果我們過分強調公式，就很可能陷入其中，只知道用這些公式對數據進行計算，卻忘記了原本究竟要回答什么問題。 某些學生還有另一個想法（我的前一段話可能也多少促成了這種想法）：修讀統計學課程的唯一理由就是為了分析實驗研究的結果。當然，老師們希望你們能夠為了達到這個目標而使用統計程序，但是那些程序（更重要的是與之相應的思想方法）不只被用于標準的實驗研究。我希望像我這樣的博雅教育信徒能注意到，統計學也是博雅教育的內容。這里介紹的大部分內容在你們大學畢業后的工作中還能用上。不管你們是在大公司還是小型家族企業工作，都必須處理數據；你們甚至還需用計算機來解決問題。如果你在城市規劃委員會任職，就要知道規劃中的各種變化會對房地產和商業發展產生什么影響，還須了解這些影響反過來又能造成就學人口的變化和由此產生的學校預算變化，以及諸如此類的事項。你們可能不需要為這些城市規劃問題做方差分析（見本書第16—18章，不過稍微懂點第9—11章的回歸模型可能會有些幫助），但是方差分析處理數據用的邏輯方法在這些問題上是同樣需要的。（如果你把城市規劃弄得一團糟，全城百姓都會埋怨你。） 統計學這門課不是因為必修才學，而等學期結束就能拋到腦后的。（可能很多人都有這個打算，但我更希望你們帶走的不只是成績單上那3個學分。）如果教學得當，統計學知識就能成為可供運用（和交易）的工作技能。這是我努力淡化該領域的數學基礎的一個重要原因。那些數學基礎現在很重要，但以后就不起作用了。能夠想通一個實驗或一組數據的邏輯和理論，才是一項可以一直跟著你的重要能力，而能夠求出回歸方程的解卻不是這樣的能力。這就是為什么本書的大多數例子都與人們的實際工作有關。這種類型的工作需要的是思考。如果舉例時用“假設我們有3個組，分別標記為A、B、C”開頭，理解起來比較容易；而一個真實存在的實驗，理解起來就很難。但是前者很無聊，對你們教益不大。而一個真實的例子會更有趣，還能教你們更多東西。 ……
萬千心理.行為科學統計:從研究實踐到思維培養(原著第9版) 作者簡介
作者簡介 戴維·C. 豪厄爾（David C. Howell） 美國佛蒙特大學心理學系的名譽教授和前任系主任；主要研究領域是統計和實驗方法；《心理學統計方法》（Statistical Methods for Psychology，2013）的作者，以及《行為科學統計百科全書》（Encyclopedia of Statistics in Behavior Science，2005）的合著者；其他興趣包括計算機和互聯網，以及科學技術如何影響溝通交流、教學和研究。 譯者簡介 邵志芳 1985年畢業于華東師范大學心理學系并留校任教；1994年獲得博士學位；長期從事認知心理學研究，并講授心理統計學、認知心理學等課程；曾在SSCI和CSSCI期刊上發表論文20余篇，著有《心理統計學》（第一至三版）、《心理與教育統計學》（第一至三版）、《認知心理學—理論、實驗和應用》（第二版）、《思維心理學》（第二版）、《社會認知》等教材和專著，翻譯作品有《基礎與應用心理學》（Münsterberg著）、《認知心理學》（第七版和第八版，Solso等著）和《認知心理學》（第六版，Sternberg等著）。
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