行為科學(xué)統(tǒng)計(jì)精要（第8版）
定 價(jià)：62 元
叢書(shū)名：心理學(xué)譯叢·教材系列
- 作者：[美]弗雷德里克·J·格雷維特 等
- 出版時(shí)間：2016/4/1
- ISBN：9787300224909
- 出 版 社：中國(guó)人民大學(xué)出版社
- 中圖法分類(lèi)：C8
- 頁(yè)碼：400
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開(kāi)本：128開(kāi)
《行為科學(xué)統(tǒng)計(jì)精要（第8版）》來(lái)自?xún)晌蛔髡邘资陸?yīng)用統(tǒng)計(jì)和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的教學(xué)實(shí)踐，自出版以來(lái)一直是美國(guó)心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域中使用最廣的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)教材。
本書(shū)共分五部分，完整而生動(dòng)地介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)最常用的基本方法，包括描述統(tǒng)計(jì)、推論統(tǒng)計(jì)、真實(shí)情境中的推論統(tǒng)計(jì)方法、運(yùn)用ANOVA估計(jì)均值差異的方法、相關(guān)系數(shù)、回歸方程、擬合度以及獨(dú)立性檢驗(yàn)等。作者通過(guò)一步步的邏輯推演，向讀者展示每個(gè)統(tǒng)計(jì)概念的意義，幫助讀者理解使用某種統(tǒng)計(jì)方法的原因，以及運(yùn)用這種方法的關(guān)鍵點(diǎn)。本書(shū)的最大特點(diǎn)在于方法清晰、內(nèi)涵深刻、敘述生動(dòng)。書(shū)中提供了大量應(yīng)用性案例和課后練習(xí)，幫助數(shù)學(xué)基礎(chǔ)薄弱的學(xué)生真正理解統(tǒng)計(jì)思想，掌握統(tǒng)計(jì)分析的技能。
本書(shū)可供心理學(xué)、社會(huì)學(xué)及相關(guān)學(xué)科的學(xué)生參考使用，也可作為人文社會(huì)學(xué)科應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)培訓(xùn)的教材。
弗雷德里克?J?格雷維特，紐約州立大學(xué)布魯克波特學(xué)院心理學(xué)專(zhuān)業(yè)榮譽(yù)教授，專(zhuān)注于統(tǒng)計(jì)學(xué)、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和認(rèn)知心理學(xué)的研究。他在麻省理工學(xué)院獲得數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位，在杜克大學(xué)獲得心理學(xué)博士學(xué)位。除出版了本教材，發(fā)表了多篇研究文章之外，還參與編寫(xiě)了《行為科學(xué)的研究方法》和 《行為科學(xué)統(tǒng)計(jì)》。
拉里?B?瓦爾諾，紐約州立大學(xué)布魯克波特學(xué)院心理學(xué)專(zhuān)業(yè)榮譽(yù)教授。他發(fā)表了大量關(guān)于行為的生物學(xué)基礎(chǔ)的學(xué)術(shù)文章，并教授與此相關(guān)的課程，研究領(lǐng)域是生物心理學(xué)。他與格雷維特博士一起合著了《行為科學(xué)統(tǒng)計(jì)》，同時(shí)還為出版社和雜志社做編輯顧問(wèn)工作。
第一部分 入門(mén)和描述統(tǒng)計(jì)
第1章 統(tǒng)計(jì)學(xué)入門(mén)
1.1 統(tǒng)計(jì)、科學(xué)和觀察
1.2 總體和樣本
1.3 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、研究方法和統(tǒng)計(jì)方法
1.4 變量和測(cè)量
1.5 統(tǒng)計(jì)符號(hào)
小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
資源
第2章 頻數(shù)分布
2.1 概述
2.2 頻數(shù)分布表
2.3 頻數(shù)分布圖
2.4 頻數(shù)分布圖的形狀
小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
資源
第3章 集中趨勢(shì)的測(cè)量
3.1 集中趨勢(shì)的定義
3.2 平均值
3.3 中數(shù)
3.4 眾數(shù)
3.5 選擇測(cè)量集中趨勢(shì)的方法
3.6 集中趨勢(shì)和分布的形態(tài)
小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
資源
第4章 變異性
4.1 概述
4.2 全距
4.3 總體標(biāo)準(zhǔn)差與方差
4.4 樣本標(biāo)準(zhǔn)差與方差
4.5 更多關(guān)于方差與標(biāo)準(zhǔn)差的內(nèi)容
小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
資源
第一部分回顧
第二部分 推論統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)
第5章 z分?jǐn)?shù):分?jǐn)?shù)的位置及標(biāo)準(zhǔn)化分布
5.1 z分?jǐn)?shù)的介紹
5.2 z分?jǐn)?shù)及在分布中的位置
5.3 使用 z分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)化某分布
5.4 基于 z分?jǐn)?shù)的其他標(biāo)準(zhǔn)化分布
5.5 計(jì)算樣本的 z分?jǐn)?shù)
5.6 推論統(tǒng)計(jì)展望
小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
資源
第6章 概率和正態(tài)分布
6.1 概率簡(jiǎn)介
6.2 概率和正態(tài)分布
6.3 正態(tài)分布中分?jǐn)?shù)的概率和比例
6.4 推論統(tǒng)計(jì)展望
小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
資源
第7章 概率和樣本:樣本均值的分布
7.1 樣本和總體
7.2 樣本均值的分布
7.3 概率和樣本均值的分布
7.4 更多關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)誤的知識(shí)
7.5 推論統(tǒng)計(jì)展望
小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
資源
第8章 假設(shè)檢驗(yàn)介紹
8.1 假設(shè)檢驗(yàn)的邏輯
8.2 假設(shè)檢驗(yàn)中的不確定性和誤差
8.3 關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)
8.4 有方向的假設(shè)檢驗(yàn)（單側(cè)檢驗(yàn)）
8.5 關(guān)注假設(shè)檢驗(yàn):測(cè)量效應(yīng)的大小
8.6 測(cè)量檢驗(yàn)力
小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
資源
第二部分回顧
第三部分 使用 t統(tǒng)計(jì)量推斷總體均值和均值差異
第9章 t檢驗(yàn)介紹
9.1 t統(tǒng)計(jì)量: z分?jǐn)?shù)的替代形式
9.2 t檢驗(yàn)的假設(shè)檢驗(yàn)
9.3 測(cè)量 t檢驗(yàn)的效應(yīng)大小
9.4 有方向的假設(shè)和單側(cè)檢驗(yàn)
小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
資源
第10章 兩個(gè)獨(dú)立樣本的 t檢驗(yàn)
10.1 獨(dú)立測(cè)量設(shè)計(jì)概述
10.2 獨(dú)立測(cè)量研究設(shè)計(jì)的 t檢驗(yàn)
10.3 獨(dú)立測(cè)量 t檢驗(yàn)的假設(shè)檢驗(yàn)和效應(yīng)大小
10.4 獨(dú)立測(cè)量 t檢驗(yàn)的基本假設(shè)
小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
資源
第11章 兩個(gè)相關(guān)樣本的 t檢驗(yàn)
11.1 重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)概述
11.2 重復(fù)測(cè)量研究設(shè)計(jì)的 t檢驗(yàn)
11.3 重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)和效應(yīng)值
11.4 重復(fù)測(cè)量 t檢驗(yàn)的使用和假設(shè)
小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
資源
第三部分回顧
第四部分 方差分析:檢驗(yàn)兩個(gè)或多個(gè)總體均值的差異
第12章 方差分析介紹
12.1 概述
12.2 方差分析的邏輯
12.3 方差分析的符號(hào)和公式
12.4 F比值的分布
12.5 假設(shè)檢驗(yàn)的例子和ANOVA的效應(yīng)值
12.6 事后檢驗(yàn)
12.7 ANOVA和 t檢驗(yàn)之間的關(guān)系
小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
資源
第13章 重復(fù)測(cè)量和雙因素方差分析
13.1 概述
13.2 重復(fù)測(cè)量方差分析
13.3 雙因素方差分析（獨(dú)立測(cè)量）
小結(jié)
關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
資源
第四部分回顧
第五部分 相關(guān)和非參數(shù)檢驗(yàn)
第14章 相關(guān)
14.1 概述
14.2 皮爾遜相關(guān)
14.3 應(yīng)用和解釋皮爾遜相關(guān)
14.4 皮爾遜相關(guān)的假設(shè)檢驗(yàn)
14.5 除皮爾遜相關(guān)之外的其他相關(guān)
實(shí)驗(yàn)法或?qū)嶒?yàn)性研究策略是一種特殊的比較 多組分?jǐn)?shù)的方法。 實(shí)驗(yàn)法的目的是建立兩個(gè)變量之間的因果關(guān)系。即嘗試證明一個(gè)變量的改變是由其他變量的改變引起的。為了達(dá)到這個(gè)目的，實(shí)驗(yàn)法有兩個(gè)顯著的特點(diǎn): 1.操縱 。研究者通過(guò)操縱一個(gè)變量，改變其值的水平，觀察第二個(gè)變量來(lái)確定是否是操縱導(dǎo)致了變化。2.控制。研究者必須控制研究情境來(lái)保證其他額外變量不影響考察的關(guān)系。
我們通過(guò)一個(gè)實(shí)驗(yàn)來(lái)進(jìn)一步說(shuō)明這兩個(gè)特征。 這是一個(gè)關(guān)于手拿著錢(qián)有止痛效應(yīng)的實(shí)驗(yàn)（Zhou & Vohs， 2009）。在這個(gè)實(shí)驗(yàn)中，一群大學(xué)生被告知他們正在參加一個(gè)手的靈巧度的研究。然后研究者通過(guò)操縱參與者需掌握的實(shí)驗(yàn)材料的材質(zhì)， 產(chǎn)生兩種處理情境。一半的學(xué)生數(shù)一疊的錢(qián)，另一半的學(xué)生數(shù)一疊白紙。在完成數(shù)數(shù)任務(wù)后，要求被試將他們的手伸入一個(gè)裝滿(mǎn)水[122華氏度（50攝氏度。———譯者注）]的碗里，并對(duì)他們的疼痛感評(píng)定等級(jí)。那些數(shù)錢(qián)的參與者的疼痛感顯著低于數(shù)紙張的。圖1—6展現(xiàn)了實(shí)驗(yàn)結(jié)構(gòu)。 參與者被隨機(jī)分配到不同處理情境中:數(shù)錢(qián)或數(shù)白紙。然后，被試將手放入裝滿(mǎn)水（122華氏度）的 碗里，并測(cè)定疼痛等級(jí)。疼痛等級(jí)的差異源于兩組不同的處理。為了說(shuō)明痛感的區(qū)別是由錢(qián)造成的，研究者必須排除其他可能的解釋。即研究者必須控制其他所有可能影響痛感忍受度的變量。通常，研究者必須考慮兩種變量: 1.被試變量。 指一些因人而異的特征，諸如年齡、性別和智力。在數(shù)錢(qián)實(shí)驗(yàn)中，舉例來(lái)說(shuō)，假設(shè)在數(shù)錢(qián)情境中的參與者主要為女性，而在數(shù)紙情境中的主要為男性。在這種情況下，兩組痛感的差異就有了其他的解釋。更明確地說(shuō)，這種差異可能是由錢(qián)造成的，也有可能是由參與者的性別造成的（女性比男性更能忍受疼痛）。不論何時(shí)，研究結(jié)果如果允許多種解釋?zhuān)@個(gè)研究就是混淆的研究，因?yàn)樗豢赡艿玫揭粋�(gè)清楚的結(jié)論。2.環(huán)境變量。 指一些環(huán)境特征，例如光線、時(shí)間和天氣情況。以數(shù)錢(qián)實(shí)驗(yàn)（見(jiàn)圖1—6）為例，假設(shè)在數(shù)錢(qián)情境中，個(gè)體都是在早上完成實(shí)驗(yàn)，而在數(shù)紙情境中，個(gè)體都是在晚上完成實(shí)驗(yàn)。這個(gè)實(shí)驗(yàn)也是一個(gè)混淆的實(shí)驗(yàn)，因?yàn)檠芯空卟荒苤捞弁吹燃?jí)的區(qū)別是由錢(qián)造成的還是由時(shí)間造成的。
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