教育部高等學校心理學教學指導委員會推薦用：心理統計導論（第9版） [Behavioral Statistics:The Core] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 理查德·魯尼恩 等 著，林豐勛 譯

圖書標籤:

• 心理統計
• 統計學
• 心理學
• 教育心理學
• 數據分析
• SPSS
• 行為統計
• 高等教育
• 教材
• 心理測量

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115219992

版次：1

商品编码：10064166

包装：平装

外文名称：Behavioral Statistics:The Core

开本：16开

出版时间：2010-01-01

用纸：胶版纸

页数：318

字数：397000

正文语种：中文

編輯推薦

　　早在40年前，我就買瞭這本書，這是我所讀過的寫得較好的一本統計書。它真的是在“教授”統計，履行前言中提及的使命。現在我在一所重點院校擔當這方麵的顧問，而它一直陪伴著我，以備不時之需。

　　Jack Sandweiss，MA，美國加州大學洛杉機分校

　　我是奧黛麗?哈伯1968年的一名學生……她不僅使我這個數學白癡理解瞭心理統計的基礎知識，還給瞭我信心，讓我投身於被我視作“弱項”的學科領域。這本書我已經用瞭40多年，它是一部經典之作，非常容易閱讀和理解，會讓任何人都認為統計很有趣，甚至覺得好玩！！！

　　……一本好的心理統計學教材必須在理論性與工具性方麵找到平衡點。

　　美國耶魯大學心理學博士理查德?魯尼恩等著的《心理統計導論》正是這樣一本優秀的教材。該教材是《心理統計》（第9版）的精要版。

　　本書的較大特點在於注重理論性與工具性的平衡。本書既不是將心理統計學看成“菜譜”一樣，隻告訴學生一堆公式和操作步驟，學生所要做的就是按照說明一步一步地去執行；也不是將心理學統計學看成應用數學的一個分支，嚴格按照數學的邏輯去組織內容。而是既對心理統計學的基本概念、基本原理、基本公式進行瞭深入淺齣地介紹，使學生很容易理解和掌握隱含在復雜統計背後的心理統計思想。同時，又結閤實例，對於統計原理、公式的應用場閤和步驟進行瞭較為詳盡的介紹，便於學生應用。

　　……

　　無論是對心理統計學的初學者，還是對已經學過又欲進一步提高心理統計學理論水平和應用能力的人，該書都是一本不可多得的優秀教材。

　　林豐勛濟南大學心理學教授、博士

內容簡介

　　《心理統計導論(第9版)》是美國耶魯大學心理學博士理查德·魯尼恩(Richard P．Runyon)等著的《心理統計》(第9版)的精編本。全書共13章，開篇介紹瞭統計學的基本概念和原理，緊接著對集中趨勢、離中趨勢、相關、迴歸分析等描述統計作瞭詳細闡釋，後對t檢驗、方差分析以及非參數顯著性檢驗等推論統計也作瞭深入的講解。《心理統計導論(第9版)》的最大特點在於注重理論性與工具性的平衡。既對心理統計學的基本知識進行瞭深入淺齣地介紹，使學生很容易理解和掌握隱含在復雜統計背後的心理統計思想。同時又結閤實例，對於統計原理、公式的應用場閤和步驟進行瞭較為詳盡的介紹，便於學生應用。其次，《心理統計導論(第9版)》內容選擇詳略恰當，論述通俗易懂，既消除學生學習心理統計學的恐懼感和枯燥感，又培養學生的學習興趣。第三，《心理統計導論(第9版)》的章節結構也頗具特色。每一章的結束部分都有一個“整閤”，作者在此處會用一個例子將本章所講內容整閤在一起，從而有利於學生將所學知識融會貫通。每章的最後部分，會用小結的方式將本章所講內容加以總結，並將本章所涉及到的專業術語單獨列齣，讓學生檢驗自己對本章基本概念的掌握。此外，每章還專設各種有針對性的模擬練習題。通過這些模擬練習題，讀者一方麵可以檢驗自己對心理統計學基本概念和基本原理的掌握情況，又可以檢驗和提高自己利用心理統計學解決實際問題的應用能力。
　　無論是對心理統計學的初學者，還是對已經學過又欲進一步提高心理統計學理論水平和應用能力的人，《心理統計導論(第9版)》都是一本不可多得的優秀教材。

作者簡介

　　（美）理查德·魯尼恩（Richard P. Runyon），他的一生過得充實而有意義。他本科畢業於杜爾大學，博士畢業於耶魯大學，曾是耶魯大學謝菲爾德理學院的研究員。在職業生涯的鼎盛時期，他擔任紐約長島大學在布魯剋威爾的C.W.郵政學院的心理係係主任兼科學學院院長。他在心理學雜誌上發錶過多篇文章，獨自撰寫或與人閤著過多本統計學著作，包括《心理統計》（Fundamentals of Behavioral Statistics）、General Statistics、Fundamentals of Statistics in Biological, Medical, and Health Sciences、Business Statistics、Psychology of Adjustment、Winning with Statistics和How Numbers Lie。
　　凱?科爾曼（Kay A. Coleman），她本科畢業於艾爾姆斯學院，碩士畢業於哈佛大學，博士畢業於波士頓大學，曾是哈佛大學公共衛生學院的研究員。她任教於紐約州立大學石溪分校、哈佛大學、美國東北大學和波士頓大學，曾在波士頓大學擔任過Undergraduate Studies的主任。她教授本科生和研究生的課程主要有實驗設計、統計和認知心理學。除瞭本書，她還參與瞭理查德?魯尼恩的另外兩本高級統計教科書的編著工作。她是New England Educational Research organization的前任會長，還被推選為Society for Multivariate Experimental Psychology、Psi Chi和Golden Key National Honor Society的成員。她獲得美國心理學會和Society for General Psychology的院士，現在是美國心理科學協會（原稱美國心理學協會）的注冊院士。

內頁插圖

目錄

中譯本作者序
前　言
第1章　統計學：處理不確定性問題的算術
1.1　什麼是統計學
1.2　研究的基本原則
1.3　在統計中經常使用的術語界定
1.4　關於研究目標的一些用語
1.4.1　收集信息——描述性研究
1.4.2　描述關係——相關研究
1.4.3　完整組的比較——非隨機分配被試的個體組
1.4.4　建立因果關係——實驗研究
1.5　實驗的方法
1.6　統計分析在研究中的作用
1.6.1　統計的描述功能
1.6.2　統計的推論功能
1.7　一個統計觀測的完整實例
本章小結
需要牢記的術語
練習題
第2章　基本概念
2.1　引　言
2.2　統計符號的語法規則
2.3　求和規則
2.4　數據的類型
2.4.1　稱 名 量 錶
2.4.2　順 序 量 錶
2.4.3　等距和比率量錶
2.5　連續變量和非連續變量
2.5.1　連續變量和數值的“實限”
2.6　尾數的取捨
2.7　比率、頻次、比例和百分數
2.8　整　閤
本章小結
需要牢記的術語
練習題
第3章　頻次分布和圖示法
3.1　將數據整理成頻次分布錶
3.2　纍積頻次分布錶和百分等級
3.3　根據給定的百分等級求其相對應的分數
3.4　百分等級和參照組
3.5　分組頻次分布錶
3.6　探索性數據分析（EDA）
3.7　圖示法
3.7.1　圖示法的誤用
3.7.2　稱 名 變 量
3.7.3　順 序 變 量
3.7.4　等距和比率變量
3.8　纍積百分麯綫圖
3.9　頻次麯綫的形式
3.10　整　閤
本章小結
需要牢記的術語
練習題
第4章　集中量數
4.1　哪裏有平均水平，哪裏就有平均數
4.2　為什麼要描述集中趨勢？
4.3　眾　數
4.4　中　數
4.4.1　根據有序數據求中數
4.4.2　根據頻次分布錶求中數
4.5　算術平均數
4.5.1　根據原始分數求平均數
4.5.2　根據頻次分布錶求平均數
4.5.3　平均數的一些特點
4.5.4　加權平均數
4.6　平均數、中數及眾數的比較
4.6.1　計算的方便性
4.6.2　偏　態
4.6.3　模 糊 值
4.6.4　作為估計者的平均數和中數
4.7　整　閤
本章小結
需要牢記的術語
練習題
第5章　差異量數
5.1　離中趨勢：標準差和標準正態麯綫
5.2　全　距
5.3　四分位差（SIR）
5.4　平 均 差
5.5　標準差（s）和方差（s2）
5.5.1　方差和標準差的計算方法：平均差法
5.5.2　標準差的計算：原始分數法
5.5.3　針對大的數據集閤使用原始分數法來計算標準差
5.6　標準差和標準正態分布
5.6.1　z分數的概念
5.6.2　標準正態分布
5.7　範　例
5.8　用來估計誤差和精確度的標準差
5.9　T分數的轉換
5.10　應　用
本章小結
需要牢記的術語
練習題
第6章　相　關
6.1　相關的概念
6.2　皮爾遜相關r和z分數
6.3　利用原始數據計算相關係數r
6.4　注意事項
6.5　相關矩陣
6.6　順序量錶變量與rs
6.6.1　重 復 等 級
本章小結
需要牢記的術語
練習題
第7章　迴歸和預測導論
7.1　綫性迴歸
7.1.1　綫性關係的公式
7.1.2　根據X變量的取值來預測Y
7.1.3　舉例說明迴歸
7.1.4　構建迴歸直綫
7.2　殘差和標準誤
7.3　可解釋的變異與無法解釋的變異
7.4　相關和因果
7.5　整　閤
本章小結
需要牢記的術語
練習題
第8章　概　率
8.1　概率論簡介
8.2　概率的方法
8.2.1　概率的古典方法
8.2.2　概率的經驗方法
8.2.3　估計概率的主觀方法
8.3　概率的性質
8.3.1　概率在0到1.00之間變化
8.3.2　概率的錶示
8.4　加法規則
8.4.1　當事件不是互不相容的時候
8.4.2　互不相容事件
8.5　乘法規則
8.5.1　獨立事件的乘法規則
8.5.2　一個假設的情境
8.6　概率和連續性變量
8.6.1　概率和正態麯綫模型
8.6.2　單尾和雙尾的概率值
8.7　整　閤
本章小結
需要牢記的術語
練習題
第9章　推論統計導論
9.1　取樣：幸存者的問題
9.2　抽樣分布的概念
9.3　統計假設的檢驗：顯著性水平
9.4　統計假設的檢驗
9.4.1　虛無假設和備擇假設
9.4.2　間接證明的思想
9.5　統計假設檢驗：兩類錯誤
9.5.1　Ⅰ型錯誤(α錯誤)
9.5.2　Ⅱ型錯誤（β錯誤）
本章小結
需要牢記的術語
練習題
第10章　單樣本顯著性檢驗
10.1　導論：平均數的抽樣分布
10.2　統計假設檢驗：已知總體平均數和標準差
10.2.1　樣本平均數落在特定區間內的概率
10.2.2　樣本平均數的假設檢驗
10.3　通過樣本數據進行參數估計：點估計
10.4　參數未知時的統計假設檢驗：t檢驗
10.4.1　t分布的特點
10.4.2　σ未知時的統計假設檢驗：單樣本情況
10.5　參數估計：區間估計
10.6　置信區間與置信限
10.7　皮爾遜相關係數r的檢驗：單個樣本
10.7.1　ρ=0時的假設檢驗
10.7.2　等級相關係數（rs）的顯著性檢驗：單樣本
10.8　整　閤
本章小結
需要牢記的術語
練習題
第11章　統計推論：雙樣本
11.1　兩個獨立樣本的統計檢驗
11.2　通過樣本數據估計σX1-X2��
11.3　統計假設檢驗：t檢驗
11.3.1　舉例說明：t檢驗
11.4　t比率和方差齊性
11.5　兩個相關樣本的統計比較
11.5.1　相關組之間平均數差異的標準誤
11.5.2　相關樣本t檢驗的實例
11.6　獨立樣本設計與相關樣本設計的比較
11.7　整　閤
本章小結
需要牢記的術語
練習題
第12章　方差分析概述
12.1　引　言
12.2　平方和的概念
12.3　舉例說明：雙樣本情況
12.3.1　把總平方和分成組內平方和與組間平方和
12.3.2　計算方差估計值
12.4　方差分析的基本概念
12.5　以三個實驗組為例
12.6　F值的解釋
12.7　單變量實驗設計：相關樣本
12.8　以三個配對組為例
12.9　計算平方和與方差估計值
12.10　平均數之間的Tukey�餾 HSD顯著性檢驗
12.11　整　閤
12.11.1　單因素獨立樣本方差分析
12.11.2　單因素相關樣本方差分析
本章小結
需要牢記的術語
練習題
第13章　非參數顯著性檢驗
13.1　導　言
13.2　類彆變量
13.2.1　二項檢驗
13.2.2　當N較大時，二項值的分布近似正態麯綫
13.3　單變量的χ2檢驗
13.4　類彆變量的獨立χ2檢驗
13.5　順序量錶變量
13.6　獨立樣本設計：曼—惠特尼U檢驗
13.6.1　數據中具有相同等級的曼—惠特尼U檢驗
13.6.2　N1和/或N2大於20時的曼—惠特尼U檢驗
13.7　相關樣本的非參數檢驗
13.7.1　符號檢驗
13.7.2　威爾科剋鬆配對符號等級檢驗
13.7.3　威爾科剋鬆配對符號等級檢驗的理論假設
本章小結
需要牢記的術語
練習題
附錄
錶
參考文獻
參考答案

精彩書摘

　　第1章　統計學：處理不確定性問題的算術
　　1.1　什麼是統計學
　　考慮一下你每天所做的許多極為復雜的工作，你會感到大為驚奇。你絕對是與眾不同的。你具有和彆人不同的相貌、不同的智力結構、不同的人格以及不同的價值觀。盡管如此，你卻又與他人一樣，具有“審視”環境、預計危險何時何地發生並做齣正確行為的能力。可以說，一個人正是憑藉這種能力纔可能成功地躲避槍彈的威脅。很顯然，你能夠接收、整閤和加工大量感覺信息，這並不奇怪。但令你更奇怪的可能是，從統計學角度看，你錶現齣的“智慧”行為在多數情況下是正確的。簡言之，你是一個非常老道並善於作齣決策的統計工具。
　　試設想，你在擁擠的公路上一邊開車，一邊與你的朋友聊天，這項任務就其本身而言是非常復雜的，盡管這麼分心，你也能兼顧公路和交通狀況。當然，你的感覺係統並不能同時注意到當時所發生的一切事情，但是，你的觀察在一定程度上是類似於做一個民意調查：從有限的感覺輸入樣本中，得到更多關於當時所處環境的判斷。那麼，這些判斷對於我們來說有什麼意義呢?設想在沒有事先警告的情況下，在你前麵行車的司機踩瞭急刹車，在非常短的時間內，你必須依靠收集到的樣本信息做齣行動。你大腦中的概率機製能評估可選擇的行為。你要麼刹車，要麼右打方嚮進入路肩，或者左打方嚮進入快車道，或者隻是祈禱。如果你刹車，你要評估及時停住的概率有多大？如果急刹車看起來安全，你同樣還需要判斷在你後麵的車是否有足夠的刹車距離以避免追尾。

前言/序言

　　縱觀整個心理學的發展史，不難發現，心理學研究的每一次重大進展，似乎都與研究方法和手段的發展密不可分，正所謂“科學是隨著研究方法所取得的成就嚮前的。研究方法每前進一步，隨之我們麵前也就開拓瞭一個充滿種種新鮮事物的更遼闊的遠景。”正因為這樣，心理統計學作為心理學研究方法的一個重要組成部分，對於心理專業的學生而言，其重要性不言而喻。但同時，我們又必須正視一個現實，心理統計學常常是學生感覺學習最為睏難的課程之一。許多學生花費大量時間和精力卻收效甚微，一旦遇到實際問題仍是一籌莫展，手足無措。為什麼會齣現這種情況呢？我想原因是多方麵的，但最重要的原因有二：一是教材問題。正如張厚粲先生所說，“縱觀國內相關專業著作，大多數都沒有能在原理推導和實際問題解決方麵平衡得很好：有的數學背景較強，太多的統計原理和推導，較少實際意義的說明；有的則隻重介紹統計技術的應用，缺乏對原理概念的必要說明。”二是由教材問題所帶來的學習導嚮問題。麵對數學背景較強的教材，學生會將其作為純數學課程來學習，力圖搞清楚每一個統計公式的來龍去脈。而麵對技術導嚮的教材，學生則又會將其作為簡單的工具課來學，認為隻要記住各種公式，就可以加以運用。事實上，要想學好心理統計學，一是注意掌握心理統計學的基本思想，養成科學的統計思維，形成正確的統計觀；二是注意創造性地將統計思想用於實際研究，從而能夠根據研究需要，準確地選擇科學有效的統計方法。所以，一本好的心理統計學教材必須在理論性與工具性方麵找到平衡點。
　　美國耶魯大學心理學博士理查德·魯尼恩等著的《心理統計導論》正是這樣一本優秀的教材。該教材是《心理統計》（第9版）的精要版。

心理統計學：探索數據背後的規律 在信息爆炸的時代，數據無處不在，滲透在我們生活的方方麵麵。無論是社會科學研究、教育評估、市場分析，還是醫療健康、行為科學探索，理解和運用數據分析的能力都變得至關重要。而心理統計學，作為一門連接心理學與統計學的橋梁，正是幫助我們駕馭這片數據海洋的強大工具。它不僅教會我們如何收集、整理、描述數據，更重要的是，它指引我們如何從看似雜亂無章的數據中提煉齣有意義的規律，理解變量之間的關係，並在此基礎上做齣審慎的推斷和決策。 為何需要心理統計學？ 心理學是一門研究人類思想和行為的科學。然而，人類的行為和心理現象往往是復雜且多變的，難以直接觀察和量化。這就需要統計學的方法來為心理學研究提供科學的支撐。心理統計學正是這樣一門學科，它為心理學研究者提供瞭嚴謹的研究設計、數據分析和結果解釋的理論框架和實踐方法。 想象一下，一位教育心理學傢想要評估一種新的教學方法是否比傳統方法更有效。他不能僅僅憑感覺或者個彆案例來下結論。他需要設計一個實驗，收集學生們的學習成績數據，然後運用統計學的方法來分析這些數據，判斷差異是否具有統計學意義，是否能夠推廣到更廣泛的學生群體。又比如，一位臨床心理學傢在研究某種新型療法對抑鬱癥患者的療效。他需要收集患者的癥狀評分數據，並用統計方法來檢驗療法的有效性，以及評估療效與患者某些特徵（如年齡、性彆）之間是否存在關聯。 沒有統計學的介入，心理學研究就可能淪為主觀臆斷，難以獲得客觀、可信的結論。心理統計學正是為心理學研究披上瞭科學的外衣，使其能夠以更加嚴謹、可量化的方式探索人類心智的奧秘。 心理統計學涵蓋的核心內容 心理統計學是一門係統性的學科，其內容涵蓋瞭從基礎概念到復雜模型的多個層麵。 一、數據的描述與概括：認識你的數據 在進行任何深入分析之前，我們首先需要瞭解我們收集到的數據的基本特徵。這包括： 數據的類型與測量尺度： 瞭解數據的性質是理解後續分析的關鍵。我們接觸到的數據可以是定性的（如性彆、性格類型）或定量的（如考試分數、反應時間），而定量數據又可以進一步細分為定距（如溫度）和定比（如身高、體重）等不同的測量尺度，不同的尺度決定瞭我們可以對其進行的操作和解釋。 集中趨勢的度量： 描述一組數據“中心”在哪裏，最常使用的指標包括： 平均數（Mean）： 最常用的指標，代錶瞭數據集的算術平均值，但容易受到極端值的影響。 中位數（Median）： 數據排序後位於中間位置的數值，不受極端值影響，更適閤描述偏態分布的數據。 眾數（Mode）： 數據集中齣現頻率最高的數值，適用於任何類型的數據。 離散程度的度量： 衡量數據圍繞中心值分布的離散程度，這能反映數據的變異性： 全距（Range）： 數據中的最大值與最小值之差，簡單直觀但極易受極端值影響。 方差（Variance）： 所有數據點與平均數差值的平方的平均值，是離散程度的重要指標。 標準差（Standard Deviation）： 方差的平方根，與原始數據單位一緻，更易於解釋，是衡量數據離散程度最常用的指標。 分布形態的描述： 數據的分布形態能夠提供關於數據特徵的豐富信息： 偏度（Skewness）： 描述數據分布的不對稱性，正偏態錶示右側拖尾較長，負偏態錶示左側拖尾較長。 峰度（Kurtosis）： 描述數據分布的“尖銳”程度，高峰度錶示數據集中在中心區域，並有較長的尾部，高峰度錶示數據分布相對平坦。 正態分布（Normal Distribution）： 一種重要的理論分布，許多統計推斷方法都基於正態分布的假設。 二、概率論的基礎：理解隨機性 統計推斷的核心在於處理不確定性，而概率論正是理解隨機性的語言。 概率的基本概念： 事件、樣本空間、概率的定義與性質。 概率分布： 描述隨機變量取值的概率，其中二項分布、泊鬆分布、均勻分布等在特定情境下有廣泛應用。 期望值與方差： 隨機變量的平均值和變異程度，是理解概率分布的重要工具。 中心極限定理（Central Limit Theorem）： 這是一個極其重要的定理，它指齣，即使原始總體分布不是正態的，隻要樣本量足夠大，樣本均值的抽樣分布也會近似服從正態分布。這為許多統計推斷方法提供瞭理論基礎。 三、統計推斷：從樣本到總體 統計推斷是心理統計學的核心目標，它允許我們通過對樣本數據的分析，對更大的總體做齣有根據的推斷。 參數估計： 點估計（Point Estimation）： 使用樣本統計量來估計總體的未知參數，例如使用樣本均數來估計總體均數。 區間估計（Interval Estimation）： 計算一個置信區間，該區間有一定概率包含真實的總體參數。置信區間（Confidence Interval）是理解研究結果精確度的重要工具，它告訴我們估計值的不確定性範圍。 假設檢驗（Hypothesis Testing）： 零假設（Null Hypothesis, H0）與備擇假設（Alternative Hypothesis, H1）： 提齣關於總體參數的陳述，並用樣本數據來檢驗。 統計檢驗量（Test Statistic）： 根據樣本數據計算齣的一個數值，用於評估零假設的可能性。 P值（P-value）： 在零假設為真的情況下，獲得當前樣本數據或比當前樣本數據更極端結果的概率。P值越小，越傾嚮於拒絕零假設。 顯著性水平（Significance Level, α）： 事先設定的拒絕零假設的閾值，通常為0.05或0.01。 第一類錯誤（Type I Error）： 錯誤地拒絕瞭真實的零假設（假陽性）。 第二類錯誤（Type II Error）： 錯誤地接受瞭虛假的零假設（假陰性）。 功效（Power）： 正確拒絕虛假的零假設的概率。 四、常用的統計分析方法：檢驗你的假設 心理統計學提供瞭多種強大的工具來檢驗不同的研究假設。 t檢驗（t-test）： 單樣本t檢驗： 檢驗單個樣本的均數是否與已知的總體均數有顯著差異。 獨立樣本t檢驗： 比較兩個獨立樣本的均數是否存在顯著差異，常用於比較實驗組和對照組。 配對樣本t檢驗： 比較同一組被試在不同時間點或不同條件下的均數是否存在顯著差異，常用於前後測設計。 方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）： 單因素方差分析： 檢驗一個分類自變量（因子）對一個連續因變量的影響，用於比較三個或三個以上組彆的均數。 多因素方差分析： 檢驗兩個或多個自變量的獨立效應和交互效應。 重復測量方差分析： 用於分析同一被試在多個測量點或條件下數據的相關性。 卡方檢驗（Chi-square Test）： 擬閤優度卡方檢驗： 檢驗觀察到的頻數分布是否與期望的理論分布顯著不同。 獨立性卡方檢驗： 檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯。 相關分析（Correlation Analysis）： 皮爾遜積矩相關係數（Pearson's r）： 衡量兩個連續變量之間綫性關係的強度和方嚮。 斯皮爾曼等級相關係數（Spearman's rho）： 衡量兩個變量（可以是定序變量）之間單調關係的強度和方嚮。 迴歸分析（Regression Analysis）： 簡單綫性迴歸： 預測一個因變量（因變量）基於一個自變量（自變量）的變化。 多元綫性迴歸： 預測一個因變量基於多個自變量的變化，並可以分析各自變量的相對貢獻。 邏輯迴歸： 用於預測二分類因變量，是分類數據分析的重要工具。 五、多變量統計方法：探索更深層次的聯係 當研究涉及多個變量時，我們需要更高級的統計技術來揭示變量之間的復雜關係。 因子分析（Factor Analysis）： 用於識彆一組觀測變量背後潛在的、不可直接測量的共同因子。 聚類分析（Cluster Analysis）： 將個體或對象根據其相似性分成若乾組（簇）。 判彆分析（Discriminant Analysis）： 根據一組變量來預測個體所屬的類彆。 六、研究設計與倫理 統計學方法並非孤立存在，它們與研究的設計緊密相連。恰當的研究設計能夠提高統計分析的效率和有效性，避免混淆變量。同時，在數據收集和分析過程中，也必須遵循嚴格的倫理規範，保護被試權益，確保研究的公正性和透明性。 心理統計學的重要性與應用 心理統計學不僅僅是研究者工具箱中的一項技術，它更是一種思維方式。它培養我們具備批判性思維，能夠質疑數據的來源、分析方法的閤理性，並審慎地解讀研究結果。 在心理學各個分支領域，心理統計學都扮演著不可或缺的角色： 臨床心理學： 評估心理治療的療效，診斷心理疾病，預測復發風險。 認知心理學： 分析實驗數據，理解記憶、學習、決策等認知過程。 社會心理學： 探索社會互動、群體行為、態度形成等規律。 發展心理學： 研究個體在生命周期中的成長與變化。 教育心理學： 評估教學效果，研究學習障礙，設計教育乾預措施。 組織心理學： 分析員工績效，評估培訓項目，研究組織文化。 掌握心理統計學，意味著我們不僅能夠理解他人的研究成果，更能獨立地設計和執行科學的研究，從而為增進人類對自身心智的理解貢獻力量。它是一扇通往更深入、更客觀認識人類世界的大門，是所有緻力於探索心理奧秘的研究者和實踐者的必備素養。

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這本《心理統計導論（第9版）》簡直是統計學入門者的福音，尤其是對於我們這些非數學專業齣身，卻又深陷於心理學研究泥潭的人來說。翻開書頁，首先感受到的是作者那種試圖將復雜概念剝開揉碎，用最直白語言重新構建的匠心。它不像某些教科書那樣，上來就是一連串令人望而生畏的公式和抽象定義，而是巧妙地將統計學的核心思想融入到一係列貼近我們日常研究場景的例子中。比如，講解假設檢驗時，不是乾巴巴地告訴你P值代錶什麼，而是通過一個關於“新型乾預措施是否有效”的案例，讓你真切地體會到為什麼我們需要設定零假設，以及拒絕零假設的實際意義。這種教學方式極大地降低瞭學習的心理門檻，讓我這個曾經對統計抱有天然恐懼的人，都能在閱讀過程中找到那種“原來如此”的豁然開朗的瞬間。書中的插圖和圖錶設計也十分用心，並非簡單的信息堆砌，而是精準地服務於概念的解釋，使得那些原本需要反復琢磨纔能理解的統計分布圖，變得清晰易懂。可以說，它在引導讀者建立穩固的統計直覺方麵，做得比我預期的要齣色得多。

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這本書的實操指導性達到瞭一個令人贊嘆的水平。很多統計教材重理論輕應用，讀完後依然不知道如何在實際的研究軟件（比如SPSS或R）中操作。但《心理統計導論（第9版）》在這方麵做齣瞭顯著的改進。它不僅解釋瞭“做什麼”（統計檢驗的原理），更清晰地展示瞭“怎麼做”（在特定軟件環境下的操作步驟）。雖然軟件版本可能會更新，但書中所傳達的操作邏輯和結果解讀的思維框架是永恒的。我特彆欣賞它對“結果解讀”部分的強調。統計結果齣來後，如何用非技術性的語言嚮同事、導師乃至公眾解釋你的發現和局限性，纔是心理學研究的真正價值所在。書中提供瞭大量的“如何撰寫報告”的範例，教導我們如何批判性地看待自己的數據，識彆潛在的效應大小和統計功效問題，這對於培養一個負責任的科研人員至關重要。它教會的不是簡單的數字操作，而是科學的審慎態度。

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我對這本書的結構安排印象尤為深刻，它遵循瞭一種極其邏輯嚴密、層層遞進的敘事綫索。初學者往往會在學到迴歸分析或方差分析時感到迷失，因為這些高級主題往往建立在對描述性統計和概率論的紮實理解之上。然而，本書的處理方式非常高明，它沒有急於求成，而是花瞭大量篇幅打磨基礎。比如，在介紹標準差和方差時，作者不僅給齣瞭計算方法，更深入探討瞭它們在衡量數據離散程度上的局限性，並自然過渡到標準化分數（Z分數）的概念，為後續的參數估計埋下瞭伏筆。這種細緻入微的鋪墊，使得當我們最終接觸到推斷性統計的核心——抽樣分布時，不會感到突然的跳躍感。閱讀體驗就像是沿著一條精心鋪設的階梯嚮上攀登，每一步都走得堅實可靠，而不是被直接拋到瞭山頂，讓人喘不過氣。這種對知識體係完整性的尊重，使得這本書不僅僅是一本工具書，更像是一部嚴謹的統計學思想史的入門讀本。

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，雖然服務於嚴謹的學術目的，卻帶著一股恰到好處的親和力。它避免瞭那種居高臨下的說教感，更像是資深教授耐心地和你進行一次深入的學術對話。例如，在討論多重比較的校正問題時，作者並未直接拋齣Bonferroni校正公式，而是先用一個生動的例子說明為什麼進行多次檢驗會導緻第一類錯誤率纍積增加（就像買彩票一樣，買得越多中奬概率越大，但真正的中奬概率卻被稀釋瞭），然後再引齣解決方案。這種故事化的敘事方式，極大地增強瞭閱讀的粘性。對於我這種經常需要自學教材的讀者而言，一本能夠持續吸引我讀下去的書，其價值不言而喻。它成功地將統計學的“冷硬”外殼，包裹上瞭一層易於接受的學習“外衣”，使得統計不再是研究路上的攔路虎，而更像是一個強有力的助手。

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從內容廣度來看，這本教材的覆蓋麵非常全麵，但其處理復雜主題的方式卻保持著令人稱道的簡潔和聚焦。比如，對於那些初學者容易混淆的非參數檢驗，作者沒有陷入過多的數學推導泥潭，而是清晰地界定瞭它們適用的情境——當數據不滿足正態分布假設或數據類型為順序變量時。這種“在什麼情況下用什麼工具”的實用主義導嚮，對我進行實際數據分析幫助極大。更不用說，它對“效應量”這一現代統計學越來越重視的概念給予瞭足夠的篇幅進行介紹和強調。在過去，我們可能滿足於看到p值顯著就沾沾自喜，但這本書明確指齣，統計顯著性並不等同於實際重要性。通過講解Cohen's d等效應量指標，它成功地將讀者的關注點從單純的“有無差異”轉移到“差異有多大”，這無疑是順應瞭當前心理學計量學發展的趨勢，確保瞭我們學到的知識是前沿和適用的。

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冯?奥斯顿对于这样的结果感到非常失望。但是，值得赞扬的是，奥斯顿配合芬斯特找出了被汉斯察觉并用来做出相应反应的暗示动作。当奥斯顿身体微微前倾的时候，汉斯就开始拍打前蹄；而当奥斯顿身体微微挺直，眉毛略微翘起或鼻孔张开的时候，汉斯就停止拍打。事实证明汉斯的确是一匹聪明非凡的马，只是他的聪明在于能够读懂几乎难以察觉的身体暗示信号。作为一匹马，汉斯在解答数学题或其他题目方面的能力却并不出众。

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然而，委员会中还是有一位成员心存疑虑，那就是心理学家奥斯卡?芬斯特（Oskar Pfungst）。他猜想冯?奥斯顿可能无意识地做出了一些暗示动作，而汉斯就根据这些暗示动作做出相应的反应。于是，芬斯特建议采用控制更加严格的方法来测试汉斯的能力。如果汉斯的主人不知道问题的答案或不在汉斯的视野之内。汉斯还能正确回答问题吗？结果，测试时若奥斯顿无法看到写在题板上问题，汉斯也就无法通过测试。同样，即便奥斯顿看得到题目，但当他被要求站在幕后或站在汉斯视野之外时，汉斯也无法正确回答问题。

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很不错的书，正版图书，值得信赖

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没有单纯说公式，更多展现了学统计学真正可以应用的方法与领域，很不错！

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深入浅出，生动形象，抽象的理论变得形象可感。

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人们叫他聪明的汉斯，因为他异乎寻常的聪明。不过，真正让他声名鹊起的却是因为他是一匹会做算术题的马。他的名望随着公开表演次数的增多而不断攀升。如果站在他身边的人问道：“12加7等于几？”汉斯会用他的前蹄拍打19次。虽然汉斯并不是每次都对，但在大多数的时候，涉及加、减、乘、除，甚至是平方根的简单算术题对他来讲都是小菜一碟。他的才华还不仅限于算术：当人们将问题写在题板上的时候，汉斯会用前蹄拍打的次数在字母表上依次标示出相应的字母，顺序拼写这些字母就能得到题目的答案。

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书的内容不错。

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从某种角度而言，每个人都是心理学家。我们都会为了理解他人的所感所想而研究和分析其行为，并且试图对他下一步的行动做出预测。但是，你的叔叔和婶婶平日里所用的类似于常识的心理学知识和你将在本书中学到的心理学知识有着一个本质的区别。从上文芬斯特采用实证方法来求证假设的过程中我们便可以对此略知一二。贯穿本书始末的心理学定义也是本章这部分的一个重要的核心概念：

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很好很好。值得推荐的好书。