心理學核心課程教材係列叢書：心理統計（第4版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 邁剋爾·索恩（B.Michacl Thornc），馬丁·吉森（J.Martin Giesen） 著，文劍冰 等 譯

圖書標籤:

• 心理學
• 統計學
• 心理統計
• 教材
• 核心課程
• 數據分析
• SPSS
• 研究方法
• 第四版
• 高等教育

齣版社： 上海人民齣版社

ISBN：9787208115620

版次：4

商品編碼：11357624

包裝：平裝

叢書名： 心理學核心課程教材係列叢書

開本：16開

齣版時間：2013-11-01

用紙：膠版紙

頁數：178

正文語種：中文

內容簡介

　　《心理統計（第4版）》係心理學核心課程教材係列之一種。主要闡述瞭心理測量的曆史、文化與流派，心理測量所運用的科學原理，智力測量的運用，對心理測量的個性化調整。

目錄

第一章 統計的語言

統計是什麼？

為何要學統計？

個人原因

專業原因

我們的目的

統計作為第二種語言

成功使用這本書你需要什麼

總結

練習

第一部分 描述性統計

第二章 定義和測量

第三章 次數分布

第四章 數據圖

第五章 集中量

第六章 差異量和標準分數

第二部分 推論統計

第七章 概率

第八章 正態分布

第九章 置信區間與假設檢驗

第十章 樣本平均數的顯著性檢驗

第十一章 有事後比較的單因素方差分析

第十二章 兩因素方差分析

第十三章 相關與迴歸

第十四章 卡方檢驗

第十五章 轉換t分數為F分數

迴歸推斷統計

附錄

前言/序言

心理統計學（第四版） 內容概述： 本書旨在為心理學專業學生提供一個全麵、嚴謹且易於理解的心理統計學基礎。作為“心理學核心課程教材係列叢書”的一部分，本版教材（第四版）在繼承前版本精髓的基礎上，進行瞭內容的更新與優化，力求緊密結閤當前心理學研究的最新進展和統計分析技術的演變。本書並非簡單羅列公式與方法，而是強調統計思維的培養，引導讀者理解統計學在心理學研究中的核心作用，以及如何運用統計工具來科學地收集、整理、分析和解釋心理學數據。 核心理念與特色： 強調概念理解，而非死記硬背： 本書將統計學概念的深入理解置於首位。我們不希望讀者僅僅記住公式，而是要透徹地領悟每個統計方法背後的邏輯、假設和適用條件。通過大量的實例分析和圖示，幫助讀者建立直觀的認識。 貫穿研究過程的統計應用： 本書將統計學置於整個心理學研究流程中進行講解。從研究設計的初步構思，到數據收集的策略，再到數據分析的具體實施，以及最終結果的解讀與報告，都將圍繞統計學的視角展開。這有助於讀者理解統計學並非孤立的學科，而是支撐科學研究不可或缺的工具。 循序漸進，難度適中： 本書的編寫遵循由易到難、由淺入深的原則。從最基礎的描述性統計入手，逐步過渡到推論性統計的核心內容，如假設檢驗、t檢驗、方差分析、相關與迴歸等。對於初學者而言，本書提供瞭堅實的起點；對於有一定基礎的讀者，也能從中獲得更深入的洞察。 注重實際應用與案例分析： 本書的生命力在於其與實際研究的緊密聯係。我們精選瞭大量來自不同心理學分支（如認知心理學、社會心理學、發展心理學、臨床心理學等）的真實研究案例，通過這些案例來講解統計方法的應用。這不僅能幫助讀者理解抽象的統計概念，更能激發他們對研究的興趣，並學會如何將統計工具應用於自身的研究設想。 數據處理軟件的整閤教學： 在當代，熟練運用統計軟件進行數據分析已成為必備技能。本書在講解統計方法的同時，會適時介紹如何使用主流的統計軟件（如SPSS、R等）來實現相應的分析。我們提供操作指南和示例，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力，獨立完成數據分析任務。 與時俱進的內容更新（第四版）： 第四版在保留核心內容的基礎上，重點更新瞭以下幾個方麵： 新增或強化瞭對現代統計分析方法的介紹： 隨著心理學研究的復雜性不斷提高，一些更高級或更具適用性的統計方法也日益受到重視。本版在適當的章節中，對一些新的統計技術進行瞭介紹，例如更靈活的迴歸模型（如多層綫性模型、混閤效應模型）在處理復雜數據結構時的應用，以及關於效應量和統計功效的討論進一步深化。 數據科學與大數據的初步觸及： 盡管本書仍以經典統計方法為主，但對數據科學和大數據在心理學中的初步影響有所觸及，引導讀者認識到數據分析的未來趨勢。 倫理與實踐的關注： 加強瞭在統計分析過程中涉及的倫理問題，例如數據報告的規範性、避免誤導性解讀等，培養讀者嚴謹的學術態度。 練習題和習題的豐富與優化： 針對每一章節，都提供瞭精選的練習題和習題，這些題目類型多樣，難度各異，涵蓋瞭概念理解、計算應用和數據分析模擬等。部分習題鼓勵讀者思考研究設計與統計選擇的邏輯，提升其分析解決問題的能力。 章節結構與內容詳解（示例性）： 本書的章節安排旨在構建一個邏輯清晰的學習路徑。以下為部分關鍵章節內容的詳細闡述： 第一部分：導論與基礎數據組織 第一章：心理學研究與統計學： 這一章將奠定本書的基調，闡釋心理學研究的本質，以及統計學在其中扮演的關鍵角色。我們將區分科學研究與非科學研究，介紹實證方法的重要性，並初步介紹統計學作為一種量化工具，如何幫助我們理解和解釋心理現象。內容將涉及：研究問題的提齣、變量的類型、抽樣與總體、數據類型（定類、定序、定距、定比）。 第二章：數據的整理與描述： 學習如何有效地組織和展示原始數據是統計分析的第一步。本章將介紹數據錄入、編碼、清理的基本流程。重點將放在描述性統計方麵，包括： 集中趨勢的度量： 均值（Mean）、中位數（Median）、眾數（Mode）的計算、意義及其適用條件。 離散程度的度量： 極差（Range）、方差（Variance）、標準差（Standard Deviation）的計算與解釋，以及它們如何反映數據的變異性。 分布形狀的度量： 偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的概念及其在數據分布可視化中的作用。 數據可視化： 柱狀圖（Bar Chart）、餅圖（Pie Chart）、直方圖（Histogram）、箱綫圖（Box Plot）、散點圖（Scatter Plot）等常見圖錶的製作原則、選擇依據及其信息解讀。 第二部分：概率與推論統計學基礎 第三章：概率與概率分布： 概率是推論統計的基石。本章將介紹概率的基本概念、事件的類型、條件概率等。隨後，我們將深入探討幾種重要的概率分布，特彆是： 二項分布（Binomial Distribution）： 適用於離散型變量的計數。 正態分布（Normal Distribution）： 心理學中最常用、最重要的分布，理解其性質（如對稱性、鍾形麯綫）以及標準正態分布（Z分布）的應用。 t分布（t-Distribution）： 在小樣本下進行統計推斷時常用。 卡方分布（Chi-Square Distribution）： 用於擬閤優度檢驗和獨立性檢驗。 F分布（F-Distribution）： 在方差分析中至關重要。 第四章：抽樣分布與統計估計： 這一章將連接概率論與推論統計。我們將探討樣本統計量（如樣本均值）的抽樣分布，理解中心極限定理（Central Limit Theorem）的威力。在此基礎上，我們將介紹統計估計的兩種主要方式： 點估計（Point Estimation）： 用單個值估計總體參數。 區間估計（Interval Estimation）： 構建置信區間（Confidence Interval），以一定概率包含總體參數。我們將詳細講解均值和比例的置信區間計算。 第三部分：假設檢驗 第五章：假設檢驗的基本原理： 假設檢驗是推論統計的核心技能。本章將詳細介紹假設檢驗的邏輯框架，包括： 零假設（Null Hypothesis, H0）與備擇假設（Alternative Hypothesis, H1）的設定。 統計決策： 拒絕或不拒絕零假設。 第一類錯誤（Type I Error）與第二類錯誤（Type II Error）及其概率（α和β）。 統計功效（Statistical Power）： 1-β，以及影響統計功效的因素（樣本量、效應量、顯著性水平）。 p值（p-value）的概念與正確解讀。 檢驗的統計量（Test Statistic）與臨界值（Critical Value）。 第六章：單樣本檢驗與配對樣本檢驗： 學習如何在單一總體均值或比例與已知值比較時進行假設檢驗。 單樣本Z檢驗與t檢驗。 配對樣本t檢驗（Paired-samples t-test）： 用於前後測或配對設計的數據分析。 第七章：兩獨立樣本檢驗： 比較兩個獨立樣本的均值是否存在顯著差異。 獨立樣本t檢驗（Independent-samples t-test）： 討論方差齊性（Homogeneity of Variance）的檢驗（如F檢驗、Levene檢驗）以及如何根據方差是否齊性來選擇不同的t檢驗公式。 第八章：方差分析（ANOVA）： 用於比較三個或三個以上樣本均值是否相等。 單因素方差分析（One-way ANOVA）： 詳細講解F檢驗的原理，計算組間方差（Between-groups Variance）和組內方差（Within-groups Variance），以及如何解釋ANOVA錶。 事後檢驗（Post-hoc Tests）： 在ANOVA結果顯著後，用於確定具體哪些組彆之間存在差異，介紹Tukey HSD, Bonferroni等方法。 多因素方差分析（Factorial ANOVA）： 介紹兩因素及以上方差分析，講解主效應（Main Effects）和交互效應（Interaction Effects）的概念和解釋。 第四部分：相關與迴歸分析 第九章：相關分析： 探究兩個變量之間綫性關係的密切程度和方嚮。 皮爾遜積矩相關係數（Pearson Product-Moment Correlation Coefficient, r）： 計算、解釋r值的範圍（-1到+1），以及顯著性檢驗。 斯皮爾曼等級相關係數（Spearman’s Rank-Order Correlation Coefficient, ρ）： 適用於定序變量或非正態分布數據。 相關係數的局限性： 強調相關不等於因果。 第十章：迴歸分析： 預測一個變量（因變量）如何依賴於一個或多個其他變量（自變量）。 簡單綫性迴歸（Simple Linear Regression）： 講解迴歸方程（y = a + bx）的建立，迴歸係數（斜率b和截距a）的解釋，決定係數（R²）的含義。 復迴歸分析（Multiple Linear Regression）： 介紹多個自變量如何共同預測因變量，理解偏迴歸係數（Partial Regression Coefficients），調整決定係數（Adjusted R²）。 迴歸分析的假設與診斷： 介紹殘差分析（Residual Analysis）、共綫性（Multicollinearity）等概念。 第五部分：分類數據分析與高級主題 第十一章：卡方檢驗（Chi-Square Tests）： 用於分析分類變量之間的關係。 擬閤優度檢驗（Goodness-of-Fit Test）： 檢驗觀察到的分類數據是否符閤理論上的期望分布。 獨立性檢驗（Test of Independence）： 檢驗兩個分類變量是否相互獨立。 關聯強度的度量： 如Cramer's V。 第十二章：非參數檢驗（Nonparametric Tests）： 當數據不滿足參數檢驗的假設（如正態性）時使用。 Mann-Whitney U檢驗（對應獨立樣本t檢驗）。 Wilcoxon符號秩檢驗（對應配對樣本t檢驗）。 Kruskal-Wallis H檢驗（對應單因素ANOVA）。 第十三章：效應量與統計功效的深入討論： 進一步強調效應量（Effect Size）的重要性，介紹Cohen’s d, η²等度量。深入探討如何進行事後統計功效分析（Post-hoc Power Analysis）和事先的統計功效分析（A Priori Power Analysis），以規劃研究設計。 第六部分：研究設計與報告 第十四章：統計在研究設計中的作用： 迴顧性地整閤前麵章節的知識，探討如何在研究設計階段就考慮統計分析的需求，包括選擇閤適的變量測量方式、確定樣本量、設計對照組等。 第十五章：統計結果的報告與解讀： 學習如何規範地撰寫和報告統計分析結果，包括APA格式的要求，如何清晰、準確地呈現統計量、p值、效應量等關鍵信息，以及如何避免統計結果的誤讀和濫用。 總結： 《心理統計學（第四版）》是一本為心理學學習者量身打造的統計學入門與進階教材。它不僅提供必要的統計知識和方法，更緻力於培養讀者批判性的統計思維能力和科學的研究素養。通過理論講解、案例分析和軟件實踐的有機結閤，本書將幫助讀者掌握運用統計學解決心理學實際問題的能力，為他們未來深入的學術研究打下堅實的基礎。本書力求做到內容嚴謹、邏輯清晰、語言生動、例證豐富，是每一位緻力於科學研究的心理學學生的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個在跨學科領域摸索的研究者來說，一本能夠清晰解釋統計概念的書是極其寶貴的。《心理統計》（第4版）做到瞭這一點，而且做得非常齣色。它不僅僅是一本“工具書”，更像是一本“思想啓濛書”。書中對統計學原理的闡述，並不是孤立存在的，而是緊密圍繞著心理學研究的實際需求來展開。例如，在介紹相關性分析時，作者不僅講解瞭皮爾遜相關係數，還探討瞭點二列相關、等級相關等，並深入分析瞭相關性不等於因果性的重要警示，這對於避免研究中的邏輯誤區至關重要。我非常喜歡書中對於效應大小（Effect Size）的強調，這讓我意識到，僅僅看P值並不能完全評估研究的實際意義，效應大小纔更能反映現象的真實強度。書中關於多重比較（Multiple Comparisons）的討論，也讓我明白瞭為什麼在進行多次檢驗時需要進行校正，以避免假陽性的發生，這對於嚴謹的研究設計和結果解讀具有指導意義。總的來說，這本書讓我從一個被動接受統計結果的讀者，轉變為一個能夠批判性地評估統計證據的“使用者”。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書徹底改變瞭我對“數據分析”的看法，讓它不再是枯燥的代名詞。它讓我明白，統計學是理解和解釋我們身邊世界的強大工具。書中對於統計軟件的應用提示和案例分析，雖然我暫時還沒來得及深入實踐，但它們讓我看到瞭將理論知識轉化為實際操作的可能性，讓我對未來自己在數據分析方麵的能力充滿瞭信心。我特彆欣賞書中對於“統計思維”的培養，它不僅僅教授我如何計算，更引導我如何思考數據背後的含義，如何提齣有價值的研究問題，以及如何設計能夠迴答這些問題的實驗。例如，關於抽樣方法的部分，作者詳細介紹瞭隨機抽樣、分層抽樣等不同方法，以及它們對研究結果代錶性的影響，這讓我意識到，數據收集的源頭就決定瞭分析的價值。書中對統計假設的討論也十分到位，讓我理解瞭為什麼某些統計方法有其特定的適用前提，以及在不滿足這些前提時可能齣現的偏差。這本書的語言風格充滿瞭啓發性，不是那種冷冰冰的教科書式敘述，而是帶著一種引導和鼓勵，讓我感覺自己可以真正掌握這項技能。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的徹底顛覆瞭我之前對“統計學”的認知。我一直以為統計學就是一大堆枯燥的數字和公式，完全是理工科的專屬，所以每次看到這類書籍都會望而卻步。但翻開這本《心理統計》（第4版），我纔發現原來統計學可以如此生動有趣，並且與我們日常生活中對人類行為的理解息息相關。作者在講解每個統計概念時，都會引用大量心理學領域的實際案例，比如如何通過統計學分析不同教學方法對學生學習成績的影響，或者如何研究社會認同對個體決策的影響。這些案例不僅讓我更容易理解抽象的統計原理，更讓我看到瞭統計學在探索人心奧秘過程中的強大力量。尤其是關於假設檢驗的部分，書中用瞭很多比喻和圖示，把那些復雜的P值、顯著性水平變得不再那麼令人畏懼，甚至還有點意思。我以前總覺得這些東西遙不可及，現在看來，它們是理解和評估心理學研究結果的關鍵工具。我尤其喜歡書中對於數據可視化方法的介紹，如何用圖錶清晰地展示數據間的關係，這對於非統計學背景的讀者來說簡直是福音，讓原本可能晦澀的數據變得一目瞭然。這本書的語言風格也很平易近人，沒有太多學術術語的堆砌，而是更傾嚮於用通俗易懂的方式解釋復雜的概念，讓我這個“統計小白”也能看得津津有味。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是心理學愛好者的“救星”！我一直對心理學領域的研究成果很感興趣，但每次看到研究論文中的統計數據和方法，都會感到一頭霧水，不知道它們到底意味著什麼。這本書就像一座橋梁，將我與那些嚴謹的科學研究連接起來。它讓我明白瞭，那些看似復雜的統計數字背後，其實隱藏著對人類行為深刻洞察的努力。書中關於統計檢驗效能（Power）的講解，讓我深刻理解瞭樣本量、效應大小和顯著性水平之間的微妙關係，以及為什麼有時候我們無法得齣有意義的結論。這對於我理解那些“未達到統計顯著性”的研究結果非常有幫助，讓我不再簡單地將其視為“失敗”。我特彆欣賞書中對於不同統計方法的選擇和應用的討論，作者並沒有一股腦地灌輸所有公式，而是引導讀者思考“在什麼情況下應該使用哪種統計方法”，並解釋瞭各種方法的優缺點。這讓我明白，統計學並非一成不變的規則，而是靈活的工具，需要根據研究問題和數據特點來選擇。書中還提到瞭非參數檢驗，這讓我瞭解到，即使數據不符閤參數檢驗的假設，我們也有其他方法可以進行分析，這大大拓寬瞭我對統計分析的視野。

評分☆☆☆☆☆

我之前對心理統計的理解非常淺薄，總覺得它隻是研究所謂“平均數”、“中位數”這類基礎概念。然而，讀完這本書，我纔意識到心理統計的深度和廣度遠遠超齣瞭我的想象。書中對於實驗設計的部分，讓我對如何科學地收集和分析心理學數據有瞭全新的認識。它不僅僅是告訴你“怎麼算”，更是告訴你“為什麼要這麼算”，以及不同的實驗設計如何影響研究的效度和信度。我特彆關注瞭書中關於迴歸分析的章節，瞭解到如何通過一個或多個變量來預測另一個變量，這在很多心理學研究中都有著廣泛的應用，比如預測個體的幸福感、學習動機或者職業滿意度。書中對迴歸方程的解讀非常透徹，從截距到斜率，再到決定係數R²，都給齣瞭清晰的解釋，並且結閤瞭心理學實例，讓我理解瞭這些數值背後的實際意義。另外，書中還詳細介紹瞭方差分析（ANOVA）的原理和應用，這對於理解實驗組與對照組之間差異的顯著性非常重要。我曾參加過一些心理學講座，對研究者提到的“F檢驗”感到睏惑，現在通過這本書，我終於明白瞭它的作用和局限性。這本書的結構安排也非常閤理，由淺入深，循序漸進，即使是第一次接觸心理統計學的讀者，也能在邏輯清晰的講解中逐漸掌握核心知識。

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