心理统计学（第5版）/心理学译丛·教材系列 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 亚瑟·阿伦，伊莱恩·阿伦，埃利奥特·库珀斯 著

图书标签:

• 心理统计学
• 统计学
• 心理学
• 研究方法
• 数据分析
• SPSS
• 第五版
• 教材
• 心理学译丛
• 科学研究

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300222455

版次：1

商品编码：12213851

包装：平装

丛书名： 心理学译丛·教材系列

开本：16开

出版时间：2017-01-01

用纸：胶版纸

页数：556

内容简介

《心理统计学（第5版）》是美国心理统计学领域*经典的教材之一，来源于作者团队几十年的教学、研究与写作实践，不仅详细阐述了集中趋势和变异性、假设检验、样本平均数检验、t检验、方差分析、卡方检验等初级统计方法，同时也介绍了在当代研究中经常使用的一般线性模型和高级统计方法。本书运用定义化的公式去强调统计的概念，而不是靠死记硬背。每种特定方法都包括原理介绍、公式意义和符号运算等三部分内容，从而促使学生去思考计算方法后面所隐藏的逻辑。
《心理统计学（第5版）》*大的特点在于坚持用一种易懂的、现代的、有趣的方法去介绍统计学。在第5版的修订中，作者团队将读者在使用中的反馈、自己增长的教学经验，以及这个领域的变化与进展都纳入其中，使其更加适合学生的学习以及将来的工作和研究。

作者简介

亚瑟.阿伦，纽约州立大学石溪分校心理学教授，人际关系实验室主任，社会、认知与情感神经科学中心主任。他的研究方向是人际关系与团体间关系中动机与认知的自我扩展模型。他早期的 “摇晃桥研究”（shaky bridge study）已成为其研究领域的一个经典，并在近20多年来被各种普通心理学、社会心理学以及心理学研究方法教材广泛引用 。目前，他是《人格与社会心理学》（Journal of Personality and Social Psychology）、《心理科学》（Psychological Science）等富有影响力的学术期刊的编委会成员，也是美国心理学会（APA）、心理科学协会(APS)、人格与社会心理学协会(SPSP)、社会问题心理研究会(SPSSI)的会员。 他还获得了由国际人际关系研究联合会(IARR)颁发的杰出研究生涯奖。

伊莱恩.阿伦，研究者，作家，临床心理咨询师。她的研究方向在高敏感人群的气质、人格特征等方面。发表了40多篇研究论文，并著有多部关于高敏感人群的学术著作和畅销书，如《心理治疗与高敏感者》（ Psychotherapy and the Highly Sensitive Person）、《高敏感者》（The Highly Sensitive Person）、《高敏感儿童》（The Highly Sensitive Child）、《被低估的自我》（The Undervalued Self）等。

埃利奥特.库珀斯，新泽西医科和牙科大学罗伯特.伍德.约翰逊医学院（UMDNJ-Robert Wood Johnson Medical School）医学副教授，新泽西癌症研究所公共健康科学系教员。他的研究主要聚焦于理解和提升那些癌症幸存者身上与健康相关的行为，此外，他也致力于识别普通成年人群中癌症的流行率、模式及相关行为危险因素。

目录

第1章 运用图表来描述一组数据的顺序
第2章 集中趋势和变异性
第3章 推断统计概述：Z分数、正态曲线、样本与总体、概率
第4章 假设检验导论
第5章 样本平均数的假设检验
第6章 统计显著性的意义：决策误差、效应大小和统计检验力
第7章 t检验概述：单个样本和相关样本均值
第8章 独立样本均值t检验
第9章 方差分析概述
第10章 析因方差分析
第11章 相关
第12章 预测
第13章 卡方检验
第14章 当总体分布非正态时的策略：数据转换和等级次序检验
第15章 一般线性模型和高级统计方法
附录
练习I答案
符号汇编
主要公式
主要假设检验程序的步骤
参考文献
主题索引
译后记

精彩书摘

欢迎来到心理统计学。我们假想你和其他上过这门课程的学生一样。你之所以选择心理学这个专业或者与之相关的领域，是因为你对人着迷，着迷你周围人的行为表现，或许也对他们以及你自身的内心生活着迷。你们中的某些人倾向于科学的分类，而另一些更多地倾向于直觉。你们中有些人喜欢数学，有些可能对此不那么感兴趣，甚至讨厌。然而，无论你属于什么风格，我们都欢迎你。我们许诺如果你能给予这本书特别关注（或许比大多数教科书的要求多一点），你肯定能学会统计。本书中所采用的方法曾成功地教育了在你之前的各种风格的学生，包括那些之前学过统计并且表现较差的。有了这本书再加上你老师的帮助，你将会学会统计并且学得很好。
更重要的是，无论你基于何种原因学习心理学或与之相关的领域，我们向你保证这门课程都不会浪费时间。如果你愿意的话，学习统计可以帮助你阅读其他心理学家的工作，做你自己的研究，磨炼你的推理和直觉。正式地说，统计是数学的分支，重点在于组织、分析和对一组数据的诠释。但真正的统计是什么呢?我们将统计视为每个人都拥有的一种源于基本思维过程的工具: 你观察到一个事物;你惊奇它是什么意思或是它是由什么引起的;你可以去进一步了解或者做一个直观的猜测;你再次地观察到它，但这次会更具体，你会试图在这个过程中做出一点变化去检验你的直觉，然后面对一个永恒的问题:你的预感可以确定吗?又有什么机会，使你一次又一次地看到这个现象会发生第二次，这样你就可以宣布你对这个世界事物的洞察可能是正确的?
统计是追求真理的一种方法。至少，统计可以告诉你在这些不同类型的人当中，你在一定时间一定地点预感正确的可能性。这种对真理或者至少是一种未来的可能性的追求，是心理学、科学乃至人类进化的本质。考虑第一个研究问题: 在下一个春天猛犸象会做什么?如果我吃掉这个树根会发生什么?很容易明白早期正确的“研究者”如何得以生存。你今天能在这儿，是因为你的祖先将他的大脑用得跟肌肉一样好。有人会在你之后有着同样的兴趣:对于结果谨慎地思考。统计就是做这个的好方法。
心理学家使用统计方法来帮助他们理解在研究中收集的数据的价值。如何设计良好的研究程序本身就是一个主题，但是在本书中我们的重点是统计方法以便使研究中收集的数据富有价值。
心理学家经常使用电脑和统计软件去执行统计程序，例如某些你们在本书中将会学到的。然而，达到对统计的彻底了解的最好途径就是使用双手操作（通过计算器的帮助）。为了缩减你计算的数据量，我们在每一章的案例解析和练习题中都选择了相对较小的样本。我们期望这将能让你更加注意统计过程中的基本原则和逻辑，而不是每个实际问题中的数字运算（正如用7减去3，然后除以2的结果为2一样）。（更多关于本书目标 的信息见“致学生”。）话虽如此，我们也认识到在电脑上执行统计程序的重要性，正如当你进行研究时更可能选择的那样。因此，在相关章节的最后，有个部分叫做SPSS应用（也可参考与本书相伴的学习指南和计算机工具书，那里含有SPSS初学者的指南）。SPSS统计软件包广泛地被心理学家和其他行为学和社会学专家学者用于开展统计分析。向你的老师核实在你的机构当中是否可以获取SPSS。
……

《行为研究方法论：科学视角与实践指南》 本书是一部全面探讨行为科学研究核心原则和实践应用的著作。它旨在为学生和研究者提供一个坚实的理论基础，并引导他们掌握设计、执行、分析和解释心理学及相关领域研究的必要技能。 核心理念与研究基础： 本书开篇深入阐述了科学探究的基本哲学和逻辑，强调了实证主义、证伪主义等关键思想在理解和构建科学理论中的作用。读者将了解什么是科学问题，如何将其转化为可检验的假设，以及不同研究范式的优缺点，例如描述性研究、相关性研究和实验性研究。我们不仅会介绍科学推理的过程，还将探讨研究伦理的重要性，包括知情同意、隐私保护、最小化伤害以及如何在研究中维护参与者的福祉。 研究设计与方法： 在研究设计方面，本书提供了详尽的指导。从确定研究目的、界定研究变量，到选择合适的研究方法，每一个环节都进行了细致的讲解。 研究类型： 我们将详细介绍各种研究类型，包括观察法（自然主义观察、结构化观察）、调查法（问卷、访谈）、案例研究、以及具有里程碑意义的实验设计。对于每种方法，都会深入剖析其适用场景、优势、局限性以及如何规避潜在的偏见。 变量的操纵与测量： 实验设计部分将着重讲解如何有效地操纵自变量和测量因变量。读者将学习到操作性定义的重要性，以及如何选择和构建有效的测量工具。我们还将探讨不同类型的变量（类别变量、顺序变量、间隔变量、比例变量）以及它们对统计分析的影响。 抽样技术： 样本的代表性是研究效度的基石。本书将系统介绍概率抽样（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样）和非概率抽样（方便抽样、判断抽样、配额抽样、滚雪球抽样）的原理和应用，帮助读者理解如何选择最适合其研究问题的抽样方法，并评估抽样误差对研究结果可能产生的影响。 数据收集与分析： 一旦研究设计完成，数据收集便成为关键。本书将指导读者如何有效地实施数据收集计划，并在此基础上进行严谨的数据分析。 数据收集技术： 除了前面提到的问卷和访谈，我们还会探讨更广泛的数据收集技术，如生理测量、行为观察编码、内容分析等。本书会提供关于设计高质量问卷的实用建议，包括题目措辞、选项设置、量表类型等，以及进行有效访谈的技巧。 描述性统计： 在介绍推论统计之前，本书将首先教授读者如何使用描述性统计来概括和总结数据。这包括集中趋势的测量（均值、中位数、众数）、离散程度的测量（方差、标准差、全距）、以及数据分布的可视化（直方图、散点图、箱线图）。 推论统计入门： 推论统计是连接样本数据与总体结论的桥梁。本书将以直观易懂的方式介绍核心的推论统计概念，如概率、抽样分布、参数与统计量、置信区间以及假设检验的基本逻辑。我们将重点讲解常见的假设检验方法，包括 t 检验（单样本 t 检验、独立样本 t 检验、配对样本 t 检验）、方差分析（ANOVA）及其拓展，以及卡方检验。 相关性分析： 理解变量之间的关系是行为科学研究的重要目标。本书将详细介绍皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等方法，帮助读者量化两个变量之间的线性关系强度和方向，并解读相关系数的含义。 研究结果的解读与报告： 获得统计结果只是研究过程的一部分，更重要的是如何正确解读这些结果，并将它们有效地传达给他人。 结果解读： 本书将指导读者如何根据统计分析的结果，对研究假设进行判断，理解统计显著性（p 值）的意义，以及如何避免常见的统计误读。我们将强调效应量（effect size）的重要性，以及它如何比 p 值更能反映研究结果的实际意义。 研究报告撰写： 遵循学术规范的报告撰写是研究成果传播的关键。本书将介绍 APA（美国心理学会）等主流的学术写作风格，并指导读者如何清晰、准确地撰写研究的各个部分，包括引言、方法、结果和讨论。我们将提供关于如何有效地呈现统计结果（图表、表格）和撰写结论性陈述的建议。 高级主题与前沿应用： 为了帮助读者应对更复杂的研究挑战，本书还触及了一些高级主题。 回归分析： 线性回归是分析多个预测变量与一个因变量之间关系的重要工具。我们将介绍简单线性回归和多元线性回归，帮助读者理解如何构建和解释回归模型。 定性研究方法： 除了定量研究，定性研究在探索复杂现象、获取深度理解方面具有不可替代的作用。本书将简要介绍访谈、焦点小组、扎根理论等定性研究方法，并探讨其在行为科学研究中的价值。 研究的局限性与未来方向： 任何研究都有其局限性。本书鼓励读者批判性地审视自己的研究，识别潜在的威胁效度的因素，并提出未来研究的可能方向。 《行为研究方法论：科学视角与实践指南》旨在成为您在行为科学研究道路上不可或缺的伙伴，帮助您构建严谨的科研思维，掌握实用的研究技能，并最终在您的学术和职业生涯中取得成功。

评分☆☆☆☆☆

这本书的逻辑结构堪称典范，条理清晰，层层递进，让学习过程变得异常顺畅。从基础的描述性统计，到推断性统计的初步接触，再到更复杂的方差分析、回归分析等，每一步都建立在前一步的基础上，没有突然的跳跃或者晦涩难懂的过渡。我尤其喜欢书中对“抽样分布”的讲解，它用了非常形象的比喻，比如从一个大袋子里不断抓取样本，然后观察这些样本均值的分布情况。这个比喻一下子就让我理解了抽样分布的核心概念，以及它为什么在推断统计中如此重要。书中还非常注重对各种统计检验的适用条件和解释的阐述，例如，在讲解t检验时，它不仅告诉我们如何计算，还详细说明了t检验适用于比较两组数据的均值差异，以及在应用t检验前需要满足的正态性、方差齐性等假设。更重要的是，书中对“p值”的解释非常到位，它避免了简单的“小于0.05就拒绝零假设”的机械理解，而是深入剖析了p值的真正含义，以及在实际研究中如何恰当地解读p值，并结合效应量等指标进行更全面的判断。这种严谨的态度，让我对统计结果的理解更加深刻，也更加谨慎。

评分☆☆☆☆☆

这本书的图表运用达到了炉火纯青的地步，可以说，每一张图表都恰到好处地服务于内容的讲解，而且设计得非常直观易懂。我之前在学习其他统计学书籍时，经常被那些密密麻麻的表格和杂乱的图形弄得头晕眼花，但在这本书里，我几乎没有遇到这种情况。无论是柱状图、折线图，还是箱线图、散点图，都清晰地展示了数据的分布、趋势或关系。例如，在介绍正态分布时，书中不仅仅给出数学公式，还配以美观的钟形曲线图，并用阴影区域标注出不同标准差范围内的面积比例，这种可视化方式，让抽象的概率分布变得触手可及。又比如，在讲解回归分析时，书中绘制的散点图和回归直线，清晰地展示了自变量和因变量之间的线性关系，以及残差的分布情况，这比单纯的公式推导要直观得多。而且，书中对图表的解释也非常详尽，它会引导读者去观察图表的横纵坐标代表什么，图中的关键点在哪里，以及这些图表传达了什么信息。这种“图文并茂”的学习方式，极大地提升了我的学习效率和理解深度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就有一种沉稳厚重的感觉，淡雅的米白色背景，配上深邃的蓝色标题，没有花里胡哨的图案，给人一种专业、严谨的印象。当我翻开书本，那纸张的触感是如此的细腻，印刷清晰，字体大小适中，阅读起来眼睛一点也不觉得疲劳。我是一名对心理学研究方法充满好奇的学生，之前接触过一些入门级的统计学书籍，但总觉得理论性太强，与心理学研究的实际联系不够紧密。这本书的出现，就像是为我打开了一扇新的大门。它并没有直接抛出枯燥的公式和定义，而是从心理学研究中的实际问题出发，引导读者一步步理解统计学在其中的应用。例如，在介绍描述性统计的部分，书中用了很多心理学研究中常见的案例，比如如何描述一个班级学生的平均分数、分数的分散程度，以及如何通过图表清晰地呈现这些数据。这种“情境化”的学习方式，让原本可能令人生畏的统计概念变得生动有趣，也让我能够更直观地理解这些工具的意义和价值。我特别喜欢书中对“均值”、“中位数”、“众数”这些概念的讲解，它不仅给出了数学定义，还深入剖析了在不同的研究情境下，哪种指标更能准确地反映数据特征，什么时候需要警惕均值的局限性，什么时候中位数更能代表典型情况。这种深度和广度的结合，让我对数据的解读有了更全面的认识，不再是机械地计算，而是开始思考数据背后所蕴含的意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的例题设计非常贴合实际，而且讲解详尽，能够帮助我将理论知识转化为实际操作能力。我一直认为，统计学是一门“实践出真知”的学科，光看书本上的理论是不够的，必须动手去计算、去分析。这本书在这方面做得非常出色。每一章的最后，都会有丰富的练习题，而且这些题目都取材于真实的心理学研究场景，涉及不同领域的心理学问题，比如认知心理学、社会心理学、发展心理学等等。更重要的是，书后附有详细的答案和解析，对于那些我做错的题目，我能够清晰地看到自己错在哪里，以及正确的解题思路。很多题目还会给出计算的步骤，甚至是一些使用统计软件（虽然书中没有直接介绍软件操作，但通过例题的计算过程，可以推断出其背后的逻辑）的思路。我特别喜欢那些带有“拓展思考”或者“进阶问题”的题目，它们能够挑战我的思维，让我尝试更深入地分析问题，或者从不同的角度去思考。这些例题不仅仅是简单的计算练习，更是对我理解程度的检验和提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在编写时，显然是站在初学者的角度去思考的。他们没有假设读者已经具备了深厚的数学背景，而是从最基础的概念讲起，逐步引导读者深入。我特别欣赏书中对“变量”和“数据类型”的清晰划分。在开始讲解统计方法之前，书中花了不少篇幅来介绍不同类型的变量（定类、定序、定距、定比），以及不同数据类型（离散、连续）的区别。这看起来似乎很简单，但实际上，很多初学者之所以会混淆，正是因为对这些基本概念理解不清。书中通过大量的例子，比如“血型”、“教育程度”、“考试分数”、“身高体重”等，来阐释不同变量的特点，以及它们在统计分析中应采用的方法。这种细致入微的讲解，为后续学习更复杂的统计方法打下了坚实的基础。而且，书中在引入新概念时，会先解释它的“为什么”重要，然后再讲“是什么”以及“如何做”。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我不再是被动地接受知识，而是主动地去理解和吸收。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是，它传递出一种“统计学是有用的”信念。很多时候，学习统计学给人的感觉是枯燥乏味的，但这本书通过大量的实际应用案例，让我看到了统计学在解决真实世界问题中的强大力量。无论是评估一种心理疗法的效果，还是研究影响人们行为的因素，抑或是预测未来的发展趋势，统计学都扮演着不可或缺的角色。书中不仅仅是讲解公式和计算方法，更是在引导我思考，如何通过数据来回答科学问题，如何用严谨的科学方法来指导实践。我能够感受到作者的用心，他们希望通过这本书，让更多的心理学爱好者能够掌握这门重要的工具，并且能够用它来更深入地理解心理世界。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位良师益友，陪伴我走在探索心理统计学世界的道路上，让我对未来的学习和研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

书中对一些容易混淆的统计概念，进行了非常细致的辨析。我记得在学习“相关”和“因果”的区别时，书中用了一个非常经典的例子，比如冰淇淋的销量和溺水事故的数量都随着夏季气温升高而增加，但这并不意味着冰淇淋的销量会导致溺水，或者溺水会导致冰淇淋销量增加。作者通过这个例子，深刻地揭示了相关性不等于因果性这一统计学中的重要原则。书中还反复强调，在解释统计结果时，一定要考虑研究设计、样本特征以及其他潜在的混淆变量。这种对细节的关注和对概念的严谨辨析，让我受益匪浅。在我看来，很多时候，统计学并非难在计算本身，而是难在对概念的准确理解和对结果的恰当解释。这本书恰恰在这方面做得非常出色，它帮助我扫清了很多理解上的盲点，让我能够更准确地把握统计学的精髓。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计，也充满了人文关怀。虽然内容是严谨的学术知识，但书籍的整体风格却显得非常友好和亲切。每个章节的开始都有一个简短的引言，概括了本章的学习目标和内容，这让我能够对即将要学习的内容有一个大致的了解，并且更容易集中注意力。书中的案例选择非常多样化，涵盖了心理学研究的各个领域，这不仅让我能够看到统计学在不同分支中的应用，也能够激发我对不同心理学分支的兴趣。而且，书中在讲解某些复杂概念时，会采用一些生动形象的比喻，或者历史故事，让学习过程更加有趣。例如，在介绍“标准误”时，书中可能会提到在测量过程中，即使是同一件物品，反复测量几次，得到的结果也会略有不同，这就引出了标准误的概念，用来描述抽样统计量的不确定性。这种多样的讲解方式，能够满足不同学习风格的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，它不像很多学术著作那样板着面孔，而是带着一种循循善诱的语调，仿佛一位经验丰富的导师，耐心地引导着读者。我尤其欣赏书中那些“小贴士”或者“注意”栏目，它们就像是导师在讲解过程中时不时点拨的关键之处，提醒我可能容易忽略的细节，或者提供一些更深层次的思考方向。比如，在介绍假设检验的概念时，书中并没有一开始就抛出“零假设”和“备择假设”这样的术语，而是先从一个具体的心理学研究问题入手，比如“某种新的教学方法是否比传统方法更有效？”，然后引导读者思考，我们如何才能客观地判断这种方法的有效性？这就引出了“可能存在差异”和“不存在差异”这两种可能性，进而自然地引出假设检验的核心思想。这种“由果溯因”或者“由易到难”的讲解方式，极大地降低了理解门槛。而且，书中还会穿插一些心理学研究的经典案例，通过分析这些案例中的数据和统计方法，来印证前面讲到的理论。我记得有个案例是关于不同情绪状态下人们的反应速度差异，书中非常细致地分析了实验设计、数据收集以及最后的统计分析过程，让我清晰地看到统计学是如何成为心理学研究强有力的支撑。这种理论与实践相结合的教学模式，不仅增强了我对统计学知识的掌握，更重要的是，它激发了我运用统计学解决实际心理学问题的热情。

评分☆☆☆☆☆

这本书的可贵之处在于，它不仅仅是传授统计学知识，更是在培养一种“统计思维”。我发现，随着阅读的深入，我开始不自觉地用统计学的视角去审视周围的世界。比如，看到新闻报道的某个调查结果，我会开始思考它的样本量是否足够大，抽样方法是否科学，结论的统计学意义有多大。这种思维方式的转变，是我之前通过其他途径很难获得的。书中在讲解概率论的基础时，就强调了随机性、不确定性以及如何量化这种不确定性。然后，在讲解假设检验时，更是将这种思维运用到极致，教导我们如何根据样本数据，去推断总体的未知情况，以及在做出推断时，我们承担多大的风险。这种批判性思考和严谨的逻辑推理能力，对于任何从事科学研究的人来说，都是至关重要的。这本书就像是一本“思维训练手册”，它不仅教会我如何使用统计工具，更重要的是，它教会我如何“思考”统计问题，如何更客观、更理性地看待数据和结论。