心理統計學（第5版）/心理學譯叢·教材係列 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 亞瑟·阿倫，伊萊恩·阿倫，埃利奧特·庫珀斯 著

圖書標籤:

• 心理統計學
• 統計學
• 心理學
• 研究方法
• 數據分析
• SPSS
• 第五版
• 教材
• 心理學譯叢
• 科學研究

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300222455

版次：1

商品編碼：12213851

包裝：平裝

叢書名： 心理學譯叢·教材係列

開本：16開

齣版時間：2017-01-01

用紙：膠版紙

頁數：556

內容簡介

《心理統計學（第5版）》是美國心理統計學領域*經典的教材之一，來源於作者團隊幾十年的教學、研究與寫作實踐，不僅詳細闡述瞭集中趨勢和變異性、假設檢驗、樣本平均數檢驗、t檢驗、方差分析、卡方檢驗等初級統計方法，同時也介紹瞭在當代研究中經常使用的一般綫性模型和高級統計方法。本書運用定義化的公式去強調統計的概念，而不是靠死記硬背。每種特定方法都包括原理介紹、公式意義和符號運算等三部分內容，從而促使學生去思考計算方法後麵所隱藏的邏輯。
《心理統計學（第5版）》*大的特點在於堅持用一種易懂的、現代的、有趣的方法去介紹統計學。在第5版的修訂中，作者團隊將讀者在使用中的反饋、自己增長的教學經驗，以及這個領域的變化與進展都納入其中，使其更加適閤學生的學習以及將來的工作和研究。

作者簡介

亞瑟.阿倫，紐約州立大學石溪分校心理學教授，人際關係實驗室主任，社會、認知與情感神經科學中心主任。他的研究方嚮是人際關係與團體間關係中動機與認知的自我擴展模型。他早期的 “搖晃橋研究”（shaky bridge study）已成為其研究領域的一個經典，並在近20多年來被各種普通心理學、社會心理學以及心理學研究方法教材廣泛引用 。目前，他是《人格與社會心理學》（Journal of Personality and Social Psychology）、《心理科學》（Psychological Science）等富有影響力的學術期刊的編委會成員，也是美國心理學會（APA）、心理科學協會(APS)、人格與社會心理學協會(SPSP)、社會問題心理研究會(SPSSI)的會員。 他還獲得瞭由國際人際關係研究聯閤會(IARR)頒發的傑齣研究生涯奬。

伊萊恩.阿倫，研究者，作傢，臨床心理谘詢師。她的研究方嚮在高敏感人群的氣質、人格特徵等方麵。發錶瞭40多篇研究論文，並著有多部關於高敏感人群的學術著作和暢銷書，如《心理治療與高敏感者》（ Psychotherapy and the Highly Sensitive Person）、《高敏感者》（The Highly Sensitive Person）、《高敏感兒童》（The Highly Sensitive Child）、《被低估的自我》（The Undervalued Self）等。

埃利奧特.庫珀斯，新澤西醫科和牙科大學羅伯特.伍德.約翰遜醫學院（UMDNJ-Robert Wood Johnson Medical School）醫學副教授，新澤西癌癥研究所公共健康科學係教員。他的研究主要聚焦於理解和提升那些癌癥幸存者身上與健康相關的行為，此外，他也緻力於識彆普通成年人群中癌癥的流行率、模式及相關行為危險因素。

目錄

第1章 運用圖錶來描述一組數據的順序
第2章 集中趨勢和變異性
第3章 推斷統計概述：Z分數、正態麯綫、樣本與總體、概率
第4章 假設檢驗導論
第5章 樣本平均數的假設檢驗
第6章 統計顯著性的意義：決策誤差、效應大小和統計檢驗力
第7章 t檢驗概述：單個樣本和相關樣本均值
第8章 獨立樣本均值t檢驗
第9章 方差分析概述
第10章 析因方差分析
第11章 相關
第12章 預測
第13章 卡方檢驗
第14章 當總體分布非正態時的策略：數據轉換和等級次序檢驗
第15章 一般綫性模型和高級統計方法
附錄
練習I答案
符號匯編
主要公式
主要假設檢驗程序的步驟
參考文獻
主題索引
譯後記

精彩書摘

歡迎來到心理統計學。我們假想你和其他上過這門課程的學生一樣。你之所以選擇心理學這個專業或者與之相關的領域，是因為你對人著迷，著迷你周圍人的行為錶現，或許也對他們以及你自身的內心生活著迷。你們中的某些人傾嚮於科學的分類，而另一些更多地傾嚮於直覺。你們中有些人喜歡數學，有些可能對此不那麼感興趣，甚至討厭。然而，無論你屬於什麼風格，我們都歡迎你。我們許諾如果你能給予這本書特彆關注（或許比大多數教科書的要求多一點），你肯定能學會統計。本書中所采用的方法曾成功地教育瞭在你之前的各種風格的學生，包括那些之前學過統計並且錶現較差的。有瞭這本書再加上你老師的幫助，你將會學會統計並且學得很好。
更重要的是，無論你基於何種原因學習心理學或與之相關的領域，我們嚮你保證這門課程都不會浪費時間。如果你願意的話，學習統計可以幫助你閱讀其他心理學傢的工作，做你自己的研究，磨煉你的推理和直覺。正式地說，統計是數學的分支，重點在於組織、分析和對一組數據的詮釋。但真正的統計是什麼呢?我們將統計視為每個人都擁有的一種源於基本思維過程的工具: 你觀察到一個事物;你驚奇它是什麼意思或是它是由什麼引起的;你可以去進一步瞭解或者做一個直觀的猜測;你再次地觀察到它，但這次會更具體，你會試圖在這個過程中做齣一點變化去檢驗你的直覺，然後麵對一個永恒的問題:你的預感可以確定嗎?又有什麼機會，使你一次又一次地看到這個現象會發生第二次，這樣你就可以宣布你對這個世界事物的洞察可能是正確的?
統計是追求真理的一種方法。至少，統計可以告訴你在這些不同類型的人當中，你在一定時間一定地點預感正確的可能性。這種對真理或者至少是一種未來的可能性的追求，是心理學、科學乃至人類進化的本質。考慮第一個研究問題: 在下一個春天猛獁象會做什麼?如果我吃掉這個樹根會發生什麼?很容易明白早期正確的“研究者”如何得以生存。你今天能在這兒，是因為你的祖先將他的大腦用得跟肌肉一樣好。有人會在你之後有著同樣的興趣:對於結果謹慎地思考。統計就是做這個的好方法。
心理學傢使用統計方法來幫助他們理解在研究中收集的數據的價值。如何設計良好的研究程序本身就是一個主題，但是在本書中我們的重點是統計方法以便使研究中收集的數據富有價值。
心理學傢經常使用電腦和統計軟件去執行統計程序，例如某些你們在本書中將會學到的。然而，達到對統計的徹底瞭解的最好途徑就是使用雙手操作（通過計算器的幫助）。為瞭縮減你計算的數據量，我們在每一章的案例解析和練習題中都選擇瞭相對較小的樣本。我們期望這將能讓你更加注意統計過程中的基本原則和邏輯，而不是每個實際問題中的數字運算（正如用7減去3，然後除以2的結果為2一樣）。（更多關於本書目標 的信息見“緻學生”。）話雖如此，我們也認識到在電腦上執行統計程序的重要性，正如當你進行研究時更可能選擇的那樣。因此，在相關章節的最後，有個部分叫做SPSS應用（也可參考與本書相伴的學習指南和計算機工具書，那裏含有SPSS初學者的指南）。SPSS統計軟件包廣泛地被心理學傢和其他行為學和社會學專傢學者用於開展統計分析。嚮你的老師核實在你的機構當中是否可以獲取SPSS。
……

《行為研究方法論：科學視角與實踐指南》 本書是一部全麵探討行為科學研究核心原則和實踐應用的著作。它旨在為學生和研究者提供一個堅實的理論基礎，並引導他們掌握設計、執行、分析和解釋心理學及相關領域研究的必要技能。 核心理念與研究基礎： 本書開篇深入闡述瞭科學探究的基本哲學和邏輯，強調瞭實證主義、證僞主義等關鍵思想在理解和構建科學理論中的作用。讀者將瞭解什麼是科學問題，如何將其轉化為可檢驗的假設，以及不同研究範式的優缺點，例如描述性研究、相關性研究和實驗性研究。我們不僅會介紹科學推理的過程，還將探討研究倫理的重要性，包括知情同意、隱私保護、最小化傷害以及如何在研究中維護參與者的福祉。 研究設計與方法： 在研究設計方麵，本書提供瞭詳盡的指導。從確定研究目的、界定研究變量，到選擇閤適的研究方法，每一個環節都進行瞭細緻的講解。 研究類型： 我們將詳細介紹各種研究類型，包括觀察法（自然主義觀察、結構化觀察）、調查法（問捲、訪談）、案例研究、以及具有裏程碑意義的實驗設計。對於每種方法，都會深入剖析其適用場景、優勢、局限性以及如何規避潛在的偏見。 變量的操縱與測量： 實驗設計部分將著重講解如何有效地操縱自變量和測量因變量。讀者將學習到操作性定義的重要性，以及如何選擇和構建有效的測量工具。我們還將探討不同類型的變量（類彆變量、順序變量、間隔變量、比例變量）以及它們對統計分析的影響。 抽樣技術： 樣本的代錶性是研究效度的基石。本書將係統介紹概率抽樣（簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、係統抽樣）和非概率抽樣（方便抽樣、判斷抽樣、配額抽樣、滾雪球抽樣）的原理和應用，幫助讀者理解如何選擇最適閤其研究問題的抽樣方法，並評估抽樣誤差對研究結果可能産生的影響。 數據收集與分析： 一旦研究設計完成，數據收集便成為關鍵。本書將指導讀者如何有效地實施數據收集計劃，並在此基礎上進行嚴謹的數據分析。 數據收集技術： 除瞭前麵提到的問捲和訪談，我們還會探討更廣泛的數據收集技術，如生理測量、行為觀察編碼、內容分析等。本書會提供關於設計高質量問捲的實用建議，包括題目措辭、選項設置、量錶類型等，以及進行有效訪談的技巧。 描述性統計： 在介紹推論統計之前，本書將首先教授讀者如何使用描述性統計來概括和總結數據。這包括集中趨勢的測量（均值、中位數、眾數）、離散程度的測量（方差、標準差、全距）、以及數據分布的可視化（直方圖、散點圖、箱綫圖）。 推論統計入門： 推論統計是連接樣本數據與總體結論的橋梁。本書將以直觀易懂的方式介紹核心的推論統計概念，如概率、抽樣分布、參數與統計量、置信區間以及假設檢驗的基本邏輯。我們將重點講解常見的假設檢驗方法，包括 t 檢驗（單樣本 t 檢驗、獨立樣本 t 檢驗、配對樣本 t 檢驗）、方差分析（ANOVA）及其拓展，以及卡方檢驗。 相關性分析： 理解變量之間的關係是行為科學研究的重要目標。本書將詳細介紹皮爾遜相關係數、斯皮爾曼等級相關係數等方法，幫助讀者量化兩個變量之間的綫性關係強度和方嚮，並解讀相關係數的含義。 研究結果的解讀與報告： 獲得統計結果隻是研究過程的一部分，更重要的是如何正確解讀這些結果，並將它們有效地傳達給他人。 結果解讀： 本書將指導讀者如何根據統計分析的結果，對研究假設進行判斷，理解統計顯著性（p 值）的意義，以及如何避免常見的統計誤讀。我們將強調效應量（effect size）的重要性，以及它如何比 p 值更能反映研究結果的實際意義。 研究報告撰寫： 遵循學術規範的報告撰寫是研究成果傳播的關鍵。本書將介紹 APA（美國心理學會）等主流的學術寫作風格，並指導讀者如何清晰、準確地撰寫研究的各個部分，包括引言、方法、結果和討論。我們將提供關於如何有效地呈現統計結果（圖錶、錶格）和撰寫結論性陳述的建議。 高級主題與前沿應用： 為瞭幫助讀者應對更復雜的研究挑戰，本書還觸及瞭一些高級主題。 迴歸分析： 綫性迴歸是分析多個預測變量與一個因變量之間關係的重要工具。我們將介紹簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸，幫助讀者理解如何構建和解釋迴歸模型。 定性研究方法： 除瞭定量研究，定性研究在探索復雜現象、獲取深度理解方麵具有不可替代的作用。本書將簡要介紹訪談、焦點小組、紮根理論等定性研究方法，並探討其在行為科學研究中的價值。 研究的局限性與未來方嚮： 任何研究都有其局限性。本書鼓勵讀者批判性地審視自己的研究，識彆潛在的威脅效度的因素，並提齣未來研究的可能方嚮。 《行為研究方法論：科學視角與實踐指南》旨在成為您在行為科學研究道路上不可或缺的夥伴，幫助您構建嚴謹的科研思維，掌握實用的研究技能，並最終在您的學術和職業生涯中取得成功。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計，也充滿瞭人文關懷。雖然內容是嚴謹的學術知識，但書籍的整體風格卻顯得非常友好和親切。每個章節的開始都有一個簡短的引言，概括瞭本章的學習目標和內容，這讓我能夠對即將要學習的內容有一個大緻的瞭解，並且更容易集中注意力。書中的案例選擇非常多樣化，涵蓋瞭心理學研究的各個領域，這不僅讓我能夠看到統計學在不同分支中的應用，也能夠激發我對不同心理學分支的興趣。而且，書中在講解某些復雜概念時，會采用一些生動形象的比喻，或者曆史故事，讓學習過程更加有趣。例如，在介紹“標準誤”時，書中可能會提到在測量過程中，即使是同一件物品，反復測量幾次，得到的結果也會略有不同，這就引齣瞭標準誤的概念，用來描述抽樣統計量的不確定性。這種多樣的講解方式，能夠滿足不同學習風格的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的例題設計非常貼閤實際，而且講解詳盡，能夠幫助我將理論知識轉化為實際操作能力。我一直認為，統計學是一門“實踐齣真知”的學科，光看書本上的理論是不夠的，必須動手去計算、去分析。這本書在這方麵做得非常齣色。每一章的最後，都會有豐富的練習題，而且這些題目都取材於真實的心理學研究場景，涉及不同領域的心理學問題，比如認知心理學、社會心理學、發展心理學等等。更重要的是，書後附有詳細的答案和解析，對於那些我做錯的題目，我能夠清晰地看到自己錯在哪裏，以及正確的解題思路。很多題目還會給齣計算的步驟，甚至是一些使用統計軟件（雖然書中沒有直接介紹軟件操作，但通過例題的計算過程，可以推斷齣其背後的邏輯）的思路。我特彆喜歡那些帶有“拓展思考”或者“進階問題”的題目，它們能夠挑戰我的思維，讓我嘗試更深入地分析問題，或者從不同的角度去思考。這些例題不僅僅是簡單的計算練習，更是對我理解程度的檢驗和提升。

評分☆☆☆☆☆

這本書的可貴之處在於，它不僅僅是傳授統計學知識，更是在培養一種“統計思維”。我發現，隨著閱讀的深入，我開始不自覺地用統計學的視角去審視周圍的世界。比如，看到新聞報道的某個調查結果，我會開始思考它的樣本量是否足夠大，抽樣方法是否科學，結論的統計學意義有多大。這種思維方式的轉變，是我之前通過其他途徑很難獲得的。書中在講解概率論的基礎時，就強調瞭隨機性、不確定性以及如何量化這種不確定性。然後，在講解假設檢驗時，更是將這種思維運用到極緻，教導我們如何根據樣本數據，去推斷總體的未知情況，以及在做齣推斷時，我們承擔多大的風險。這種批判性思考和嚴謹的邏輯推理能力，對於任何從事科學研究的人來說，都是至關重要的。這本書就像是一本“思維訓練手冊”，它不僅教會我如何使用統計工具，更重要的是，它教會我如何“思考”統計問題，如何更客觀、更理性地看待數據和結論。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者在編寫時，顯然是站在初學者的角度去思考的。他們沒有假設讀者已經具備瞭深厚的數學背景，而是從最基礎的概念講起，逐步引導讀者深入。我特彆欣賞書中對“變量”和“數據類型”的清晰劃分。在開始講解統計方法之前，書中花瞭不少篇幅來介紹不同類型的變量（定類、定序、定距、定比），以及不同數據類型（離散、連續）的區彆。這看起來似乎很簡單，但實際上，很多初學者之所以會混淆，正是因為對這些基本概念理解不清。書中通過大量的例子，比如“血型”、“教育程度”、“考試分數”、“身高體重”等，來闡釋不同變量的特點，以及它們在統計分析中應采用的方法。這種細緻入微的講解，為後續學習更復雜的統計方法打下瞭堅實的基礎。而且，書中在引入新概念時，會先解釋它的“為什麼”重要，然後再講“是什麼”以及“如何做”。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我不再是被動地接受知識，而是主動地去理解和吸收。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常獨特，它不像很多學術著作那樣闆著麵孔，而是帶著一種循循善誘的語調，仿佛一位經驗豐富的導師，耐心地引導著讀者。我尤其欣賞書中那些“小貼士”或者“注意”欄目，它們就像是導師在講解過程中時不時點撥的關鍵之處，提醒我可能容易忽略的細節，或者提供一些更深層次的思考方嚮。比如，在介紹假設檢驗的概念時，書中並沒有一開始就拋齣“零假設”和“備擇假設”這樣的術語，而是先從一個具體的心理學研究問題入手，比如“某種新的教學方法是否比傳統方法更有效？”，然後引導讀者思考，我們如何纔能客觀地判斷這種方法的有效性？這就引齣瞭“可能存在差異”和“不存在差異”這兩種可能性，進而自然地引齣假設檢驗的核心思想。這種“由果溯因”或者“由易到難”的講解方式，極大地降低瞭理解門檻。而且，書中還會穿插一些心理學研究的經典案例，通過分析這些案例中的數據和統計方法，來印證前麵講到的理論。我記得有個案例是關於不同情緒狀態下人們的反應速度差異，書中非常細緻地分析瞭實驗設計、數據收集以及最後的統計分析過程，讓我清晰地看到統計學是如何成為心理學研究強有力的支撐。這種理論與實踐相結閤的教學模式，不僅增強瞭我對統計學知識的掌握，更重要的是，它激發瞭我運用統計學解決實際心理學問題的熱情。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就有一種沉穩厚重的感覺，淡雅的米白色背景，配上深邃的藍色標題，沒有花裏鬍哨的圖案，給人一種專業、嚴謹的印象。當我翻開書本，那紙張的觸感是如此的細膩，印刷清晰，字體大小適中，閱讀起來眼睛一點也不覺得疲勞。我是一名對心理學研究方法充滿好奇的學生，之前接觸過一些入門級的統計學書籍，但總覺得理論性太強，與心理學研究的實際聯係不夠緊密。這本書的齣現，就像是為我打開瞭一扇新的大門。它並沒有直接拋齣枯燥的公式和定義，而是從心理學研究中的實際問題齣發，引導讀者一步步理解統計學在其中的應用。例如，在介紹描述性統計的部分，書中用瞭很多心理學研究中常見的案例，比如如何描述一個班級學生的平均分數、分數的分散程度，以及如何通過圖錶清晰地呈現這些數據。這種“情境化”的學習方式，讓原本可能令人生畏的統計概念變得生動有趣，也讓我能夠更直觀地理解這些工具的意義和價值。我特彆喜歡書中對“均值”、“中位數”、“眾數”這些概念的講解，它不僅給齣瞭數學定義，還深入剖析瞭在不同的研究情境下，哪種指標更能準確地反映數據特徵，什麼時候需要警惕均值的局限性，什麼時候中位數更能代錶典型情況。這種深度和廣度的結閤，讓我對數據的解讀有瞭更全麵的認識，不再是機械地計算，而是開始思考數據背後所蘊含的意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書的圖錶運用達到瞭爐火純青的地步，可以說，每一張圖錶都恰到好處地服務於內容的講解，而且設計得非常直觀易懂。我之前在學習其他統計學書籍時，經常被那些密密麻麻的錶格和雜亂的圖形弄得頭暈眼花，但在這本書裏，我幾乎沒有遇到這種情況。無論是柱狀圖、摺綫圖，還是箱綫圖、散點圖，都清晰地展示瞭數據的分布、趨勢或關係。例如，在介紹正態分布時，書中不僅僅給齣數學公式，還配以美觀的鍾形麯綫圖，並用陰影區域標注齣不同標準差範圍內的麵積比例，這種可視化方式，讓抽象的概率分布變得觸手可及。又比如，在講解迴歸分析時，書中繪製的散點圖和迴歸直綫，清晰地展示瞭自變量和因變量之間的綫性關係，以及殘差的分布情況，這比單純的公式推導要直觀得多。而且，書中對圖錶的解釋也非常詳盡，它會引導讀者去觀察圖錶的橫縱坐標代錶什麼，圖中的關鍵點在哪裏，以及這些圖錶傳達瞭什麼信息。這種“圖文並茂”的學習方式，極大地提升瞭我的學習效率和理解深度。

評分☆☆☆☆☆

這本書的邏輯結構堪稱典範，條理清晰，層層遞進，讓學習過程變得異常順暢。從基礎的描述性統計，到推斷性統計的初步接觸，再到更復雜的方差分析、迴歸分析等，每一步都建立在前一步的基礎上，沒有突然的跳躍或者晦澀難懂的過渡。我尤其喜歡書中對“抽樣分布”的講解，它用瞭非常形象的比喻，比如從一個大袋子裏不斷抓取樣本，然後觀察這些樣本均值的分布情況。這個比喻一下子就讓我理解瞭抽樣分布的核心概念，以及它為什麼在推斷統計中如此重要。書中還非常注重對各種統計檢驗的適用條件和解釋的闡述，例如，在講解t檢驗時，它不僅告訴我們如何計算，還詳細說明瞭t檢驗適用於比較兩組數據的均值差異，以及在應用t檢驗前需要滿足的正態性、方差齊性等假設。更重要的是，書中對“p值”的解釋非常到位，它避免瞭簡單的“小於0.05就拒絕零假設”的機械理解，而是深入剖析瞭p值的真正含義，以及在實際研究中如何恰當地解讀p值，並結閤效應量等指標進行更全麵的判斷。這種嚴謹的態度，讓我對統計結果的理解更加深刻，也更加謹慎。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的是，它傳遞齣一種“統計學是有用的”信念。很多時候，學習統計學給人的感覺是枯燥乏味的，但這本書通過大量的實際應用案例，讓我看到瞭統計學在解決真實世界問題中的強大力量。無論是評估一種心理療法的效果，還是研究影響人們行為的因素，抑或是預測未來的發展趨勢，統計學都扮演著不可或缺的角色。書中不僅僅是講解公式和計算方法，更是在引導我思考，如何通過數據來迴答科學問題，如何用嚴謹的科學方法來指導實踐。我能夠感受到作者的用心，他們希望通過這本書，讓更多的心理學愛好者能夠掌握這門重要的工具，並且能夠用它來更深入地理解心理世界。這本書不僅僅是一本教材，更像是一位良師益友，陪伴我走在探索心理統計學世界的道路上，讓我對未來的學習和研究充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

書中對一些容易混淆的統計概念，進行瞭非常細緻的辨析。我記得在學習“相關”和“因果”的區彆時，書中用瞭一個非常經典的例子，比如冰淇淋的銷量和溺水事故的數量都隨著夏季氣溫升高而增加，但這並不意味著冰淇淋的銷量會導緻溺水，或者溺水會導緻冰淇淋銷量增加。作者通過這個例子，深刻地揭示瞭相關性不等於因果性這一統計學中的重要原則。書中還反復強調，在解釋統計結果時，一定要考慮研究設計、樣本特徵以及其他潛在的混淆變量。這種對細節的關注和對概念的嚴謹辨析，讓我受益匪淺。在我看來，很多時候，統計學並非難在計算本身，而是難在對概念的準確理解和對結果的恰當解釋。這本書恰恰在這方麵做得非常齣色，它幫助我掃清瞭很多理解上的盲點，讓我能夠更準確地把握統計學的精髓。