心育文庫11——心理統計學 9787513102421 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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邵誌芳著

圖書標籤:

心理學
統計學
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社會科學
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高等教育
心育文庫

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店鋪：博學精華圖書專營店

齣版社：開明齣版社

ISBN：9787513102421

商品編碼：29636678953

包裝：平裝

齣版時間：2012-10-01

具體描述

基本信息

書名:心育文庫11——心理統計學

：26.00元

售價：20.8元,便宜5.2元,摺扣80

作者:邵誌芳

齣版社：開明齣版社

齣版日期：2012-10-01

ISBN：9787513102421

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.241kg

編輯推薦

內容提要

心理統計學是學習和研究心理學的必備工具。無論哪一所大學的心理學係，都把心理統計學列為重要的專業基礎課之一。因此，對於從事心理健康教育工作的教師和相關研究人員，基本的心理統計學知識和技能是*必需的，它至少有三個方麵的用處。

，學好心理統計學，是學習心理測量(心理測驗)的前提。從事心理健康教育的老師，經常會接觸到各種心理測量工具，例如智力測驗、人格量錶等。要掌握這些測量工具，都需要修讀專門的心理測量課程。而心理測量的基礎就是心理統計學。心理測量中的正態分布、標準分、超常、低常、信度、效度等概念都是統計學概念。

第二，學好心理統計學，也便於理解心理學論文和科研報告。心理健康教育的理論和方法都是在不斷地完善和發展的，要瞭解學科新進展，免不瞭要閱讀一些論文和報告。心理學論文中經常會齣現t檢驗、X2檢驗、方差分析、相關分析、迴歸分析等統計處理方法，如果沒有相應的知識背景，就難以準確地理解。相反，如果有一些統計學常識，不僅容易理解他人的文章，便於學術交流，而且也可以就感興趣的問題，自己設計研究，並用閤理的統計方法驗證自己的假設。

第三，統計學與我們的社會生活也有著密不可分的聯係。我們經常會看到、聽到各種統計數字，有的來源於部門(例如國傢統計局)，有的來自於各種調查機構，還有更多的是來源於各種課題組和學者。學習一些統計學常識，正確地看待和解讀這些統計數字，也將有助於我們瞭解社會。

作者介紹

文摘

序言

心育文庫11——心理統計學內容簡介《心育文庫11——心理統計學》是一本緻力於為心理學研究者、學習者以及對心理學數據分析感興趣的讀者提供全麵、係統、深入的心理統計學知識的專著。本書旨在幫助讀者掌握心理學研究中常用的統計方法，理解統計原理，並能獨立運用統計工具解決實際研究問題。本書內容涵蓋瞭從基礎的描述性統計到復雜的推論性統計，再到更高級的統計建模技術，力求做到理論與實踐並重，易於理解且具有指導意義。第一部分：心理統計學基礎本部分是全書的基石，為後續更深入的學習打下堅實基礎。導論：心理統計學概述心理統計學的定義與範疇：詳細闡述心理統計學在心理學研究中的核心地位，解釋其作為一門連接經驗觀察與理論解釋的橋梁作用。強調統計學方法如何幫助我們量化、描述、分析和解釋心理現象，從而提升研究的客觀性和可信度。心理統計學的基本概念：引入變量（定性變量、定量變量）、數據（樣本、總體）、測量（信度、效度）等核心概念，並結閤心理學研究實例進行說明。例如，將“情緒狀態”（如高興、悲傷）歸類為定性變量，將“反應時”（以毫秒為單位）歸類為定量變量。統計研究的基本步驟：概述一個完整的心理學統計研究流程，從研究問題的提齣、假設的設定、研究設計的選擇、數據的收集，到數據的整理、統計分析、結果的解釋，直至結論的得齣與報告。統計軟件介紹：簡要介紹在心理學研究中常用的統計軟件，如SPSS, R, Python等，並指齣它們在數據處理和分析中的優勢，為讀者後續的學習和實踐指明方嚮。描述性統計：數據的整理與呈現數據的收集與組織：介紹不同類型的數據收集方法（問捲、實驗、訪談等）以及數據錄入、編碼、清理的基本原則。頻數分布：講解如何計算和繪製頻數分布錶、頻數分布圖（直方圖、頻率多邊形、纍積頻數麯綫），幫助讀者直觀地瞭解數據的分布特徵。例如，分析一組學生考試成績的分布情況。集中趨勢的描述：深入探討平均數、中位數、眾數等集中趨勢指標的計算方法、適用條件及其在心理學研究中的意義。分析在不同數據分布下，哪種集中趨勢指標更能代錶數據中心。離散程度的描述：詳細講解全距、四分位距、方差、標準差等離散程度指標，以及它們如何反映數據的分散性。強調標準差在描述數據離散程度時的重要性。分布形態的描述：介紹偏度（正偏、負偏）和峰度（高峰、低峰、正態）的概念，並通過圖形和計算方法幫助讀者識彆數據的偏斜和尖峭程度。百分位數與標準分數：講解百分位數和Z分數、T分數的計算及其在比較不同變量、不同量錶上的得分時的應用。例如，如何將一個學生的英語成績與全班平均水平進行比較。第二部分：概率與統計推斷本部分將從描述性統計的範疇延伸到對總體的推斷，這是心理統計學的核心內容。概率論基礎概率的基本概念：介紹概率的定義、性質、獨立事件、互斥事件等基本概念。條件概率與貝葉斯定理：講解條件概率及其在心理學研究中的應用，如預測特定條件下某種行為發生的概率。概率分布：詳細介紹二項分布、泊鬆分布、正態分布等重要的概率分布，並重點講解正態分布的性質及其在統計推斷中的核心地位。抽樣分布與統計推斷抽樣誤差：解釋抽樣誤差的概念，即樣本統計量與總體參數之間的差異，以及它在統計推斷中的重要性。抽樣分布：深入講解樣本均值抽樣分布的中心極限定理，以及它如何為點估計和區間估計提供理論依據。點估計與區間估計：介紹點估計（如樣本均值估計總體均值）和區間估計（如置信區間）的概念與計算方法，以及如何解釋置信區間的含義。假設檢驗假設檢驗的基本原理：闡述假設檢驗的基本邏輯，包括原假設（H0）和備擇假設（H1）的設定，檢驗統計量的選擇，顯著性水平（α）的確定，P值的計算與解釋，以及統計決策（拒絕或不拒絕H0）。 I類錯誤與II類錯誤：詳細解釋I類錯誤（拒絕瞭真實的原假設）和II類錯誤（未能拒絕真實性不大的原假設）的概念，以及它們在統計決策中的權衡。單樣本Z檢驗與t檢驗：講解如何對單個樣本的均值進行假設檢驗，特彆是當總體標準差未知時，t檢驗的應用。獨立樣本t檢驗：介紹如何比較兩個獨立樣本的均值是否存在顯著差異，並講解同質性檢驗（方差齊性檢驗）的重要性。配對樣本t檢驗：講解當兩個樣本數據存在配對關係時，如何進行t檢驗，以消除個體差異的影響。方差分析（ANOVA）：引入方差分析的概念，及其用於比較三個或三個以上樣本均值是否相等的原理。詳細介紹單因素方差分析的設計、計算和結果解釋，以及事後比較（post-hoc tests）的應用。第三部分：變量間的關係與統計建模本部分將聚焦於探索變量之間的關係，並介紹更復雜的統計建模技術。相關分析 Pearson積差相關係數：講解Pearson相關係數的計算、解釋，及其衡量兩個連續變量之間綫性關係的程度和方嚮。 Spearman等級相關係數與Kendall秩相關係數：介紹當數據不符閤正態分布或為等級數據時，如何使用Spearman和Kendall相關係數來衡量單調關係。復相關與偏相關：講解復相關（多個自變量與一個因變量之間的綫性關係）和偏相關（在控製瞭其他變量的影響後，兩個變量之間的關係）的概念及其在復雜情境下的應用。迴歸分析簡單綫性迴歸：詳細介紹簡單綫性迴歸模型，包括迴歸方程的建立、迴歸係數的解釋（截距項和斜率項）、決定係數（R²）的含義，以及迴歸係數的顯著性檢驗。多元綫性迴歸：擴展至多元綫性迴歸，講解如何建立包含多個自變量的迴歸模型，以及如何解釋各個自變量的迴歸係數，並進行模型的整體擬閤優度檢驗。迴歸模型的診斷與優化：介紹迴歸模型中可能齣現的問題，如多重共綫性、異方差性、殘差分析等，以及相應的診斷和處理方法。卡方檢驗卡方檢驗的原理：講解卡方檢驗如何用於分析分類變量之間的關聯性，包括獨立性檢驗和擬閤優度檢驗。 2x2列聯錶與RxC列聯錶：介紹2x2列聯錶和更大尺寸的RxC列聯錶的卡方檢驗計算與解釋。 Fisher精確檢驗：在樣本量較小時，講解Fisher精確檢驗的替代方法。非參數統計方法非參數統計的應用場景：介紹當數據不符閤參數檢驗的假設（如正態性、方差齊性）時，非參數統計方法的優勢。 Mann-Whitney U檢驗（獨立樣本）：介紹其作為獨立樣本t檢驗的非參數替代方法。 Wilcoxon符號秩檢驗（配對樣本）：介紹其作為配對樣本t檢驗的非參數替代方法。 Kruskal-Wallis H檢驗（獨立樣本）：介紹其作為單因素方差分析的非參數替代方法。 Friedman檢驗（配對樣本）：介紹其作為重復測量方差分析的非參數替代方法。第四部分：進階統計主題與應用本部分將觸及更復雜的統計技術，並探討其實際應用。多因素方差分析主效應與交互效應：深入講解多因素方差分析中主效應和交互效應的概念，以及如何解釋它們在心理學研究中的意義。例如，研究藥物劑量（A）和治療時間（B）對抑鬱癥狀緩解的影響，可能存在劑量與時間的交互效應。重復測量方差分析：介紹在同一被試接受不同條件或在不同時間點測量時，如何進行重復測量方差分析。協方差分析（ANCOVA）控製協變量：講解協方差分析如何通過控製一個或多個協變量來檢驗自變量對因變量的影響，從而提高統計檢驗效度。因子分析與主成分分析維度縮減技術：介紹因子分析和主成分分析作為探索性數據分析方法，用於識彆潛在的結構，減少變量的數量，發現數據背後的隱藏維度。因子鏇轉與解釋：講解因子鏇轉的方法（如正交鏇轉、斜交鏇轉）及其在因子解釋中的作用。結構方程模型（SEM）理論模型構建：簡要介紹結構方程模型能夠同時檢驗測量模型（變量之間的測量關係）和結構模型（潛在變量之間的關係），是心理學復雜理論檢驗的強大工具。統計軟件實戰 SPSS/R/Python操作實例：結閤實際心理學研究案例，演示如何使用主流統計軟件進行數據錄入、管理、報錶生成以及上述各種統計方法的具體操作流程，並指導讀者如何理解和報告軟件輸齣結果。本書特色：體係完整，循序漸進：從基礎概念到高級模型，結構清晰，邏輯嚴謹，適閤不同程度的讀者。理論與實踐結閤：每一章節都配有豐富的心理學研究實例，幫助讀者理解抽象的統計原理在實際研究中的應用。語言通俗易懂：避免使用過於晦澀的專業術語，力求用清晰、簡潔的語言解釋復雜的統計概念。操作指導詳盡：提供詳細的統計軟件操作步驟和結果解讀，便於讀者動手實踐。注重批判性思維：鼓勵讀者不僅要掌握統計方法，更要理解統計結果的局限性，培養嚴謹的科學研究態度。《心育文庫11——心理統計學》不僅僅是一本統計學教科書，更是一本引導心理學研究者走嚮科學化、量化研究之路的得力助手。無論您是初涉心理學殿堂的學生，還是渴望提升研究能力的資深研究者，本書都將為您提供寶貴的知識和技能。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格是我非常喜歡的一點，它沒有那種冷冰冰、不近人情的學術腔調。作者像是和讀者在聊天一樣，用非常通俗易懂的語言來解釋一些原本很抽象的概念。例如，在講到迴歸分析時，他沒有直接拋齣復雜的迴歸方程，而是先用一個簡單的例子，比如預測學生的期末考試成績，然後一步步引導我們理解自變量和因變量之間的關係，以及如何通過迴歸模型來解釋這種關係。我覺得這種“潤物細無聲”的教學方式特彆適閤我這種初學者。而且，書中還穿插瞭許多小貼士和注意事項，這些都是作者在教學和研究中的寶貴經驗總結，對我避免常見的錯誤非常有幫助。我特彆喜歡他講到的“統計顯著性不等於實際意義”，這一點在很多研究中都容易被忽視，這本書的提醒讓我更加謹慎。

評分☆☆☆☆☆

我是一位在職的心理谘詢師，工作之餘想要提升自己的專業理論水平，於是選擇瞭這本《心育文庫11——心理統計學》。坦白說，我之前對統計學一直敬而遠之，總覺得那是研究人員的事情。但是，這本書的視角非常獨特，它並沒有一味地強調復雜的數學推導，而是從心理學研究和實踐的角度齣發，解釋瞭統計學工具的價值和意義。比如，在講解效應量時，書中詳細說明瞭為什麼僅僅依靠P值是不夠的，以及效應量如何幫助我們更準確地評估乾預措施的實際效果。這一點對我非常有啓發，因為在實際谘詢工作中，我更關心的是一個治療方法到底能帶來多大的改變，而不是僅僅知道這個改變是否“有統計學意義”。此外，書中還專門討論瞭如何用統計學來解讀和評估現有的心理學研究文獻，這對於我把握最新的研究進展、優化自己的谘詢實踐非常有幫助。它讓我認識到，統計學並非是學術研究的專利，而是提升我們專業判斷能力的重要工具。

評分☆☆☆☆☆

我是一個喜歡刨根問底的人，在看這本書的時候，我發現作者在解釋每一個統計概念時，都會追溯其産生的背景和解決的問題。比如，在介紹卡方檢驗時，他詳細解釋瞭在處理分類變量時，為什麼需要使用卡方檢驗，以及它的基本原理和適用範圍。他還會對比不同檢驗方法之間的優劣，幫助讀者根據具體的研究設計選擇最閤適的統計方法。這一點對我來說非常重要，因為我經常會對“為什麼是這個方法而不是那個方法”感到睏惑。這本書的深度和廣度都讓我非常滿意，它不僅僅是教我如何使用統計軟件，更是讓我理解瞭統計學作為一門科學的內在邏輯和發展脈絡。讀完之後，我感覺自己對心理統計學有瞭更係統、更深刻的認識，也更有信心去探索更復雜的統計模型。

評分☆☆☆☆☆

這本《心育文庫11——心理統計學》真是讓我又愛又恨！作為一名對心理學充滿好奇的學習者，我一直覺得統計學是阻擋在我與深入研究之間的一道高牆。翻開這本書，起初我被裏麵密密麻麻的公式和圖錶嚇得夠嗆，差點就想放棄。然而，作者的語言風格卻齣乎意料地親切，不像我之前看過的那些“硬核”教材，讀起來枯燥乏味。他用瞭很多生活中的例子來解釋復雜的概念，比如，在講到均值和標準差時，他居然用抽奬的中奬概率和大傢抽到的奬品價值來打比方，一下子就讓我腦海中浮現齣清晰的畫麵。我尤其喜歡他講解“正態分布”的部分，那是一種從天而降的、仿佛大自然規律般的美感，書中用大量插圖和圖示來展示，使得原本抽象的概念變得直觀易懂。雖然還有一些部分我需要反復閱讀纔能完全消化，但總的來說，這本書成功地降低瞭我對統計學的畏懼感，讓我看到瞭理解和運用這些工具的可能性。它不隻是冰冷的理論堆砌，更像是一位耐心的導師，一步步引領我走進統計學的奇妙世界。

評分☆☆☆☆☆

我不得不說，這本書的邏輯結構真的太清晰瞭！從基礎的描述性統計，到深入的推論性統計，再到各種常用的統計檢驗方法，每一個章節的過渡都非常自然，仿佛是在講述一個連貫的故事。我特彆欣賞作者在每一章開頭都會簡要迴顧上一章的內容，並引齣本章的學習目標，這讓我能夠更好地把握整體脈絡，不會迷失在細節之中。在講解ANOVA（方差分析）時，他循序漸進地從單因素方差分析講到雙因素方差分析，並詳細解釋瞭F檢驗的原理和解讀，還特彆提醒瞭進行方差分析時需要注意的假設條件。這一點對我們做研究的人來說太重要瞭，很多時候我們隻關注結果，卻忽略瞭前提條件，導緻研究結論存在偏差。這本書不僅教會瞭我“怎麼做”，更重要的是教會瞭我“為什麼這樣做”，讓我不再是機械地套用公式，而是真正理解瞭統計學背後的邏輯和意義。讀完之後，我感覺自己在分析數據時更有信心瞭，也能夠更批判性地審視文獻中齣現的統計結果。