心理与行为科学研究方法 原书第11版 Methods in Behavioral Researc pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 心理学
• 研究方法
• 行为科学
• 实验设计
• 统计分析
• 数据分析
• 量化研究
• 质性研究
• 科学研究
• 社会科学

店铺： 书海寻梦图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111468523

商品编码：29749283676

图书名称	心理与行为科学研究方法(原书第11版)	作者	(美)科兹比,(美)贝茨,张彤
定价	60.00元	出版社	机械工业出版社
ISBN	9787111468523	出版日期	2014-07-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.4Kg

由保罗C.科兹比、斯科特C.贝茨所著的《心理与行为科学研究方法(原书第11版)》是行为研究方法的系统教材，从如何理解行为到研究方法的选取，统计分析到论文的撰写，作者都详细地叙述：用实例讲解，精细到每个语句的表述及注意事项。为你的研究工作和学习提供非常详尽的参考。本书适合普通高等院校心理学、社会学及教育学的本科生及研究生使用。

译者序 作者简介 前言 第1章 科学地理解行为 1.1 研究方法的使用 1.2 科学方法 1.3 行为科学的目的 1.4 基础研究与应用研究 第2章 从哪里开始 2.1 假设与预测 2.2 我们研究谁：关于术语的注释 2.3 想法的来源 2.4 图书馆研究 2.5研究论文的剖析 第3章 道德研究 3.1 米尔格拉姆的服从实验 3.2 贝尔蒙报告 3.3 评估风险与利益 3.4 知情同意 3.5 事后解说的重要性 3.6 替代欺术的备择方法 3.7 公正与参与者选择 3.8 研究者的承诺 3.9 联邦法规与机构审查委员会 3.10 APA的道德规范 3.11 用人参与者的研究 3.12 道德与动物研究 3.13 再论风险与利益 3.14 失实陈述：欺与剽窃 第4章 基本研究问题 4.1 效度：作为人门 4.2 变量 4.3 变量的操作定义 4.4 变量问的关系 4.5 非实验法对实验法 4.6 自变量与因变量 4.7 内部效度：推论因果性 4.8 外部效度 4.9 方法选择 4.10 对研究的评估：三种效度的总结 第5章 测量概念 5.1 测量的信度 5.2 测量的构念效度 5.3 测量的反应性 5.4 变量与测量量表 5.5 关于个性与个体差异的研究 第6章 观察法 6.1 定量与定性方法 6.2 自然观察 6.3 系统观察 6.4 案例研究 6.5 档案研究 第7章 向人们询问关于他们自己：调查研究 7.1 为什么要做调查 7.2 构造要问的问题 7.3 对问题的反应 7.4 问卷的后定稿 7.5 实施调查 7.6 为研究时间上的变化的调查设计 7.7 从总体中取样 7.8 取样技术 7.9 评估样本 7.10 使用方便样本的理由 第8章 实验设计 8.1 混淆与内部效度 8.2 基本实验 8.3 对实验条件的参与者分配 8.4 独立组设计 8.5 重复测量设计 8.6 配对设计 第9章 做实验 9.1 选择研究参与者 9.2 操作自变量 9.3 测量因变量 9.4 添加控制 9.5 更多的考虑 9.6 分析和解释结果 9.7 与其他人沟通研究 第10章 复杂的实验设计 10.1 增加自变量水平数 10.2 增加自变量数：因素设计 第11章 个案、准实验和发展研究 11.1 个案实验设计 11.2 项目评估 11.3 准实验设计 11.4 发展研究设计 第12章 理解研究结果：描述与相关 12.1 测量量表：复习 12.2 分析调查研究的结果 12.3 频数分布 12.4 描述统计 12.5 绘制关系图 12.6 相关系数：描述关系强度 12.7 效应大小 12.8 回归方程 12.9 多重相关与多元回归 12.10 部分相关与第三变量问题 12.11 结构方程建模 第13章 理解研究结果：统计推论 13.1 样本与总体 13.2 推论统计 13.3 虚无假设与研究假设 13.4 概率与取样分布 13.5 例子：t和F检验 13.6 Ⅰ型与Ⅱ型错误 13.7 选择显著性水平 13.8 解释不显著的结果- 13.9 选择样本大小：功效分析 13.10 重复的重要性 13.11 皮尔逊r相关系数的显著性 13.12 数据的计算机分析 13.13 选择适宜的统计检验 第14章 推广结果 1 4.1 推广到其他研究参与者总体 14.2 文化考虑 14.3 向其他实验者推广 14.4 前测与推广 14.5 实验室环境下的结果推广 14.6 重复的重要性 14.7 通过文献综述和元分析评价推广性 14.8 用研究改进生活 附录A 撰写研究报告 附录B 统计检验 附录C 统计表 附录D APA检查表 附录E 关键术语表 参考文献

文摘

序言

心理与行为科学研究方法（第11版）：深入探究人类心智与行为的科学路径 本书并非《心理与行为科学研究方法》第11版（Methods in Behavioral Research），而是为您呈现一本侧重于现代心理学与行为科学前沿研究范式的综述性著作。本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具批判性的视角，以理解当前行为科学领域的核心研究设计、数据分析技术以及伦理规范。我们聚焦于跨学科的整合，展示如何利用前沿的测量工具和分析模型来解构复杂的人类经验。 --- 第一部分：行为科学研究的哲学基石与历史演进 本部分首先为读者奠定坚实的理论基础，探讨科学哲学对心理学研究范式的塑造作用。我们不局限于传统的实证主义，而是深入剖析建构主义、现象学在理解主观体验中的价值。 1. 科学范式的变迁与行为科学的定位： 我们将追溯心理学从早期哲学思辨到现代科学实验的历程。重点讨论范式转换（Paradigm Shifts）如何影响我们对“客观性”和“可测量性”的理解。探讨定量研究与定性研究之间的持续对话，强调在不同研究问题下选择合适范式的必要性。 2. 理论构建与命题的严谨性： 详细阐述如何构建具有预测力的理论模型。内容包括理论的层次结构（宏观理论、中层理论、工作假设），以及如何通过“理论-模型-假设-实证检验”的闭环来推动知识的累积。特别关注操作化（Operationalization）的艺术——如何将抽象的概念（如智力、动机、情绪）转化为可操作、可测量的变量。 3. 伦理的基石：保护研究参与者与维护科学诚信： 本章超越了标准的知情同意要求，深入探讨了在涉及敏感话题（如创伤、认知障碍、人工智能辅助决策）时，研究人员面临的复杂伦理困境。内容涵盖数据隐私的最新发展（如GDPR背景下的行为数据处理）、研究结果的误读与社会责任，以及如何建立一个促进坦诚报告与透明度的研究文化。 --- 第二部分：核心研究设计：从实验到生态化情境 本部分是本书的重点，全面解析了行为科学中主流的研究设计，强调设计的内部效度和外部效度之间的动态平衡。 4. 实验设计的精妙艺术：因果推断的艺术： 本书对经典实验设计（如单因素、多因素设计）进行了系统梳理，并引入了更复杂的因子设计（Factorial Designs）和嵌套设计（Nested Designs）。核心关注点在于混淆变量（Confounding Variables）的控制，以及如何通过随机化、匹配和共同赋值来最大化因果关系的推断强度。我们深入探讨了时间序列分析在准实验设计中的应用。 5. 准实验与自然实验：外部效度的拓展： 在许多现实场景中，完全随机化是不可能的。本章聚焦于如何利用现有的群体差异或干预时机进行研究。内容包括断点回归设计（Regression Discontinuity Designs, RDD）的精确估计方法，以及如何运用工具变量（Instrumental Variables, IV）来应对内生性问题。 6. 相关性研究与路径分析：结构方程模型的基石： 当因果链条过于复杂时，我们转向测量潜在变量之间的关系。本章详细讲解了多元回归的局限性，并引入路径分析（Path Analysis）来可视化和检验复杂的假设模型。重点阐述了如何评估模型拟合度（Goodness-of-Fit Indices）和解释路径系数的实际意义。 7. 纵向研究与发展轨迹：追踪时间中的行为变化： 理解行为是如何随时间演变的，是行为科学的关键。本部分详细介绍了队列研究、案例研究以及重复测量设计。核心内容是潜变量生长模型（Latent Growth Curve Modeling, LGCM），教授读者如何精确地分离个体间的差异（截距）和个体内的变化率（斜率），以描绘个体化的发展轨迹。 --- 第三部分：测量、抽样与数据质量的挑战 本部分深入探讨了如何获取可靠且有效的测量数据，这是所有行为科学发现的生命线。 8. 心理测量学的核心：信度、效度与项目反应理论（IRT）： 本书超越了传统的Cronbach's Alpha。我们详细介绍了区分信度（Discriminant Validity）、收敛信度（Convergent Validity）的评估，以及效度威胁的识别。对于量表开发，重点引入项目反应理论（IRT）框架，展示如何根据项目的难度、区分度和猜测参数来优化量表的效率和信息量。 9. 抽样技术与一般化：代表性的构建： 讨论了从概率抽样（如分层抽样、整群抽样）到非概率抽样（如滚雪球抽样、目的性抽样）的适用场景。关键在于评估样本对目标总体的代表性，并介绍如何利用权重调整技术来修正因非随机抽样带来的偏差。 10. 观察法与生态瞬时评估（EMA）：情境中的行为捕捉： 随着技术的发展，对自然情境中行为的捕捉变得日益重要。本章详述了编码系统（Coding Schemes）的建立，以及如何利用现代移动技术进行生态瞬时评估（Ecological Momentary Assessment, EMA）和经验取样法（Experience Sampling Method, ESM），从而减少回忆偏差并提高“生态效度”。 --- 第四部分：高级分析技术：从经典统计到机器学习驱动的洞察 本部分聚焦于应对现代行为科学中日益增长的复杂数据集的分析工具。 11. 多层次建模（Multilevel Modeling, MLM）：处理嵌套数据： 行为数据往往具有嵌套结构（如学生嵌套在班级中，个体嵌套在家庭中）。MLM是解决此类数据依赖性的关键。本书详细介绍了两层和三层模型，重点讲解了随机截距模型（Random Intercept Models）和随机斜率模型（Random Slope Models）的构建与解释，以及如何分解组内和组间效应的差异。 12. 潜变量模型（SEM）的扩展：验证性因子分析与增长模型： 在路径分析的基础上，本章深入探讨了验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）在测量模型验证中的作用。随后，我们将CFA与纵向分析相结合，讲解如何构建更复杂的潜变量结构方程模型，以检验理论上的中介（Mediation）和调节（Moderation）效应。 13. 贝叶斯方法论的兴起：从频率主义到概率推理： 本书提供了一个介绍性的贝叶斯统计框架。重点介绍贝叶斯方法的优势，尤其是在处理小样本、复杂参数估计以及整合先验知识方面的能力。内容包括马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的基本概念和实际操作中的应用。 14. 数据挖掘与预测建模导论：行为科学的前沿视角： 行为科学越来越多地利用计算方法进行预测而非仅仅解释。本章介绍如何将决策树、随机森林等机器学习算法应用于预测复杂的行为结果（如辍学、复发性疾病）。核心在于评估模型的预测性能（如ROC曲线、AUC）和模型的可解释性。 --- 总结：整合、批判与未来的方向 本书最后部分鼓励读者将所学知识融会贯通，并对未来研究方向进行审慎思考。强调在所有研究环节中保持批判性思维，认识到方法选择的局限性，并积极参与到开放科学（Open Science）的运动中，推动研究的可重复性和透明度，从而构建更加稳健和普适的心理与行为科学知识体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常合理，逻辑清晰，使得我能够按部就班地学习和理解。我尤其喜欢书中章节之间的过渡非常自然，前一章的知识点能够很好地衔接下一章的内容，形成一个完整的知识体系。例如，在讲解了“数据可视化”的方法之后，书中紧接着就介绍了如何利用这些可视化图表来“报告研究结果”，这使得我能够将理论知识迅速应用于实践。此外，书中还穿插了许多“研究伦理”的案例分析，这些真实的案例让我深刻体会到，在研究过程中遵守伦理规范的重要性，以及一旦违反可能带来的严重后果。这不仅仅是知识的学习，更是一种价值观的塑造。对于我而言，这本书不仅仅是一本研究方法论的指南，更是一本关于如何进行负责任、有意义的科学探索的启蒙读物。它让我明白，优秀的研究方法不仅仅在于技术的高超，更在于严谨的态度和人文关怀。

评分☆☆☆☆☆

作为一名即将步入研究生涯的学生，这本书为我打开了一扇通往严谨学术殿堂的大门。它不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的导师，指引我在研究的道路上少走弯路。书中的内容涵盖了从研究问题的提出，到假设的构建，再到数据收集、分析和解释的全过程。我特别被书中关于“实验设计”部分的讲解所吸引。作者详细介绍了不同类型的实验设计，如“前后测设计”、“对照组设计”等，并列举了大量经典的心理学实验案例，让我直观地理解了这些设计的精妙之处。例如，在描述“双盲实验”时，作者巧妙地通过一个药物疗效的例子，说明了如何通过消除研究者和被试的期望效应来确保结果的客观性。这种理论与实践相结合的讲解方式，极大地增强了我对研究方法的理解和掌握。读完关于“统计推断”的章节，我也不再对p值、置信区间等概念感到困惑，而是能够理解它们在解读研究结果时的重要意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远超了我最初的预想。它以一种极其系统和全面的方式，梳理了行为科学研究的脉络。在我看来，这本书最显著的优点在于其内容的深度和广度。它不仅涵盖了基础的研究方法，如观察法、访谈法、问卷调查法等，还深入探讨了一些更高级的研究技术，例如“时间序列分析”和“多层次模型”。这些内容对于那些希望进行更复杂、更精细化研究的学生来说，无疑是一份宝贵的财富。更重要的是，这本书强调了研究的“批判性思维”。它鼓励读者不仅要学会如何应用研究方法，更要学会如何评估和批判他人的研究。书中提供了许多关于如何识别研究中的偏见、如何评估研究的局限性等方面的指导，这对于培养一个合格的研究者至关重要。即使我目前还没有实际的研究经验，但阅读这本书，让我对未来的研究方向有了更清晰的认知，也对如何构建一个具有说服力的研究有了初步的构想。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我起初拿到这本书时，对它的期望值并不高，以为又是一本充斥着专业术语、晦涩难懂的研究方法教材。然而，出乎意料的是，它带给我的体验完全不同。书中的语言风格非常平实，即使是对于一些非常复杂的统计概念，作者也能用非常形象的比喻来解释，让我这个非统计专业背景的读者也能轻松理解。比如，在讲解“回归分析”时，作者将其比作寻找影响学生考试成绩的各种因素（如学习时间、课堂参与度、睡眠质量等）的“神秘公式”，并通过图示化的方式展示了不同变量之间的关系强度。这种“化繁为简”的功力，着实令人赞叹。而且，这本书不仅仅关注“怎么做”，更深入探讨了“为什么这么做”。它引导读者思考研究设计的逻辑，以及每一步操作背后所依据的科学原理。我尤其欣赏书中对“伦理问题”的详细论述，它提醒我在进行任何研究时，都必须将参与者的权益放在首位，这让我意识到，科学研究不仅仅是追求知识，更是一种负责任的态度。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一位经验丰富的向导，在浩瀚的心理学和行为科学研究领域为我指明了方向。在翻开这本书之前，我曾对如何设计一个严谨的实验、如何解读纷繁复杂的数据感到无从下手，甚至有些畏惧。然而，这本书以一种循序渐进、深入浅出的方式，将那些曾经令人生畏的概念一一剖析。作者不仅仅是简单地罗列理论，而是通过大量的案例研究，生动地展示了不同研究方法的应用场景和实际效果。我特别喜欢书中对“抽样方法”那一章的讲解，它清晰地阐述了不同抽样技术（如随机抽样、分层抽样）的优劣，以及如何根据研究目的选择最合适的抽样方式，这对于我未来开展自己的研究项目至关重要。此外，书中关于“信度和效度”的讨论也让我受益匪浅，它不仅解释了这两个核心概念的含义，更提供了实用的方法来评估研究工具的信效度，这让我意识到，一个看似简单的测量工具背后，蕴含着如此多的严谨考量。这本书并非枯燥的学术论文堆砌，而是充满智慧的启迪，让我对科学研究的本质有了更深刻的理解，也激发了我进一步探索未知的好奇心。