心理與行為科學研究方法 原書第11版 Methods in Behavioral Researc pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 心理學
• 研究方法
• 行為科學
• 實驗設計
• 統計分析
• 數據分析
• 量化研究
• 質性研究
• 科學研究
• 社會科學

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齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111468523

商品編碼：29749283676

圖書名稱	心理與行為科學研究方法(原書第11版)	作者	(美)科茲比,(美)貝茨,張彤
定價	60.00元	齣版社	機械工業齣版社
ISBN	9787111468523	齣版日期	2014-07-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝
開本	16開	商品重量	0.4Kg

由保羅C.科茲比、斯科特C.貝茨所著的《心理與行為科學研究方法(原書第11版)》是行為研究方法的係統教材，從如何理解行為到研究方法的選取，統計分析到論文的撰寫，作者都詳細地敘述：用實例講解，精細到每個語句的錶述及注意事項。為你的研究工作和學習提供非常詳盡的參考。本書適閤普通高等院校心理學、社會學及教育學的本科生及研究生使用。

譯者序 作者簡介 前言 第1章 科學地理解行為 1.1 研究方法的使用 1.2 科學方法 1.3 行為科學的目的 1.4 基礎研究與應用研究 第2章 從哪裏開始 2.1 假設與預測 2.2 我們研究誰：關於術語的注釋 2.3 想法的來源 2.4 圖書館研究 2.5研究論文的剖析 第3章 道德研究 3.1 米爾格拉姆的服從實驗 3.2 貝爾濛報告 3.3 評估風險與利益 3.4 知情同意 3.5 事後解說的重要性 3.6 替代欺術的備擇方法 3.7 公正與參與者選擇 3.8 研究者的承諾 3.9 聯邦法規與機構審查委員會 3.10 APA的道德規範 3.11 用人參與者的研究 3.12 道德與動物研究 3.13 再論風險與利益 3.14 失實陳述：欺與剽竊 第4章 基本研究問題 4.1 效度：作為人門 4.2 變量 4.3 變量的操作定義 4.4 變量問的關係 4.5 非實驗法對實驗法 4.6 自變量與因變量 4.7 內部效度：推論因果性 4.8 外部效度 4.9 方法選擇 4.10 對研究的評估：三種效度的總結 第5章 測量概念 5.1 測量的信度 5.2 測量的構念效度 5.3 測量的反應性 5.4 變量與測量量錶 5.5 關於個性與個體差異的研究 第6章 觀察法 6.1 定量與定性方法 6.2 自然觀察 6.3 係統觀察 6.4 案例研究 6.5 檔案研究 第7章 嚮人們詢問關於他們自己：調查研究 7.1 為什麼要做調查 7.2 構造要問的問題 7.3 對問題的反應 7.4 問捲的後定稿 7.5 實施調查 7.6 為研究時間上的變化的調查設計 7.7 從總體中取樣 7.8 取樣技術 7.9 評估樣本 7.10 使用方便樣本的理由 第8章 實驗設計 8.1 混淆與內部效度 8.2 基本實驗 8.3 對實驗條件的參與者分配 8.4 獨立組設計 8.5 重復測量設計 8.6 配對設計 第9章 做實驗 9.1 選擇研究參與者 9.2 操作自變量 9.3 測量因變量 9.4 添加控製 9.5 更多的考慮 9.6 分析和解釋結果 9.7 與其他人溝通研究 第10章 復雜的實驗設計 10.1 增加自變量水平數 10.2 增加自變量數：因素設計 第11章 個案、準實驗和發展研究 11.1 個案實驗設計 11.2 項目評估 11.3 準實驗設計 11.4 發展研究設計 第12章 理解研究結果：描述與相關 12.1 測量量錶：復習 12.2 分析調查研究的結果 12.3 頻數分布 12.4 描述統計 12.5 繪製關係圖 12.6 相關係數：描述關係強度 12.7 效應大小 12.8 迴歸方程 12.9 多重相關與多元迴歸 12.10 部分相關與第三變量問題 12.11 結構方程建模 第13章 理解研究結果：統計推論 13.1 樣本與總體 13.2 推論統計 13.3 虛無假設與研究假設 13.4 概率與取樣分布 13.5 例子：t和F檢驗 13.6 Ⅰ型與Ⅱ型錯誤 13.7 選擇顯著性水平 13.8 解釋不顯著的結果- 13.9 選擇樣本大小：功效分析 13.10 重復的重要性 13.11 皮爾遜r相關係數的顯著性 13.12 數據的計算機分析 13.13 選擇適宜的統計檢驗 第14章 推廣結果 1 4.1 推廣到其他研究參與者總體 14.2 文化考慮 14.3 嚮其他實驗者推廣 14.4 前測與推廣 14.5 實驗室環境下的結果推廣 14.6 重復的重要性 14.7 通過文獻綜述和元分析評價推廣性 14.8 用研究改進生活 附錄A 撰寫研究報告 附錄B 統計檢驗 附錄C 統計錶 附錄D APA檢查錶 附錄E 關鍵術語錶 參考文獻

文摘

序言

心理與行為科學研究方法（第11版）：深入探究人類心智與行為的科學路徑 本書並非《心理與行為科學研究方法》第11版（Methods in Behavioral Research），而是為您呈現一本側重於現代心理學與行為科學前沿研究範式的綜述性著作。本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且極具批判性的視角，以理解當前行為科學領域的核心研究設計、數據分析技術以及倫理規範。我們聚焦於跨學科的整閤，展示如何利用前沿的測量工具和分析模型來解構復雜的人類經驗。 --- 第一部分：行為科學研究的哲學基石與曆史演進 本部分首先為讀者奠定堅實的理論基礎，探討科學哲學對心理學研究範式的塑造作用。我們不局限於傳統的實證主義，而是深入剖析建構主義、現象學在理解主觀體驗中的價值。 1. 科學範式的變遷與行為科學的定位： 我們將追溯心理學從早期哲學思辨到現代科學實驗的曆程。重點討論範式轉換（Paradigm Shifts）如何影響我們對“客觀性”和“可測量性”的理解。探討定量研究與定性研究之間的持續對話，強調在不同研究問題下選擇閤適範式的必要性。 2. 理論構建與命題的嚴謹性： 詳細闡述如何構建具有預測力的理論模型。內容包括理論的層次結構（宏觀理論、中層理論、工作假設），以及如何通過“理論-模型-假設-實證檢驗”的閉環來推動知識的纍積。特彆關注操作化（Operationalization）的藝術——如何將抽象的概念（如智力、動機、情緒）轉化為可操作、可測量的變量。 3. 倫理的基石：保護研究參與者與維護科學誠信： 本章超越瞭標準的知情同意要求，深入探討瞭在涉及敏感話題（如創傷、認知障礙、人工智能輔助決策）時，研究人員麵臨的復雜倫理睏境。內容涵蓋數據隱私的最新發展（如GDPR背景下的行為數據處理）、研究結果的誤讀與社會責任，以及如何建立一個促進坦誠報告與透明度的研究文化。 --- 第二部分：核心研究設計：從實驗到生態化情境 本部分是本書的重點，全麵解析瞭行為科學中主流的研究設計，強調設計的內部效度和外部效度之間的動態平衡。 4. 實驗設計的精妙藝術：因果推斷的藝術： 本書對經典實驗設計（如單因素、多因素設計）進行瞭係統梳理，並引入瞭更復雜的因子設計（Factorial Designs）和嵌套設計（Nested Designs）。核心關注點在於混淆變量（Confounding Variables）的控製，以及如何通過隨機化、匹配和共同賦值來最大化因果關係的推斷強度。我們深入探討瞭時間序列分析在準實驗設計中的應用。 5. 準實驗與自然實驗：外部效度的拓展： 在許多現實場景中，完全隨機化是不可能的。本章聚焦於如何利用現有的群體差異或乾預時機進行研究。內容包括斷點迴歸設計（Regression Discontinuity Designs, RDD）的精確估計方法，以及如何運用工具變量（Instrumental Variables, IV）來應對內生性問題。 6. 相關性研究與路徑分析：結構方程模型的基石： 當因果鏈條過於復雜時，我們轉嚮測量潛在變量之間的關係。本章詳細講解瞭多元迴歸的局限性，並引入路徑分析（Path Analysis）來可視化和檢驗復雜的假設模型。重點闡述瞭如何評估模型擬閤度（Goodness-of-Fit Indices）和解釋路徑係數的實際意義。 7. 縱嚮研究與發展軌跡：追蹤時間中的行為變化： 理解行為是如何隨時間演變的，是行為科學的關鍵。本部分詳細介紹瞭隊列研究、案例研究以及重復測量設計。核心內容是潛變量生長模型（Latent Growth Curve Modeling, LGCM），教授讀者如何精確地分離個體間的差異（截距）和個體內的變化率（斜率），以描繪個體化的發展軌跡。 --- 第三部分：測量、抽樣與數據質量的挑戰 本部分深入探討瞭如何獲取可靠且有效的測量數據，這是所有行為科學發現的生命綫。 8. 心理測量學的核心：信度、效度與項目反應理論（IRT）： 本書超越瞭傳統的Cronbach's Alpha。我們詳細介紹瞭區分信度（Discriminant Validity）、收斂信度（Convergent Validity）的評估，以及效度威脅的識彆。對於量錶開發，重點引入項目反應理論（IRT）框架，展示如何根據項目的難度、區分度和猜測參數來優化量錶的效率和信息量。 9. 抽樣技術與一般化：代錶性的構建： 討論瞭從概率抽樣（如分層抽樣、整群抽樣）到非概率抽樣（如滾雪球抽樣、目的性抽樣）的適用場景。關鍵在於評估樣本對目標總體的代錶性，並介紹如何利用權重調整技術來修正因非隨機抽樣帶來的偏差。 10. 觀察法與生態瞬時評估（EMA）：情境中的行為捕捉： 隨著技術的發展，對自然情境中行為的捕捉變得日益重要。本章詳述瞭編碼係統（Coding Schemes）的建立，以及如何利用現代移動技術進行生態瞬時評估（Ecological Momentary Assessment, EMA）和經驗取樣法（Experience Sampling Method, ESM），從而減少迴憶偏差並提高“生態效度”。 --- 第四部分：高級分析技術：從經典統計到機器學習驅動的洞察 本部分聚焦於應對現代行為科學中日益增長的復雜數據集的分析工具。 11. 多層次建模（Multilevel Modeling, MLM）：處理嵌套數據： 行為數據往往具有嵌套結構（如學生嵌套在班級中，個體嵌套在傢庭中）。MLM是解決此類數據依賴性的關鍵。本書詳細介紹瞭兩層和三層模型，重點講解瞭隨機截距模型（Random Intercept Models）和隨機斜率模型（Random Slope Models）的構建與解釋，以及如何分解組內和組間效應的差異。 12. 潛變量模型（SEM）的擴展：驗證性因子分析與增長模型： 在路徑分析的基礎上，本章深入探討瞭驗證性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）在測量模型驗證中的作用。隨後，我們將CFA與縱嚮分析相結閤，講解如何構建更復雜的潛變量結構方程模型，以檢驗理論上的中介（Mediation）和調節（Moderation）效應。 13. 貝葉斯方法論的興起：從頻率主義到概率推理： 本書提供瞭一個介紹性的貝葉斯統計框架。重點介紹貝葉斯方法的優勢，尤其是在處理小樣本、復雜參數估計以及整閤先驗知識方麵的能力。內容包括馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法的基本概念和實際操作中的應用。 14. 數據挖掘與預測建模導論：行為科學的前沿視角： 行為科學越來越多地利用計算方法進行預測而非僅僅解釋。本章介紹如何將決策樹、隨機森林等機器學習算法應用於預測復雜的行為結果（如輟學、復發性疾病）。核心在於評估模型的預測性能（如ROC麯綫、AUC）和模型的可解釋性。 --- 總結：整閤、批判與未來的方嚮 本書最後部分鼓勵讀者將所學知識融會貫通，並對未來研究方嚮進行審慎思考。強調在所有研究環節中保持批判性思維，認識到方法選擇的局限性，並積極參與到開放科學（Open Science）的運動中，推動研究的可重復性和透明度，從而構建更加穩健和普適的心理與行為科學知識體係。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值遠超瞭我最初的預想。它以一種極其係統和全麵的方式，梳理瞭行為科學研究的脈絡。在我看來，這本書最顯著的優點在於其內容的深度和廣度。它不僅涵蓋瞭基礎的研究方法，如觀察法、訪談法、問捲調查法等，還深入探討瞭一些更高級的研究技術，例如“時間序列分析”和“多層次模型”。這些內容對於那些希望進行更復雜、更精細化研究的學生來說，無疑是一份寶貴的財富。更重要的是，這本書強調瞭研究的“批判性思維”。它鼓勵讀者不僅要學會如何應用研究方法，更要學會如何評估和批判他人的研究。書中提供瞭許多關於如何識彆研究中的偏見、如何評估研究的局限性等方麵的指導，這對於培養一個閤格的研究者至關重要。即使我目前還沒有實際的研究經驗，但閱讀這本書，讓我對未來的研究方嚮有瞭更清晰的認知，也對如何構建一個具有說服力的研究有瞭初步的構想。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我起初拿到這本書時，對它的期望值並不高，以為又是一本充斥著專業術語、晦澀難懂的研究方法教材。然而，齣乎意料的是，它帶給我的體驗完全不同。書中的語言風格非常平實，即使是對於一些非常復雜的統計概念，作者也能用非常形象的比喻來解釋，讓我這個非統計專業背景的讀者也能輕鬆理解。比如，在講解“迴歸分析”時，作者將其比作尋找影響學生考試成績的各種因素（如學習時間、課堂參與度、睡眠質量等）的“神秘公式”，並通過圖示化的方式展示瞭不同變量之間的關係強度。這種“化繁為簡”的功力，著實令人贊嘆。而且，這本書不僅僅關注“怎麼做”，更深入探討瞭“為什麼這麼做”。它引導讀者思考研究設計的邏輯，以及每一步操作背後所依據的科學原理。我尤其欣賞書中對“倫理問題”的詳細論述，它提醒我在進行任何研究時，都必須將參與者的權益放在首位，這讓我意識到，科學研究不僅僅是追求知識，更是一種負責任的態度。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像一位經驗豐富的嚮導，在浩瀚的心理學和行為科學研究領域為我指明瞭方嚮。在翻開這本書之前，我曾對如何設計一個嚴謹的實驗、如何解讀紛繁復雜的數據感到無從下手，甚至有些畏懼。然而，這本書以一種循序漸進、深入淺齣的方式，將那些曾經令人生畏的概念一一剖析。作者不僅僅是簡單地羅列理論，而是通過大量的案例研究，生動地展示瞭不同研究方法的應用場景和實際效果。我特彆喜歡書中對“抽樣方法”那一章的講解，它清晰地闡述瞭不同抽樣技術（如隨機抽樣、分層抽樣）的優劣，以及如何根據研究目的選擇最閤適的抽樣方式，這對於我未來開展自己的研究項目至關重要。此外，書中關於“信度和效度”的討論也讓我受益匪淺，它不僅解釋瞭這兩個核心概念的含義，更提供瞭實用的方法來評估研究工具的信效度，這讓我意識到，一個看似簡單的測量工具背後，蘊含著如此多的嚴謹考量。這本書並非枯燥的學術論文堆砌，而是充滿智慧的啓迪，讓我對科學研究的本質有瞭更深刻的理解，也激發瞭我進一步探索未知的好奇心。

評分☆☆☆☆☆

作為一名即將步入研究生涯的學生，這本書為我打開瞭一扇通往嚴謹學術殿堂的大門。它不僅僅是一本教材，更像是一位循循善誘的導師，指引我在研究的道路上少走彎路。書中的內容涵蓋瞭從研究問題的提齣，到假設的構建，再到數據收集、分析和解釋的全過程。我特彆被書中關於“實驗設計”部分的講解所吸引。作者詳細介紹瞭不同類型的實驗設計，如“前後測設計”、“對照組設計”等，並列舉瞭大量經典的心理學實驗案例，讓我直觀地理解瞭這些設計的精妙之處。例如，在描述“雙盲實驗”時，作者巧妙地通過一個藥物療效的例子，說明瞭如何通過消除研究者和被試的期望效應來確保結果的客觀性。這種理論與實踐相結閤的講解方式，極大地增強瞭我對研究方法的理解和掌握。讀完關於“統計推斷”的章節，我也不再對p值、置信區間等概念感到睏惑，而是能夠理解它們在解讀研究結果時的重要意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排非常閤理，邏輯清晰，使得我能夠按部就班地學習和理解。我尤其喜歡書中章節之間的過渡非常自然，前一章的知識點能夠很好地銜接下一章的內容，形成一個完整的知識體係。例如，在講解瞭“數據可視化”的方法之後，書中緊接著就介紹瞭如何利用這些可視化圖錶來“報告研究結果”，這使得我能夠將理論知識迅速應用於實踐。此外，書中還穿插瞭許多“研究倫理”的案例分析，這些真實的案例讓我深刻體會到，在研究過程中遵守倫理規範的重要性，以及一旦違反可能帶來的嚴重後果。這不僅僅是知識的學習，更是一種價值觀的塑造。對於我而言，這本書不僅僅是一本研究方法論的指南，更是一本關於如何進行負責任、有意義的科學探索的啓濛讀物。它讓我明白，優秀的研究方法不僅僅在於技術的高超，更在於嚴謹的態度和人文關懷。