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[美] 弗雷德里克·J·格雷维特(Gravetter 著

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出版社： 中国人民大学出版社有限公司

ISBN：9787300224909

商品编码：10352739781

出版时间：2016-04-01

作  者:(美)弗雷德里克·J·格雷维特(Gravetter,F.J.),(美)拉里·B·瓦尔诺(Wallnau,L.B.) 著;刘红云 等 译 著作 定  价:62 出 版 社:中国人民大学出版社有限公司 出版日期:2016年04月01日 页  数:381 装  帧:平装 ISBN:9787300224909 ●部分 入门和描述统计
●第1章 统计学入门
●1.1 统计、科学和观察
●1.2 总体和样本
●1.3 数据结构、研究方法和统计方法
●1.4 变量和测量
●1.5 统计符号
●小结
●关键术语
●资源
●第2章 频数分布
●2.1 概述
●2.2 频数分布表
●2.3 频数分布图
●2.4 频数分布图的形状
●小结
●关键术语
●资源
●第3章 集中趋势的测量
●3.1 集中趋势的定义
●部分目录

内容简介

《行为科学统计精要（第8版）》来自两位作者几十年应用统计和实验设计的教学实践，自出版以来一直是美国心理学、社会学、经济学等领域中使用*广的应用统计学教材。
本书共分五部分，完整而生动地介绍了统计学*常用的基本方法，包括描述统计、推论统计、真实情境中的推论统计方法、运用ANOVA估计均值差异的方法、相关系数、回归方程、拟合度以及独立性检验等。作者通过一步步的逻辑推演，向读者展示每个统计概念的意义，帮助读者理解使用某种统计方法的原因，以及运用这种方法的关键点。本书的*大程度特点在于方法清晰、内涵深刻、叙述生动。书中提供了大量应用性案例和课后练习，帮助数学基础薄弱的学生真正理解统计思想，掌握统计分析的技能。
本书可供心理学、社会学及相关学科的学生参考使用，也可作为人文社会学科应用统计学培训的教材。
(美)弗雷德里克·J·格雷维特(Gravetter,F.J.),(美)拉里·B·瓦尔诺(Wallnau,L.B.) 著;刘红云 等 译 著作 弗雷德里·J.格雷维特，纽约州立大学布鲁波特学院心理学专业荣誉教授，专注于统计学、实验设计和认知心理学的研究。他在麻省理工学院获得数学学士学位，在杜大学获得心理学博士学位。除出版了本教材，发表了多篇研究文章之外，还参与编写了《行为科学的研究方法》和《行为科学统计》。
拉里·B.瓦尔诺，纽约州立大学布鲁波特学院心理学专业荣誉教授。他发表了大量关于行为的生物学基础的学术文章，并教授与此相关的课程，研究领域是生物心理学。他与格雷维特博士一起合著了《行为科学统计》，同时还为出版社和杂志社做编辑顾问工作。
刘红云，北京师范大学心理学院教授，博士生导师，中国教育学会教育统计与测量学会秘书长等

《洞察人类行为的密码：社会科学研究方法与数据分析指南》 在这纷繁复杂的世界里，人类的行为如同最深邃的海洋，充满了未知与奥秘。理解个体如何思考、决策，群体如何互动、演变，一直是社会科学研究的核心命题。而要揭示这些行为背后的规律，严谨的研究设计、恰当的数据收集，以及精准的数据分析，便是不可或缺的利器。《洞察人类行为的密码：社会科学研究方法与数据分析指南》正是这样一本致力于赋能读者掌握科学探究人类行为奥秘的力作，它将引导您穿越概念的迷雾，抵达实证研究的彼岸。 本书并非孤立地呈现统计公式或研究范式，而是将它们置于广阔的社会科学研究语境之中，阐释其在理解人类行为过程中的核心作用。我们深知，任何一项有价值的研究都始于一个清晰的问题，而这个问题往往来源于对现实世界细致入微的观察和深刻的思考。因此，本书将从研究问题的提出与界定入手，引导您如何将模糊的现象转化为可操作的研究课题。我们将探讨不同学科背景下（如心理学、社会学、经济学、政治学、教育学等）研究问题的多样性，以及如何从文献回顾中汲取灵感，识别研究空白，并在此基础上形成具有理论意义和现实价值的研究假设。 一旦研究问题和假设确立，随之而来的便是如何设计一个能够有效检验这些假设的“蓝图”——研究设计。本书将系统地介绍社会科学研究中常见的各种研究设计，从描述性研究的初步探索，到相关性研究揭示变量间的联系，再到实验性研究深入探究因果关系。我们将详细剖析不同设计方案的优缺点、适用场景以及潜在的偏误，例如，在探讨教育干预效果时，我们是采用准实验设计来评估现有教学方法，还是进行随机对照实验来引入新的教学模式？在分析社会媒体使用与幸福感的关系时，我们是侧重于追踪用户的长期行为变化，还是通过横断面调查来了解当前的关联强度？本书将通过丰富的案例，帮助您在理论学习与实践应用之间建立起坚实的桥梁。 数据是研究的血液，而数据收集则是获取这些血液的关键步骤。本书将全面覆盖社会科学研究中常用的数据收集方法，包括问卷调查、访谈、观察、内容分析、实验数据收集等。我们会深入探讨每种方法的具体操作流程、设计原则以及如何确保数据的信度和效度。例如，在设计一份有效的问卷时，从问题措辞的选择、量表的设计，到抽样方法的确定，每一个环节都至关重要。在进行访谈时，如何制定具有引导性的访谈提纲，如何建立融洽的访谈关系，如何进行有效的访谈记录，都将是本书关注的重点。此外，我们还会讨论在线调查、社交媒体数据挖掘等新兴的数据收集方式，以及在利用这些数据时需要注意的伦理和技术问题。 收集到的数据需要经过整理、编码和存储，才能为后续的分析奠定基础。本书将指导您如何有效地进行数据预处理，包括数据清洗（识别和处理缺失值、异常值）、数据转换（如变量重编码、创建复合变量）以及数据管理。我们将强调数据规范化的重要性，以及如何利用统计软件（如SPSS, R, Python等）来辅助完成这些繁琐但至关重要的工作。 进入数据分析阶段，本书将循序渐进地介绍统计分析的核心概念与常用技术。我们不会回避统计学可能带来的挑战，而是以清晰易懂的语言，将抽象的概念具象化。首先，我们将从描述性统计开始，学习如何使用均值、中位数、标准差等指标来概括数据的中心趋势和离散程度，如何通过图表（如直方图、箱线图）来直观地展示数据的分布特征。这些基础性的描述，是理解更复杂分析的前提。 接着，本书将重点阐述推断性统计的核心思想——如何从样本数据推断总体特征。我们将深入探讨概率论的基础知识，如概率分布、抽样分布，以及假设检验的基本框架。理解这些概念，是进行统计推断的基石。随后，我们将详细介绍一系列常用的统计推断方法，包括： t检验： 用于比较两组均值是否存在显著差异，例如，比较接受新教学法的学生成绩是否显著高于未接受新教学法的学生。 方差分析（ANOVA）： 用于比较三个或更多组均值是否存在显著差异，例如，分析不同教学方法对学生学习效果的影响。 卡方检验： 用于分析分类变量之间的关联性，例如，研究吸烟习惯与肺癌发病率之间是否存在显著关联。 相关分析： 用于衡量两个连续变量之间线性关系的强度和方向，例如，分析学习时间和考试成绩之间的相关程度。 本书将不仅仅停留在方法的介绍，更会强调在实际研究中如何选择最恰当的统计方法。我们将引导您识别不同变量的类型（如定类、定序、定距、定比），以及根据研究问题和数据类型来匹配合适的统计检验。例如，当您需要检验两个二分类变量之间的关系时，卡方检验便是首选；当您希望探索两个连续变量的线性关系时，相关分析将是您的工具。 更进一步，本书将深入探讨回归分析，这是社会科学研究中最为强大和广泛应用的统计技术之一。我们将从简单的线性回归开始，理解如何用一个预测变量来预测因变量，如何解释回归系数的含义，以及如何评估模型的拟合优度。随后，我们将扩展到多元线性回归，探讨如何同时纳入多个预测变量来更全面地解释因变量的变化，并学习如何处理变量间的共线性、异方差等问题。 对于非线性关系或特定类型的变量，本书还将介绍广义线性模型（GLM）及其变种，如逻辑回归（用于预测二分类结果）和泊松回归（用于分析计数数据）。这些模型为研究者提供了更灵活的工具，以应对现实世界中更为复杂的数据结构和因果关系。 在实证研究中，模型构建与解释至关重要。本书将强调如何在模型中纳入交互项、控制变量，以及如何理解和报告模型结果。我们将探讨模型诊断的重要性，例如，如何检查残差的独立性、同方差性和正态性，以确保模型的有效性。 除了核心的统计分析技术，本书还关注研究的严谨性和科学诚信。我们将讨论如何避免常见的统计偏误，如选择偏误、测量偏误、以及随访偏误。我们将强调样本量选择的重要性，以及如何通过功效分析来确定研究所需的最小样本量，以确保研究结果的统计效力。 此外，本书还将深入探讨多层次模型（MLM）和结构方程模型（SEM）等高级统计技术。多层次模型特别适用于处理具有嵌套结构的数据，例如，学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校中，这种层级关系会对个体行为产生影响。结构方程模型则提供了一个强大的框架，用于检验复杂的理论模型，特别是那些涉及潜在变量（无法直接测量但可以通过一组观测变量推断出来的变量）的研究。 在分析结束后，数据的可视化呈现与结果的解释同样关键。本书将强调如何通过清晰、准确的图表来展示研究发现，使非专业人士也能理解您的研究成果。我们将指导您如何将统计结果转化为具有洞察力的结论，并讨论如何将研究结果与现有理论相结合，为学术界和社会贡献新的知识。 最后，本书还将涉及统计软件的应用。我们将提供关于如何使用主流统计软件（如SPSS, R, Python）来执行各种统计分析的指导，并结合实际案例，帮助读者将理论知识转化为操作技能。我们相信，通过掌握这些强大的工具，您将能够更高效、更精确地进行科学研究。 《洞察人类行为的密码：社会科学研究方法与数据分析指南》是一次全面的探索，它旨在为您提供一个坚实的方法论基础，助您在社会科学研究的道路上游刃有余。无论您是初学者，还是希望深化理解的研究者，本书都将是您手中不可或缺的指南，引领您用科学的眼光审视世界，用严谨的方法揭示人类行为的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

《行为科学统计精要（第8版）》这本书，对我而言，与其说是一本统计学教材，不如说是一次关于“如何与不确定性共舞”的哲学思考。行为科学的本质，就是在于探究和解释那些充满变数的人类行为，而统计学，正是我们捕捉和理解这种不确定性的最佳工具。本书在这一点上做得非常出色。它不仅仅是介绍了各种统计工具，更重要的是，它教会了我如何批判性地思考统计结果，如何理解统计推断中的局限性。我特别欣赏书中关于“多重比较”的讨论，它让我意识到了在进行大量统计检验时，可能出现的“假阳性”问题，以及如何有效地控制这种风险。这对于避免我们在研究中得出错误的结论，防止“数据挖掘”的过度使用，具有非常重要的意义。它让我明白，统计学并非万能的“真理制造机”，而是需要我们以审慎和负责任的态度去运用。这本书，为我提供了一个更加成熟和全面的统计学视角。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据分析充满好奇但又常常感到力不从心的学习者，《行为科学统计精要（第8版）》这本书，就像一位耐心的向导，带领我穿越了充满挑战的统计学迷宫。它没有像很多教材那样，上来就抛出一堆公式，而是从行为科学最根本的问题出发，逐步引导我理解统计学在解决这些问题中的作用。我特别喜欢书中对不同统计方法的“故事化”讲解。它不是冰冷地呈现一个公式，而是通过一个又一个引人入胜的研究场景，让我明白这个公式诞生的背景和意义。例如，在讲解相关分析时，作者通过分析不同变量之间的相互影响，让我直观地理解了“相关不等于因果”这个重要概念。这本书让我感觉，统计学不再是枯燥的数字游戏，而是能够帮助我们更深刻地理解人类行为和社会现象的强大工具。它培养了我一种批判性思维，让我不再盲目相信任何数据，而是学会去探究数据背后的逻辑和可靠性。

评分☆☆☆☆☆

自从我开始接触行为科学的研究，《行为科学统计精要（第8版）》这本书就一直是我案头的常客。它不仅仅是一本讲解统计方法的书籍，更像是我的“研究伴侣”。它不仅仅告诉我“如何计算”，更重要的是，它引导我思考“为什么这么计算”，以及“这个计算结果意味着什么”。我特别喜欢书中对于“效应量”的强调。在很多统计教材中，P值往往占据着主导地位，但这本书却将效应量放在了同等甚至更重要的位置。它让我明白，即使一个统计结果是显著的，也未必意味着它具有实际意义。这种对“有意义”的追求，极大地提升了我研究的深度和质量。同时，书中对于“模型拟合”和“模型诊断”的细致讲解，也让我能够更加自信地处理真实世界中的复杂数据。它让我明白，统计建模是一个不断迭代和优化的过程，而不是一个一次性的任务。这本书，帮助我从一个统计技术的“使用者”，成长为一个统计思想的“探索者”。

评分☆☆☆☆☆

读《行为科学统计精要（第8版）》的时候，我最大的感受就是，原来统计学可以如此“有人情味”。这本书并没有将自己局限于冰冷的公式和抽象的概念，而是将统计学与人类行为的丰富性、复杂性紧密地联系在一起。作者在讲解每一个统计方法时，都会引用大量的行为科学领域的真实研究案例，这些案例生动有趣，而且与我们的日常生活息息相关。我记得有一个章节，讲解了如何用统计学来分析人们的决策过程，其中一个案例就涉及到如何通过数据来预测人们在购物时会做出怎样的选择。这种将抽象的统计理论与具体的行为现象相结合的方式，让我对统计学产生了前所未有的兴趣。它让我明白，统计学并不是为了统计而统计，而是为了更好地理解我们自己，理解我们身处的这个世界。这本书，为我打开了一扇新的窗户，让我能够用一种全新的视角去观察和理解人类行为。

评分☆☆☆☆☆

《行为科学统计精要（第8版）》这本书，在我看来，是为行为科学研究者量身打造的一份“诊断手册”。它不是简单地告诉你“如何做”，而是深入浅出地剖析了“为什么这么做”以及“这样做会有什么后果”。我非常欣赏书中对于统计模型选择的详细讨论。在进行数据分析时，我们常常会陷入“选择困难症”，不知道哪种模型最适合我们的研究问题。这本书通过对各种模型的优劣势进行对比分析，并结合实际案例，为我们提供了清晰的指引。它强调了模型的可解释性，而非仅仅追求统计显著性，这一点对于推动行为科学研究的深入和发展至关重要。我个人在实际研究中，经常会遇到数据不符合经典统计假设的情况，而这本书中关于非参数统计和稳健统计方法的内容，为我提供了宝贵的解决方案。它让我明白，统计学并非一成不变的僵化理论，而是可以根据实际情况进行调整和优化的灵活工具。这本书，绝对是行为科学领域每一个严肃研究者的必备参考。

评分☆☆☆☆☆

读完《行为科学统计精要（第8版）》，我最大的感受是，统计学不再是遥不可及的象牙塔，而是变成了我理解周遭世界的“隐形眼镜”。以前，我常常被各种关于社会现象的报道所困扰，总觉得那些数据分析有些“玄乎”，难以捉摸。这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者用非常生动形象的比喻，将复杂的统计学原理变得通俗易懂。例如，在讲解抽样分布时，他竟然用了一个比喻，让我一下子就明白了什么是“中心极限定理”。这种将抽象概念具体化的能力，真的非常厉害。而且，书中并没有回避统计学的复杂性，而是以一种循序渐进的方式，引导读者去面对和理解。我最喜欢的部分是关于方差分析的章节，它让我明白了，原来我们日常生活中对于“差异”的感知，都可以用如此科学、严谨的方式来衡量和解释。这本书让我变得更加敏锐，能够从海量的信息中，辨别出那些真正有价值的统计证据，而不被一些貌似“科学”的论调所迷惑。它不仅仅是一本书，更是一种思维方式的启蒙。

评分☆☆☆☆☆

《行为科学统计精要（第8版）》这本书，在我看来，是一部对于想要深入理解人类行为的学者而言，不可或缺的“工具箱”。它不仅仅是关于如何操作统计软件，或是背诵各种公式，而更侧重于培养一种科学的思维方式。书中对于统计假设的建立、研究设计的考量、数据收集的伦理以及结果解释的严谨性，都有着深刻的论述。我尤其欣赏作者在处理统计推断时的审慎态度。在当前的学术界，过度依赖P值，以及对统计显著性的片面追求，导致了不少研究的误读甚至误导。这本书恰恰反其道而行，它强调了对效应量、置信区间以及研究的实际意义的关注，这对于培养严谨的研究者至关重要。它教会我，统计数字本身是冰冷的，但如何解读这些数字，以及这些数字背后所蕴含的关于人类行为的真相，却是充满温度和价值的。当我遇到一个复杂的研究问题时，翻开这本书，总能找到一些启发，让我能够从更宏观、更根本的角度去思考统计学在该问题中的作用。它并非一本简单的参考手册，而是一次关于如何进行科学研究的系统性启蒙。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在统计学领域摸爬滚打多年的研究者，我一直深信，理解行为背后的统计学原理，是洞察人类行为本质的关键。而《行为科学统计精要（第8版）》，正是这样一本能够引领我深入这座知识宝库的灯塔。初次翻开，扑面而来的是一种严谨而又不失亲和的气息。它并非堆砌晦涩的公式与枯燥的证明，而是以一种引导性的方式，将复杂的统计概念层层剥开，直至其最核心的逻辑。书中对统计学在行为科学中应用的详尽阐述，让我对那些看似模糊的人类行为，有了更为清晰的量化认知。无论是对于研究设计中的统计陷阱的规避，还是对数据分析结果的深度解读，这本书都提供了宝贵的指导。我尤其欣赏书中对于不同统计方法的适用场景和局限性的细致剖析，这使得我在面对实际研究问题时，能够更加审慎地选择最恰当的分析工具，避免“一把锤子敲遍所有钉子”的误区。作者用一系列精心挑选的案例，将抽象的统计理论与具体的行为研究巧妙地结合起来，让读者在阅读过程中，仿佛亲身参与到一场场严谨的科学探索之中，感受统计学作为科学语言的魅力。它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱，引导我不断突破认知的边界。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是在迷雾中航行，而《行为科学统计精要（第8版）》就是那艘稳健的船。它没有直接告诉我航向，却教会了我如何使用罗盘和星象来辨别方向。我是一个对统计数字向来有些畏惧的人，总觉得那些符号和公式离我太过遥远。然而，这本书的叙述方式却异常地接地气。它从最基础的概念讲起，一步一步地引导我理解，为什么我们需要统计学，以及统计学如何帮助我们理解那些错综复杂的人类行为。书中举的例子都非常贴合实际，能够立刻引起我的共鸣。比如，在解释假设检验的时候，作者没有直接扔给我一个P值，而是通过一个有趣的心理学实验，让我直观地理解了“显著性”的意义。这种“授人以渔”的教学方式，让我觉得学习过程是充满乐趣和成就感的。我不再觉得统计学是一堆冰冷的数字，而是变成了理解世界、理解他人的有力工具。这本书的排版也很清晰，图文并茂，阅读起来十分舒适。对于我这样的初学者来说，能够找到一本既专业又易于理解的入门书籍，实属难得。它为我打开了行为科学统计的大门，让我看到了一个更加广阔的研究视野。

评分☆☆☆☆☆

《行为科学统计精要（第8版）》这本书，对于我这样一位长期在统计学领域进行探索的学者来说，无疑是一次重要的“思想升级”。它所提供的不仅仅是统计方法的更新，更是一种研究范式的重塑。我尤其赞赏书中对于“因果推断”的深入探讨。在行为科学领域，我们常常面临着探究事物之间因果关系的挑战，而本书却以严谨的逻辑和丰富的案例，为我们提供了坚实的理论基础和实操指导。它不仅仅介绍了经典的统计模型，更将其置于更广阔的统计推断框架之下，强调了研究设计、数据收集和模型选择对因果推断结果的影响。我个人在处理复杂的社会网络数据时，常常会遇到如何避免混杂因素干扰的问题，而本书中关于倾向性得分匹配和工具变量法的讲解，为我提供了极具价值的思路。它让我明白，统计学不仅仅是描述性地总结数据，更是要能够揭示事物背后更深层的联系和规律。