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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。

作者简介

弗雷德里克?J?格雷维特，纽约州立大学布鲁克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，在杜克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，纽约州立大学布鲁克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。

目录

第一部分 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
3．2 平均值
3．3 中数
3．4 众数
3．5 选择测量集中趋势的方法
3．6 集中趋势和分布的形态
小结
关键术语
资源
第4章 变异性
4．1 概述
4．2 全距
4．3 总体标准差与方差
4．4 样本标准差与方差
4．5 更多关于方差与标准差的内容
小结
关键术语
资源
第一部分回顾
第二部分 推论统计基础
第5章 z分数：分数的位置及标准化分布
5．1 z分数的介绍
5．2 z分数及在分布中的位置
5．3 使用 z分数标准化某分布
5．4 基于 z分数的其他标准化分布
5．5 计算样本的 z分数
5．6 推论统计展望
小结
关键术语
资源
第6章 概率和正态分布
6．1 概率简介
6．2 概率和正态分布
6．3 正态分布中分数的概率和比例
6．4 推论统计展望
小结
关键术语
资源
第7章 概率和样本：样本均值的分布
7．1 样本和总体
7．2 样本均值的分布
7．3 概率和样本均值的分布
7．4 更多关于标准误的知识
7．5 推论统计展望
小结
关键术语
资源
第8章 假设检验介绍
8．1 假设检验的逻辑
8．2 假设检验中的不确定性和误差
8．3 关于假设检验
8．4 有方向的假设检验（单侧检验）
8．5 关注假设检验：测量效应的大小
8．6 测量检验力
小结
关键术语
资源
第二部分回顾
第三部分 使用 t统计量推断总体均值和均值差异
第9章 t检验介绍
9．1 t统计量： z分数的替代形式
9．2 t检验的假设检验
9．3 测量 t检验的效应大小
9．4 有方向的假设和单侧检验
小结
关键术语
资源
第10章 两个独立样本的 t检验
10．1 独立测量设计概述
10．2 独立测量研究设计的 t检验
10．3 独立测量 t检验的假设检验和效应大小
10．4 独立测量 t检验的基本假设
小结
关键术语
资源
第11章 两个相关样本的 t检验
11．1 重复测量设计概述
11．2 重复测量研究设计的 t检验
11．3 重复测量设计的假设检验和效应值
11．4 重复测量 t检验的使用和假设
小结
关键术语
资源
第三部分回顾
第四部分 方差分析：检验两个或多个总体均值的差异
第12章 方差分析介绍
12．1 概述
12．2 方差分析的逻辑
12．3 方差分析的符号和公式
12．4 F比值的分布
12．5 假设检验的例子和ANOVA的效应值
12．6 事后检验
12．7 ANOVA和 t检验之间的关系
小结
关键术语
资源
第13章 重复测量和双因素方差分析
13．1 概述
13．2 重复测量方差分析
13．3 双因素方差分析（独立测量）
小结
关键术语
资源
第四部分回顾
第五部分 相关和非参数检验
第14章 相关
14．1 概述
14．2 皮尔逊相关
14．3 应用和解释皮尔逊相关
14．4 皮尔逊相关的假设检验
14．5 除皮尔逊相关之外的其他相关
14．6 回归简介
小结
关键术语
资源
第15章 卡方检验：拟合优度和独立性检验
15．1 参数和非参数统计检验
15．2 拟合优度的卡方检验
15．3 独立性的卡方检验
15．4 独立性卡方检验效应大小的度量
15．5 卡方检验的假设和限制
小结
关键术语
资源
第五部分回顾
附录A 基础数学复习
附录B 统计表
附录C 奇数题目的参考答案
附录D统计的组织结构：为你的数据选择合适的统计方法
参考文献

精彩书摘

实验法或实验性研究策略是一种特殊的比较 多组分数的方法。 实验法的目的是建立两个变量之间的因果关系。即尝试证明一个变量的改变是由其他变量的改变引起的。为了达到这个目的，实验法有两个显著的特点: 1.操纵 。研究者通过操纵一个变量，改变其值的水平，观察第二个变量来确定是否是操纵导致了变化。2.控制。研究者必须控制研究情境来保证其他额外变量不影响考察的关系。
我们通过一个实验来进一步说明这两个特征。 这是一个关于手拿着钱有止痛效应的实验（Zhou & Vohs， 2009）。在这个实验中，一群大学生被告知他们正在参加一个手的灵巧度的研究。然后研究者通过操纵参与者需掌握的实验材料的材质， 产生两种处理情境。一半的学生数一叠的钱，另一半的学生数一叠白纸。在完成数数任务后，要求被试将他们的手伸入一个装满水[122华氏度（50摄氏度。———译者注）]的碗里，并对他们的疼痛感评定等级。那些数钱的参与者的疼痛感显著低于数纸张的。图1—6展现了实验结构。 参与者被随机分配到不同处理情境中:数钱或数白纸。然后，被试将手放入装满水（122华氏度）的 碗里，并测定疼痛等级。疼痛等级的差异源于两组不同的处理。为了说明痛感的区别是由钱造成的，研究者必须排除其他可能的解释。即研究者必须控制其他所有可能影响痛感忍受度的变量。通常，研究者必须考虑两种变量: 1.被试变量。 指一些因人而异的特征，诸如年龄、性别和智力。在数钱实验中，举例来说，假设在数钱情境中的参与者主要为女性，而在数纸情境中的主要为男性。在这种情况下，两组痛感的差异就有了其他的解释。更明确地说，这种差异可能是由钱造成的，也有可能是由参与者的性别造成的（女性比男性更能忍受疼痛）。不论何时，研究结果如果允许多种解释，这个研究就是混淆的研究，因为它不可能得到一个清楚的结论。2.环境变量。 指一些环境特征，例如光线、时间和天气情况。以数钱实验（见图1—6）为例，假设在数钱情境中，个体都是在早上完成实验，而在数纸情境中，个体都是在晚上完成实验。这个实验也是一个混淆的实验，因为研究者不能知道疼痛等级的区别是由钱造成的还是由时间造成的。

前言/序言

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书很好，内容详实，由浅入深

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书不错，给女朋友买的，考研用

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感动到哭，太好了，打通统计基础

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太赞了 这才叫由浅入深 非常贴心 完全从读者的角度出发编撰的教材 大爱大爱

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