教育部高等学校心理学教学指导委员会推荐用：心理统计导论（第9版） [Behavioral Statistics:The Core] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 理查德·鲁尼恩 等 著，林丰勋 译

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• 心理统计
• 统计学
• 心理学
• 教育心理学
• 数据分析
• SPSS
• 行为统计
• 高等教育
• 教材
• 心理测量

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115219992

版次：1

商品编码：10064166

包装：平装

外文名称：Behavioral Statistics:The Core

开本：16开

出版时间：2010-01-01

用纸：胶版纸

页数：318

字数：397000

正文语种：中文

编辑推荐

　　早在40年前，我就买了这本书，这是我所读过的写得较好的一本统计书。它真的是在“教授”统计，履行前言中提及的使命。现在我在一所重点院校担当这方面的顾问，而它一直陪伴着我，以备不时之需。

　　Jack Sandweiss，MA，美国加州大学洛杉机分校

　　我是奥黛丽?哈伯1968年的一名学生……她不仅使我这个数学白痴理解了心理统计的基础知识，还给了我信心，让我投身于被我视作“弱项”的学科领域。这本书我已经用了40多年，它是一部经典之作，非常容易阅读和理解，会让任何人都认为统计很有趣，甚至觉得好玩！！！

　　……一本好的心理统计学教材必须在理论性与工具性方面找到平衡点。

　　美国耶鲁大学心理学博士理查德?鲁尼恩等著的《心理统计导论》正是这样一本优秀的教材。该教材是《心理统计》（第9版）的精要版。

　　本书的较大特点在于注重理论性与工具性的平衡。本书既不是将心理统计学看成“菜谱”一样，只告诉学生一堆公式和操作步骤，学生所要做的就是按照说明一步一步地去执行；也不是将心理学统计学看成应用数学的一个分支，严格按照数学的逻辑去组织内容。而是既对心理统计学的基本概念、基本原理、基本公式进行了深入浅出地介绍，使学生很容易理解和掌握隐含在复杂统计背后的心理统计思想。同时，又结合实例，对于统计原理、公式的应用场合和步骤进行了较为详尽的介绍，便于学生应用。

　　……

　　无论是对心理统计学的初学者，还是对已经学过又欲进一步提高心理统计学理论水平和应用能力的人，该书都是一本不可多得的优秀教材。

　　林丰勋济南大学心理学教授、博士

内容简介

　　《心理统计导论(第9版)》是美国耶鲁大学心理学博士理查德·鲁尼恩(Richard P．Runyon)等著的《心理统计》(第9版)的精编本。全书共13章，开篇介绍了统计学的基本概念和原理，紧接着对集中趋势、离中趋势、相关、回归分析等描述统计作了详细阐释，后对t检验、方差分析以及非参数显著性检验等推论统计也作了深入的讲解。《心理统计导论(第9版)》的最大特点在于注重理论性与工具性的平衡。既对心理统计学的基本知识进行了深入浅出地介绍，使学生很容易理解和掌握隐含在复杂统计背后的心理统计思想。同时又结合实例，对于统计原理、公式的应用场合和步骤进行了较为详尽的介绍，便于学生应用。其次，《心理统计导论(第9版)》内容选择详略恰当，论述通俗易懂，既消除学生学习心理统计学的恐惧感和枯燥感，又培养学生的学习兴趣。第三，《心理统计导论(第9版)》的章节结构也颇具特色。每一章的结束部分都有一个“整合”，作者在此处会用一个例子将本章所讲内容整合在一起，从而有利于学生将所学知识融会贯通。每章的最后部分，会用小结的方式将本章所讲内容加以总结，并将本章所涉及到的专业术语单独列出，让学生检验自己对本章基本概念的掌握。此外，每章还专设各种有针对性的模拟练习题。通过这些模拟练习题，读者一方面可以检验自己对心理统计学基本概念和基本原理的掌握情况，又可以检验和提高自己利用心理统计学解决实际问题的应用能力。
　　无论是对心理统计学的初学者，还是对已经学过又欲进一步提高心理统计学理论水平和应用能力的人，《心理统计导论(第9版)》都是一本不可多得的优秀教材。

作者简介

　　（美）理查德·鲁尼恩（Richard P. Runyon），他的一生过得充实而有意义。他本科毕业于杜尔大学，博士毕业于耶鲁大学，曾是耶鲁大学谢菲尔德理学院的研究员。在职业生涯的鼎盛时期，他担任纽约长岛大学在布鲁克威尔的C.W.邮政学院的心理系系主任兼科学学院院长。他在心理学杂志上发表过多篇文章，独自撰写或与人合著过多本统计学著作，包括《心理统计》（Fundamentals of Behavioral Statistics）、General Statistics、Fundamentals of Statistics in Biological, Medical, and Health Sciences、Business Statistics、Psychology of Adjustment、Winning with Statistics和How Numbers Lie。
　　凯?科尔曼（Kay A. Coleman），她本科毕业于艾尔姆斯学院，硕士毕业于哈佛大学，博士毕业于波士顿大学，曾是哈佛大学公共卫生学院的研究员。她任教于纽约州立大学石溪分校、哈佛大学、美国东北大学和波士顿大学，曾在波士顿大学担任过Undergraduate Studies的主任。她教授本科生和研究生的课程主要有实验设计、统计和认知心理学。除了本书，她还参与了理查德?鲁尼恩的另外两本高级统计教科书的编著工作。她是New England Educational Research organization的前任会长，还被推选为Society for Multivariate Experimental Psychology、Psi Chi和Golden Key National Honor Society的成员。她获得美国心理学会和Society for General Psychology的院士，现在是美国心理科学协会（原称美国心理学协会）的注册院士。

内页插图

目录

中译本作者序
前　言
第1章　统计学：处理不确定性问题的算术
1.1　什么是统计学
1.2　研究的基本原则
1.3　在统计中经常使用的术语界定
1.4　关于研究目标的一些用语
1.4.1　收集信息——描述性研究
1.4.2　描述关系——相关研究
1.4.3　完整组的比较——非随机分配被试的个体组
1.4.4　建立因果关系——实验研究
1.5　实验的方法
1.6　统计分析在研究中的作用
1.6.1　统计的描述功能
1.6.2　统计的推论功能
1.7　一个统计观测的完整实例
本章小结
需要牢记的术语
练习题
第2章　基本概念
2.1　引　言
2.2　统计符号的语法规则
2.3　求和规则
2.4　数据的类型
2.4.1　称 名 量 表
2.4.2　顺 序 量 表
2.4.3　等距和比率量表
2.5　连续变量和非连续变量
2.5.1　连续变量和数值的“实限”
2.6　尾数的取舍
2.7　比率、频次、比例和百分数
2.8　整　合
本章小结
需要牢记的术语
练习题
第3章　频次分布和图示法
3.1　将数据整理成频次分布表
3.2　累积频次分布表和百分等级
3.3　根据给定的百分等级求其相对应的分数
3.4　百分等级和参照组
3.5　分组频次分布表
3.6　探索性数据分析（EDA）
3.7　图示法
3.7.1　图示法的误用
3.7.2　称 名 变 量
3.7.3　顺 序 变 量
3.7.4　等距和比率变量
3.8　累积百分曲线图
3.9　频次曲线的形式
3.10　整　合
本章小结
需要牢记的术语
练习题
第4章　集中量数
4.1　哪里有平均水平，哪里就有平均数
4.2　为什么要描述集中趋势？
4.3　众　数
4.4　中　数
4.4.1　根据有序数据求中数
4.4.2　根据频次分布表求中数
4.5　算术平均数
4.5.1　根据原始分数求平均数
4.5.2　根据频次分布表求平均数
4.5.3　平均数的一些特点
4.5.4　加权平均数
4.6　平均数、中数及众数的比较
4.6.1　计算的方便性
4.6.2　偏　态
4.6.3　模 糊 值
4.6.4　作为估计者的平均数和中数
4.7　整　合
本章小结
需要牢记的术语
练习题
第5章　差异量数
5.1　离中趋势：标准差和标准正态曲线
5.2　全　距
5.3　四分位差（SIR）
5.4　平 均 差
5.5　标准差（s）和方差（s2）
5.5.1　方差和标准差的计算方法：平均差法
5.5.2　标准差的计算：原始分数法
5.5.3　针对大的数据集合使用原始分数法来计算标准差
5.6　标准差和标准正态分布
5.6.1　z分数的概念
5.6.2　标准正态分布
5.7　范　例
5.8　用来估计误差和精确度的标准差
5.9　T分数的转换
5.10　应　用
本章小结
需要牢记的术语
练习题
第6章　相　关
6.1　相关的概念
6.2　皮尔逊相关r和z分数
6.3　利用原始数据计算相关系数r
6.4　注意事项
6.5　相关矩阵
6.6　顺序量表变量与rs
6.6.1　重 复 等 级
本章小结
需要牢记的术语
练习题
第7章　回归和预测导论
7.1　线性回归
7.1.1　线性关系的公式
7.1.2　根据X变量的取值来预测Y
7.1.3　举例说明回归
7.1.4　构建回归直线
7.2　残差和标准误
7.3　可解释的变异与无法解释的变异
7.4　相关和因果
7.5　整　合
本章小结
需要牢记的术语
练习题
第8章　概　率
8.1　概率论简介
8.2　概率的方法
8.2.1　概率的古典方法
8.2.2　概率的经验方法
8.2.3　估计概率的主观方法
8.3　概率的性质
8.3.1　概率在0到1.00之间变化
8.3.2　概率的表示
8.4　加法规则
8.4.1　当事件不是互不相容的时候
8.4.2　互不相容事件
8.5　乘法规则
8.5.1　独立事件的乘法规则
8.5.2　一个假设的情境
8.6　概率和连续性变量
8.6.1　概率和正态曲线模型
8.6.2　单尾和双尾的概率值
8.7　整　合
本章小结
需要牢记的术语
练习题
第9章　推论统计导论
9.1　取样：幸存者的问题
9.2　抽样分布的概念
9.3　统计假设的检验：显著性水平
9.4　统计假设的检验
9.4.1　虚无假设和备择假设
9.4.2　间接证明的思想
9.5　统计假设检验：两类错误
9.5.1　Ⅰ型错误(α错误)
9.5.2　Ⅱ型错误（β错误）
本章小结
需要牢记的术语
练习题
第10章　单样本显著性检验
10.1　导论：平均数的抽样分布
10.2　统计假设检验：已知总体平均数和标准差
10.2.1　样本平均数落在特定区间内的概率
10.2.2　样本平均数的假设检验
10.3　通过样本数据进行参数估计：点估计
10.4　参数未知时的统计假设检验：t检验
10.4.1　t分布的特点
10.4.2　σ未知时的统计假设检验：单样本情况
10.5　参数估计：区间估计
10.6　置信区间与置信限
10.7　皮尔逊相关系数r的检验：单个样本
10.7.1　ρ=0时的假设检验
10.7.2　等级相关系数（rs）的显著性检验：单样本
10.8　整　合
本章小结
需要牢记的术语
练习题
第11章　统计推论：双样本
11.1　两个独立样本的统计检验
11.2　通过样本数据估计σX1-X2��
11.3　统计假设检验：t检验
11.3.1　举例说明：t检验
11.4　t比率和方差齐性
11.5　两个相关样本的统计比较
11.5.1　相关组之间平均数差异的标准误
11.5.2　相关样本t检验的实例
11.6　独立样本设计与相关样本设计的比较
11.7　整　合
本章小结
需要牢记的术语
练习题
第12章　方差分析概述
12.1　引　言
12.2　平方和的概念
12.3　举例说明：双样本情况
12.3.1　把总平方和分成组内平方和与组间平方和
12.3.2　计算方差估计值
12.4　方差分析的基本概念
12.5　以三个实验组为例
12.6　F值的解释
12.7　单变量实验设计：相关样本
12.8　以三个配对组为例
12.9　计算平方和与方差估计值
12.10　平均数之间的Tukey�餾 HSD显著性检验
12.11　整　合
12.11.1　单因素独立样本方差分析
12.11.2　单因素相关样本方差分析
本章小结
需要牢记的术语
练习题
第13章　非参数显著性检验
13.1　导　言
13.2　类别变量
13.2.1　二项检验
13.2.2　当N较大时，二项值的分布近似正态曲线
13.3　单变量的χ2检验
13.4　类别变量的独立χ2检验
13.5　顺序量表变量
13.6　独立样本设计：曼—惠特尼U检验
13.6.1　数据中具有相同等级的曼—惠特尼U检验
13.6.2　N1和/或N2大于20时的曼—惠特尼U检验
13.7　相关样本的非参数检验
13.7.1　符号检验
13.7.2　威尔科克松配对符号等级检验
13.7.3　威尔科克松配对符号等级检验的理论假设
本章小结
需要牢记的术语
练习题
附录
表
参考文献
参考答案

精彩书摘

　　第1章　统计学：处理不确定性问题的算术
　　1.1　什么是统计学
　　考虑一下你每天所做的许多极为复杂的工作，你会感到大为惊奇。你绝对是与众不同的。你具有和别人不同的相貌、不同的智力结构、不同的人格以及不同的价值观。尽管如此，你却又与他人一样，具有“审视”环境、预计危险何时何地发生并做出正确行为的能力。可以说，一个人正是凭借这种能力才可能成功地躲避枪弹的威胁。很显然，你能够接收、整合和加工大量感觉信息，这并不奇怪。但令你更奇怪的可能是，从统计学角度看，你表现出的“智慧”行为在多数情况下是正确的。简言之，你是一个非常老道并善于作出决策的统计工具。
　　试设想，你在拥挤的公路上一边开车，一边与你的朋友聊天，这项任务就其本身而言是非常复杂的，尽管这么分心，你也能兼顾公路和交通状况。当然，你的感觉系统并不能同时注意到当时所发生的一切事情，但是，你的观察在一定程度上是类似于做一个民意调查：从有限的感觉输入样本中，得到更多关于当时所处环境的判断。那么，这些判断对于我们来说有什么意义呢?设想在没有事先警告的情况下，在你前面行车的司机踩了急刹车，在非常短的时间内，你必须依靠收集到的样本信息做出行动。你大脑中的概率机制能评估可选择的行为。你要么刹车，要么右打方向进入路肩，或者左打方向进入快车道，或者只是祈祷。如果你刹车，你要评估及时停住的概率有多大？如果急刹车看起来安全，你同样还需要判断在你后面的车是否有足够的刹车距离以避免追尾。

前言/序言

　　纵观整个心理学的发展史，不难发现，心理学研究的每一次重大进展，似乎都与研究方法和手段的发展密不可分，正所谓“科学是随着研究方法所取得的成就向前的。研究方法每前进一步，随之我们面前也就开拓了一个充满种种新鲜事物的更辽阔的远景。”正因为这样，心理统计学作为心理学研究方法的一个重要组成部分，对于心理专业的学生而言，其重要性不言而喻。但同时，我们又必须正视一个现实，心理统计学常常是学生感觉学习最为困难的课程之一。许多学生花费大量时间和精力却收效甚微，一旦遇到实际问题仍是一筹莫展，手足无措。为什么会出现这种情况呢？我想原因是多方面的，但最重要的原因有二：一是教材问题。正如张厚粲先生所说，“纵观国内相关专业著作，大多数都没有能在原理推导和实际问题解决方面平衡得很好：有的数学背景较强，太多的统计原理和推导，较少实际意义的说明；有的则只重介绍统计技术的应用，缺乏对原理概念的必要说明。”二是由教材问题所带来的学习导向问题。面对数学背景较强的教材，学生会将其作为纯数学课程来学习，力图搞清楚每一个统计公式的来龙去脉。而面对技术导向的教材，学生则又会将其作为简单的工具课来学，认为只要记住各种公式，就可以加以运用。事实上，要想学好心理统计学，一是注意掌握心理统计学的基本思想，养成科学的统计思维，形成正确的统计观；二是注意创造性地将统计思想用于实际研究，从而能够根据研究需要，准确地选择科学有效的统计方法。所以，一本好的心理统计学教材必须在理论性与工具性方面找到平衡点。
　　美国耶鲁大学心理学博士理查德·鲁尼恩等著的《心理统计导论》正是这样一本优秀的教材。该教材是《心理统计》（第9版）的精要版。

心理统计学：探索数据背后的规律 在信息爆炸的时代，数据无处不在，渗透在我们生活的方方面面。无论是社会科学研究、教育评估、市场分析，还是医疗健康、行为科学探索，理解和运用数据分析的能力都变得至关重要。而心理统计学，作为一门连接心理学与统计学的桥梁，正是帮助我们驾驭这片数据海洋的强大工具。它不仅教会我们如何收集、整理、描述数据，更重要的是，它指引我们如何从看似杂乱无章的数据中提炼出有意义的规律，理解变量之间的关系，并在此基础上做出审慎的推断和决策。 为何需要心理统计学？ 心理学是一门研究人类思想和行为的科学。然而，人类的行为和心理现象往往是复杂且多变的，难以直接观察和量化。这就需要统计学的方法来为心理学研究提供科学的支撑。心理统计学正是这样一门学科，它为心理学研究者提供了严谨的研究设计、数据分析和结果解释的理论框架和实践方法。 想象一下，一位教育心理学家想要评估一种新的教学方法是否比传统方法更有效。他不能仅仅凭感觉或者个别案例来下结论。他需要设计一个实验，收集学生们的学习成绩数据，然后运用统计学的方法来分析这些数据，判断差异是否具有统计学意义，是否能够推广到更广泛的学生群体。又比如，一位临床心理学家在研究某种新型疗法对抑郁症患者的疗效。他需要收集患者的症状评分数据，并用统计方法来检验疗法的有效性，以及评估疗效与患者某些特征（如年龄、性别）之间是否存在关联。 没有统计学的介入，心理学研究就可能沦为主观臆断，难以获得客观、可信的结论。心理统计学正是为心理学研究披上了科学的外衣，使其能够以更加严谨、可量化的方式探索人类心智的奥秘。 心理统计学涵盖的核心内容 心理统计学是一门系统性的学科，其内容涵盖了从基础概念到复杂模型的多个层面。 一、数据的描述与概括：认识你的数据 在进行任何深入分析之前，我们首先需要了解我们收集到的数据的基本特征。这包括： 数据的类型与测量尺度： 了解数据的性质是理解后续分析的关键。我们接触到的数据可以是定性的（如性别、性格类型）或定量的（如考试分数、反应时间），而定量数据又可以进一步细分为定距（如温度）和定比（如身高、体重）等不同的测量尺度，不同的尺度决定了我们可以对其进行的操作和解释。 集中趋势的度量： 描述一组数据“中心”在哪里，最常使用的指标包括： 平均数（Mean）： 最常用的指标，代表了数据集的算术平均值，但容易受到极端值的影响。 中位数（Median）： 数据排序后位于中间位置的数值，不受极端值影响，更适合描述偏态分布的数据。 众数（Mode）： 数据集中出现频率最高的数值，适用于任何类型的数据。 离散程度的度量： 衡量数据围绕中心值分布的离散程度，这能反映数据的变异性： 全距（Range）： 数据中的最大值与最小值之差，简单直观但极易受极端值影响。 方差（Variance）： 所有数据点与平均数差值的平方的平均值，是离散程度的重要指标。 标准差（Standard Deviation）： 方差的平方根，与原始数据单位一致，更易于解释，是衡量数据离散程度最常用的指标。 分布形态的描述： 数据的分布形态能够提供关于数据特征的丰富信息： 偏度（Skewness）： 描述数据分布的不对称性，正偏态表示右侧拖尾较长，负偏态表示左侧拖尾较长。 峰度（Kurtosis）： 描述数据分布的“尖锐”程度，高峰度表示数据集中在中心区域，并有较长的尾部，高峰度表示数据分布相对平坦。 正态分布（Normal Distribution）： 一种重要的理论分布，许多统计推断方法都基于正态分布的假设。 二、概率论的基础：理解随机性 统计推断的核心在于处理不确定性，而概率论正是理解随机性的语言。 概率的基本概念： 事件、样本空间、概率的定义与性质。 概率分布： 描述随机变量取值的概率，其中二项分布、泊松分布、均匀分布等在特定情境下有广泛应用。 期望值与方差： 随机变量的平均值和变异程度，是理解概率分布的重要工具。 中心极限定理（Central Limit Theorem）： 这是一个极其重要的定理，它指出，即使原始总体分布不是正态的，只要样本量足够大，样本均值的抽样分布也会近似服从正态分布。这为许多统计推断方法提供了理论基础。 三、统计推断：从样本到总体 统计推断是心理统计学的核心目标，它允许我们通过对样本数据的分析，对更大的总体做出有根据的推断。 参数估计： 点估计（Point Estimation）： 使用样本统计量来估计总体的未知参数，例如使用样本均数来估计总体均数。 区间估计（Interval Estimation）： 计算一个置信区间，该区间有一定概率包含真实的总体参数。置信区间（Confidence Interval）是理解研究结果精确度的重要工具，它告诉我们估计值的不确定性范围。 假设检验（Hypothesis Testing）： 零假设（Null Hypothesis, H0）与备择假设（Alternative Hypothesis, H1）： 提出关于总体参数的陈述，并用样本数据来检验。 统计检验量（Test Statistic）： 根据样本数据计算出的一个数值，用于评估零假设的可能性。 P值（P-value）： 在零假设为真的情况下，获得当前样本数据或比当前样本数据更极端结果的概率。P值越小，越倾向于拒绝零假设。 显著性水平（Significance Level, α）： 事先设定的拒绝零假设的阈值，通常为0.05或0.01。 第一类错误（Type I Error）： 错误地拒绝了真实的零假设（假阳性）。 第二类错误（Type II Error）： 错误地接受了虚假的零假设（假阴性）。 功效（Power）： 正确拒绝虚假的零假设的概率。 四、常用的统计分析方法：检验你的假设 心理统计学提供了多种强大的工具来检验不同的研究假设。 t检验（t-test）： 单样本t检验： 检验单个样本的均数是否与已知的总体均数有显著差异。 独立样本t检验： 比较两个独立样本的均数是否存在显著差异，常用于比较实验组和对照组。 配对样本t检验： 比较同一组被试在不同时间点或不同条件下的均数是否存在显著差异，常用于前后测设计。 方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）： 单因素方差分析： 检验一个分类自变量（因子）对一个连续因变量的影响，用于比较三个或三个以上组别的均数。 多因素方差分析： 检验两个或多个自变量的独立效应和交互效应。 重复测量方差分析： 用于分析同一被试在多个测量点或条件下数据的相关性。 卡方检验（Chi-square Test）： 拟合优度卡方检验： 检验观察到的频数分布是否与期望的理论分布显著不同。 独立性卡方检验： 检验两个分类变量之间是否存在关联。 相关分析（Correlation Analysis）： 皮尔逊积矩相关系数（Pearson's r）： 衡量两个连续变量之间线性关系的强度和方向。 斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's rho）： 衡量两个变量（可以是定序变量）之间单调关系的强度和方向。 回归分析（Regression Analysis）： 简单线性回归： 预测一个因变量（因变量）基于一个自变量（自变量）的变化。 多元线性回归： 预测一个因变量基于多个自变量的变化，并可以分析各自变量的相对贡献。 逻辑回归： 用于预测二分类因变量，是分类数据分析的重要工具。 五、多变量统计方法：探索更深层次的联系 当研究涉及多个变量时，我们需要更高级的统计技术来揭示变量之间的复杂关系。 因子分析（Factor Analysis）： 用于识别一组观测变量背后潜在的、不可直接测量的共同因子。 聚类分析（Cluster Analysis）： 将个体或对象根据其相似性分成若干组（簇）。 判别分析（Discriminant Analysis）： 根据一组变量来预测个体所属的类别。 六、研究设计与伦理 统计学方法并非孤立存在，它们与研究的设计紧密相连。恰当的研究设计能够提高统计分析的效率和有效性，避免混淆变量。同时，在数据收集和分析过程中，也必须遵循严格的伦理规范，保护被试权益，确保研究的公正性和透明性。 心理统计学的重要性与应用 心理统计学不仅仅是研究者工具箱中的一项技术，它更是一种思维方式。它培养我们具备批判性思维，能够质疑数据的来源、分析方法的合理性，并审慎地解读研究结果。 在心理学各个分支领域，心理统计学都扮演着不可或缺的角色： 临床心理学： 评估心理治疗的疗效，诊断心理疾病，预测复发风险。 认知心理学： 分析实验数据，理解记忆、学习、决策等认知过程。 社会心理学： 探索社会互动、群体行为、态度形成等规律。 发展心理学： 研究个体在生命周期中的成长与变化。 教育心理学： 评估教学效果，研究学习障碍，设计教育干预措施。 组织心理学： 分析员工绩效，评估培训项目，研究组织文化。 掌握心理统计学，意味着我们不仅能够理解他人的研究成果，更能独立地设计和执行科学的研究，从而为增进人类对自身心智的理解贡献力量。它是一扇通往更深入、更客观认识人类世界的大门，是所有致力于探索心理奥秘的研究者和实践者的必备素养。

评分☆☆☆☆☆

从内容广度来看，这本教材的覆盖面非常全面，但其处理复杂主题的方式却保持着令人称道的简洁和聚焦。比如，对于那些初学者容易混淆的非参数检验，作者没有陷入过多的数学推导泥潭，而是清晰地界定了它们适用的情境——当数据不满足正态分布假设或数据类型为顺序变量时。这种“在什么情况下用什么工具”的实用主义导向，对我进行实际数据分析帮助极大。更不用说，它对“效应量”这一现代统计学越来越重视的概念给予了足够的篇幅进行介绍和强调。在过去，我们可能满足于看到p值显著就沾沾自喜，但这本书明确指出，统计显著性并不等同于实际重要性。通过讲解Cohen's d等效应量指标，它成功地将读者的关注点从单纯的“有无差异”转移到“差异有多大”，这无疑是顺应了当前心理学计量学发展的趋势，确保了我们学到的知识是前沿和适用的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实操指导性达到了一个令人赞叹的水平。很多统计教材重理论轻应用，读完后依然不知道如何在实际的研究软件（比如SPSS或R）中操作。但《心理统计导论（第9版）》在这方面做出了显著的改进。它不仅解释了“做什么”（统计检验的原理），更清晰地展示了“怎么做”（在特定软件环境下的操作步骤）。虽然软件版本可能会更新，但书中所传达的操作逻辑和结果解读的思维框架是永恒的。我特别欣赏它对“结果解读”部分的强调。统计结果出来后，如何用非技术性的语言向同事、导师乃至公众解释你的发现和局限性，才是心理学研究的真正价值所在。书中提供了大量的“如何撰写报告”的范例，教导我们如何批判性地看待自己的数据，识别潜在的效应大小和统计功效问题，这对于培养一个负责任的科研人员至关重要。它教会的不是简单的数字操作，而是科学的审慎态度。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的结构安排印象尤为深刻，它遵循了一种极其逻辑严密、层层递进的叙事线索。初学者往往会在学到回归分析或方差分析时感到迷失，因为这些高级主题往往建立在对描述性统计和概率论的扎实理解之上。然而，本书的处理方式非常高明，它没有急于求成，而是花了大量篇幅打磨基础。比如，在介绍标准差和方差时，作者不仅给出了计算方法，更深入探讨了它们在衡量数据离散程度上的局限性，并自然过渡到标准化分数（Z分数）的概念，为后续的参数估计埋下了伏笔。这种细致入微的铺垫，使得当我们最终接触到推断性统计的核心——抽样分布时，不会感到突然的跳跃感。阅读体验就像是沿着一条精心铺设的阶梯向上攀登，每一步都走得坚实可靠，而不是被直接抛到了山顶，让人喘不过气。这种对知识体系完整性的尊重，使得这本书不仅仅是一本工具书，更像是一部严谨的统计学思想史的入门读本。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，虽然服务于严谨的学术目的，却带着一股恰到好处的亲和力。它避免了那种居高临下的说教感，更像是资深教授耐心地和你进行一次深入的学术对话。例如，在讨论多重比较的校正问题时，作者并未直接抛出Bonferroni校正公式，而是先用一个生动的例子说明为什么进行多次检验会导致第一类错误率累积增加（就像买彩票一样，买得越多中奖概率越大，但真正的中奖概率却被稀释了），然后再引出解决方案。这种故事化的叙事方式，极大地增强了阅读的粘性。对于我这种经常需要自学教材的读者而言，一本能够持续吸引我读下去的书，其价值不言而喻。它成功地将统计学的“冷硬”外壳，包裹上了一层易于接受的学习“外衣”，使得统计不再是研究路上的拦路虎，而更像是一个强有力的助手。

评分☆☆☆☆☆

这本《心理统计导论（第9版）》简直是统计学入门者的福音，尤其是对于我们这些非数学专业出身，却又深陷于心理学研究泥潭的人来说。翻开书页，首先感受到的是作者那种试图将复杂概念剥开揉碎，用最直白语言重新构建的匠心。它不像某些教科书那样，上来就是一连串令人望而生畏的公式和抽象定义，而是巧妙地将统计学的核心思想融入到一系列贴近我们日常研究场景的例子中。比如，讲解假设检验时，不是干巴巴地告诉你P值代表什么，而是通过一个关于“新型干预措施是否有效”的案例，让你真切地体会到为什么我们需要设定零假设，以及拒绝零假设的实际意义。这种教学方式极大地降低了学习的心理门槛，让我这个曾经对统计抱有天然恐惧的人，都能在阅读过程中找到那种“原来如此”的豁然开朗的瞬间。书中的插图和图表设计也十分用心，并非简单的信息堆砌，而是精准地服务于概念的解释，使得那些原本需要反复琢磨才能理解的统计分布图，变得清晰易懂。可以说，它在引导读者建立稳固的统计直觉方面，做得比我预期的要出色得多。

评分☆☆☆☆☆

考试需要啊，没办法。书还是很好的呢

评分☆☆☆☆☆

然而，委员会中还是有一位成员心存疑虑，那就是心理学家奥斯卡?芬斯特（Oskar Pfungst）。他猜想冯?奥斯顿可能无意识地做出了一些暗示动作，而汉斯就根据这些暗示动作做出相应的反应。于是，芬斯特建议采用控制更加严格的方法来测试汉斯的能力。如果汉斯的主人不知道问题的答案或不在汉斯的视野之内。汉斯还能正确回答问题吗？结果，测试时若奥斯顿无法看到写在题板上问题，汉斯也就无法通过测试。同样，即便奥斯顿看得到题目，但当他被要求站在幕后或站在汉斯视野之外时，汉斯也无法正确回答问题。

评分☆☆☆☆☆

从某种角度而言，每个人都是心理学家。我们都会为了理解他人的所感所想而研究和分析其行为，并且试图对他下一步的行动做出预测。但是，你的叔叔和婶婶平日里所用的类似于常识的心理学知识和你将在本书中学到的心理学知识有着一个本质的区别。从上文芬斯特采用实证方法来求证假设的过程中我们便可以对此略知一二。贯穿本书始末的心理学定义也是本章这部分的一个重要的核心概念：

评分☆☆☆☆☆

统计比较难，所以买本导论学一下，质量可以。

评分☆☆☆☆☆

汉斯的美名远扬欧美，他成为了全世界最著名的动物。但科学界却对汉斯的智力表示怀疑。马会思维和推理吗？当然不会。但应该如何解释汉斯的聪明表现呢？

评分☆☆☆☆☆

买重复了，这本书不错

评分☆☆☆☆☆

然而，委员会中还是有一位成员心存疑虑，那就是心理学家奥斯卡?芬斯特（Oskar Pfungst）。他猜想冯?奥斯顿可能无意识地做出了一些暗示动作，而汉斯就根据这些暗示动作做出相应的反应。于是，芬斯特建议采用控制更加严格的方法来测试汉斯的能力。如果汉斯的主人不知道问题的答案或不在汉斯的视野之内。汉斯还能正确回答问题吗？结果，测试时若奥斯顿无法看到写在题板上问题，汉斯也就无法通过测试。同样，即便奥斯顿看得到题目，但当他被要求站在幕后或站在汉斯视野之外时，汉斯也无法正确回答问题。

评分☆☆☆☆☆

很简单的统计书，写很十分详细，前半部分有些地方都显得有点弱了。不过还是不错的。

评分☆☆☆☆☆

解释发生的事情