全国高等学校心理学系列教材：心理统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈世平 著

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• 心理学
• 统计学
• 高等教育
• 教材
• 心理统计
• 数据分析
• 研究方法
• 社会科学
• 大学教材
• 全国高校系列教材

出版社： 南开大学出版社

ISBN：9787310036769

版次：1

商品编码：10955254

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-08-01

用纸：胶版纸

页数：334

字数：386000

内容简介

《全国高等学校心理学系列教材：心理统计学》是作者在心理学专业本科生和研究生的心理统计学课程和SPSS统计应用课程的教学基础上编写而成的。本书重点介绍在心理学和社会科学研究中最常使用的基本统计知识，包括描述统计和推论统计两部分。前者包括次数分布、图表制作、集中量数与差异量数、相对位置量数和数据分布等；后者包括概率与概率分布、样本分布、参数检验、相关分析与回归分析，以及非参数检验等。
本书根据心理学专业学生和心理学及社会科学工作者实际应用的需要构建内容体系，如统计图和统计表的绘制，对不能满足参数检验条件的数据进行必要的转换以及回归分析中对共线性、异方差和自相关等问题的处理等，都是在心理学和有关社会科学研究中经常遇到的数据处理问题。本书力求在文字上简明易懂，结合心理学和社会科学研究中的实例来说明统计方法的特点、应用条件和适用场合。通过掌握这些基本的统计分析方法，可以为进一步学习其他高级统计分析方法打下基础。
本书注重对统计方法思想的阐述，尽量避开深奥的数学原理和数学公式的推导，使具备初等数学知识的读者就能够理解和掌握实际应用中的基本统计方法。同时，为了方便读者对统计工具的使用，本书还介绍了一些计算机常用统计软件（如Excel和SPSS）的操作技巧，以帮助大家在实际应用中省去大量繁杂的数据计算工作。
为了方便读者自学，本书每章均附有思考与练习题，并在书后附有部分答案。思考与练习题一方面可以加深对所学内容的理解，另一方面又可以为读者的复习、自修或自我检查提供参照。

目录

前 言
第一章 绪论
第一节 心理统计及其发展
一、什么是心理统计
二、心理统计的发展
第二节 心理统计的基本内容
一、描述统计
二、推断统计
第三节 心理统计中常用的基本概念和统计符号
一、总体和样本
二、随机抽样与抽样误差
三、常量与变量
四、连续变量与离散变量
五、自变量与因变量
六、参数和统计量
七、常用统计符号
思考与练习题

第二章 数据的收集与整理
第一节 数据的收集
一、观察法
二、实验法
三、调查法
第二节 数据的整理——统计表与统计图
……
第三章 集中量数
第四章 差异量数
第五章 概率与概率分布
第六章 参数估计
第七章 分设检验
第八章 方差分析
第九章 相关分析与回归分析
第十章 X2检验
第十一章 其他非参数检验
思考与练习题参考答案
参考文献
附录

前言/序言

心理统计学：理解数据背后的科学 在当今数据驱动的时代，理解和解读数据是各个领域不可或缺的能力。尤其是在心理学研究中，严谨的统计分析是探索人类行为、认知和情感奥秘的基石。心理统计学，作为连接心理学理论与实证研究的桥梁，为我们提供了系统的方法和工具，以科学的方式收集、整理、分析和解释心理学数据，从而得出可靠的结论，推动学科发展。 本书旨在为读者提供一个全面且深入的心理统计学学习体验。我们不仅仅是介绍各种统计公式和计算方法，更侧重于阐述这些方法背后的统计学原理、逻辑以及在实际心理学研究中的应用。通过本书的学习，你将能够： 建立扎实的统计学基础： 从最基本的描述性统计概念出发，如集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、全距）以及分布（正态分布、偏态分布、峰态），逐步深入到推断性统计的核心，包括抽样理论、参数估计、假设检验等。我们将详细解释这些概念的含义、计算方法及其在心理学研究中的意义，帮助你理解数据如何能够代表更广泛的人群。 掌握核心的统计分析技术： 本书将涵盖心理学研究中最常用和最重要的一系列统计技术。这包括： t检验： 用于比较两个独立样本或配对样本的均值差异，是检验不同处理组或条件下的平均水平是否存在显著差异的常用工具。我们将深入探讨独立样本t检验、配对样本t检验、单样本t检验的适用条件、计算过程、结果解释以及在心理学研究中的典型应用场景，例如比较两种教学方法的效果、评估药物对情绪的影响等。 方差分析 (ANOVA)： 当研究中涉及三个或三个以上组别的比较时，ANOVA便成为首选。我们将详细介绍单因素方差分析、双因素方差分析，以及更复杂的因素设计。你将学习如何检验不同因素的主效应和交互效应，并理解事后检验（post-hoc tests）的必要性。从教育心理学中不同教学模式对学习成绩的影响，到社会心理学中不同社会情境对行为表现的差异，ANOVA都能提供有力的分析支持。 相关分析： 探究两个变量之间线性关系的强度和方向。我们将介绍Pearson相关系数，并探讨其适用条件和解释。理解相关性不等于因果性是至关重要的，本书将强调这一点，并通过实例分析，例如探究学习时间与考试成绩之间的关系，或亲子沟通频率与青少年心理健康之间的关联。 回归分析： 在相关分析的基础上，回归分析进一步允许我们预测一个变量（因变量）基于一个或多个其他变量（自变量）的值。本书将涵盖简单线性回归和多元线性回归，让你掌握如何建立预测模型，并评估模型的预测效度。例如，我们可能使用学生的家庭背景、学习习惯等变量来预测其学业成就。 卡方检验： 用于分析分类变量之间的关系。例如，考察不同性别在特定观点上的比例是否存在差异，或者不同教育背景在选择某项职业上的偏好。我们将讲解拟合优度卡方检验和独立性卡方检验，以及在实际研究中如何构建列联表并解释卡方结果。 非参数检验： 在数据不满足参数检验的某些假设（如正态性）时，非参数检验是重要的替代方法。我们将介绍一些常用的非参数检验，如Mann-Whitney U检验（对应独立样本t检验）、Wilcoxon符号秩检验（对应配对样本t检验）和Spearman秩相关分析（对应Pearson相关分析），帮助你应对各种数据分布的挑战。 理解统计假设检验的逻辑： 假设检验是推断性统计的核心。我们将详细解释零假设（H0）和备择假设（H1）的含义，P值的意义，以及犯第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪）的概念。你将学习如何根据研究问题设定恰当的假设，选择合适的检验方法，解释检验结果，并得出关于研究假设的结论。 培养批判性思维和数据解读能力： 学习统计学不仅仅是掌握计算技巧，更重要的是培养一种科学的思维方式。本书将引导你批判性地审视研究设计，评估统计结果的可靠性，避免常见的统计误用和误解。我们将通过大量的心理学案例，展示如何将统计方法应用于解决实际的心理学问题，并分析研究中的优势和局限性。 掌握统计软件的应用： 在现代心理学研究中，统计软件是必不可少的工具。本书将以常见的统计软件（例如SPSS或R，根据实际教材情况）为例，结合具体的统计分析步骤，指导你如何输入数据、进行分析、解读输出结果。通过实践操作，你将能更有效地运用所学知识解决实际问题。 本书内容循序渐进，结构清晰，语言通俗易懂。每个章节都配有理论讲解、公式推导、图表说明和丰富的例题，帮助读者加深理解。同时，我们鼓励读者在学习过程中积极思考，将所学知识与自身的学习和研究经验相结合，真正做到学以致用。 无论你是心理学专业的本科生、研究生，还是对心理统计学感兴趣的科研人员、教育工作者，本书都将是你学习和探索心理统计学领域的宝贵资源。我们相信，通过本书的学习，你将能够自信地运用统计学工具，更深入地理解心理学的世界，为你的学术研究和职业发展奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书在习题和案例分析部分的丰富性与针对性上，做得达到了一个极高的水准。我发现它并非那种千篇一律的“套路题库”，每一个练习题的设置都紧密贴合了该章节所教授的核心技能，目的性极强。尤其值得称赞的是，书中提供了一系列基于真实心理学研究数据的情境分析题，这些题目往往会给出一个研究背景、样本量以及一些原始数据描述，要求读者自行选择并执行恰当的统计检验。这种“实战演练”的模式，极大地锻炼了我们识别研究问题、匹配统计方法的能力，远比单纯计算一个P值要来得有深度。而且，在书的后半部分，作者还巧妙地加入了一些关于统计软件操作的指导性说明（尽管没有包含具体的软件截图，但对操作逻辑的阐述非常到位），将理论与实践完美地结合起来，让我真正体会到了将统计学应用于科研的完整流程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面色彩的搭配和字体选择都透露着一种沉稳而不失活力的学术气息，摸上去质感也相当不错，一看就知道是下了功夫的精品。初次翻开时，我特别关注了目录的编排，它清晰地勾勒出了整个知识体系的脉络，从最基础的描述性统计概念，到推断性统计的核心方法，再到一些更高级的测量与评估技术，结构逻辑性极强，循序渐进，非常适合初学者建立稳固的知识框架。而且，书中穿插的那些精美的图表和示意图，不仅仅是简单的装饰，它们精准地将抽象的统计概念可视化了，比如某一个复杂的概率分布图，通过色彩的区分和标注的清晰度，让人一下子就能抓住重点，避免了那种干巴巴的纯文字描述带来的阅读疲劳。我特别欣赏作者在介绍每一个统计概念时，总能迅速地连接到心理学研究的具体应用场景，而不是空泛地罗列公式，这让我在学习过程中，始终能感受到这些数学工具对于理解人类行为的实际价值。整体感觉，这是一本非常注重阅读体验和知识传递效率的教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度和广度把握得非常到位，它成功地在“深度”与“易懂性”之间找到了一个极佳的平衡点。它不仅仅停留在对基本检验（如t检验、ANOVA）的介绍上，而是深入探讨了这些检验背后的统计学假设——比如正态性、方差齐性等，并且非常务实地提供了当这些假设被违反时，我们应该如何进行稳健性处理或者选择非参数方法的指导。这种对前提条件的严格要求和对替代方案的介绍，体现了作者严谨的学术态度，确保我们学到的知识是真正能够在高质量研究中应用的。此外，书中对于效应量（Effect Size）的讲解篇幅占据了相当重要的位置，作者反复强调了仅仅报告显著性是远远不够的，这种对效应量重要性的强调，无疑是引领读者走向现代心理学研究规范的关键一步，这让我对统计推断的理解上升到了一个新的层次。

评分☆☆☆☆☆

从整体阅读体验来看，这本书带来的收获是系统性和构建性的。它构建了一个坚实的认知基础，让我不再将统计学视为一堆孤立的公式和晦涩的术语集合，而是将其视为一套严密的逻辑推理工具箱。书中每一章节的过渡都设计得非常自然流畅，后一章的内容往往是前一章概念的自然延伸和深化，使得整个学习过程形成了一个完整的知识闭环。特别是最后关于信度和效度的讨论部分，它将前面学习的所有统计测量的知识点进行了整合，提供了一个综合性的视角来评估一个心理学工具的科学性。阅读完这本书后，我感觉自己不再是那个面对统计图表感到茫然无措的人，而是能够自信地去审视、去质疑研究结果的科学读者和潜在研究者，它真正地为我打开了通往实证心理学世界的大门，这种对研究思维的根本性提升，是任何其他教材难以比拟的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的语言风格感到十分惊喜，它没有采用那种过于晦涩难懂的教科书腔调，而是用一种非常接地气、如同资深教授在进行一对一辅导般的口吻来讲解那些复杂的统计原理。比如，在解释“原假设与备择假设”这一对核心概念时，作者并没有直接扔出定义，而是先设想了一个日常生活中我们如何进行判断和决策的场景，用一个生活化的例子将这种逻辑关系描摹得淋漓尽致，读起来丝毫没有距离感。更难能可贵的是，书中对于公式的推导过程处理得非常细致入微，它不是那种只展示结果的“黑箱”操作，而是把每一步的数学推导都拆解得非常清晰，甚至连一些看似微不足道的代数转换，作者也用小括号做了备注说明，这对于我这种数学基础不算特别扎实的学习者来说，简直是救命稻草，极大地增强了我克服畏难情绪的信心。读完一章后，常常有一种“原来如此，其实也没那么难”的豁然开朗的感觉。

评分☆☆☆☆☆

书籍很好

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过于专业了，HOLD不住啦

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书籍很好

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

书角都折了，买回来陪图书馆的，要是不能陪，我就给你退回去

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

书角都折了，买回来陪图书馆的，要是不能陪，我就给你退回去

评分☆☆☆☆☆

深入浅出的书，内容比较实用

评分☆☆☆☆☆

书籍很好