全國高等學校心理學係列教材：心理統計學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳世平 著

圖書標籤:

• 心理學
• 統計學
• 高等教育
• 教材
• 心理統計
• 數據分析
• 研究方法
• 社會科學
• 大學教材
• 全國高校係列教材

齣版社： 南開大學齣版社

ISBN：9787310036769

版次：1

商品編碼：10955254

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2011-08-01

用紙：膠版紙

頁數：334

字數：386000

內容簡介

《全國高等學校心理學係列教材：心理統計學》是作者在心理學專業本科生和研究生的心理統計學課程和SPSS統計應用課程的教學基礎上編寫而成的。本書重點介紹在心理學和社會科學研究中最常使用的基本統計知識，包括描述統計和推論統計兩部分。前者包括次數分布、圖錶製作、集中量數與差異量數、相對位置量數和數據分布等；後者包括概率與概率分布、樣本分布、參數檢驗、相關分析與迴歸分析，以及非參數檢驗等。
本書根據心理學專業學生和心理學及社會科學工作者實際應用的需要構建內容體係，如統計圖和統計錶的繪製，對不能滿足參數檢驗條件的數據進行必要的轉換以及迴歸分析中對共綫性、異方差和自相關等問題的處理等，都是在心理學和有關社會科學研究中經常遇到的數據處理問題。本書力求在文字上簡明易懂，結閤心理學和社會科學研究中的實例來說明統計方法的特點、應用條件和適用場閤。通過掌握這些基本的統計分析方法，可以為進一步學習其他高級統計分析方法打下基礎。
本書注重對統計方法思想的闡述，盡量避開深奧的數學原理和數學公式的推導，使具備初等數學知識的讀者就能夠理解和掌握實際應用中的基本統計方法。同時，為瞭方便讀者對統計工具的使用，本書還介紹瞭一些計算機常用統計軟件（如Excel和SPSS）的操作技巧，以幫助大傢在實際應用中省去大量繁雜的數據計算工作。
為瞭方便讀者自學，本書每章均附有思考與練習題，並在書後附有部分答案。思考與練習題一方麵可以加深對所學內容的理解，另一方麵又可以為讀者的復習、自修或自我檢查提供參照。

目錄

前 言
第一章 緒論
第一節 心理統計及其發展
一、什麼是心理統計
二、心理統計的發展
第二節 心理統計的基本內容
一、描述統計
二、推斷統計
第三節 心理統計中常用的基本概念和統計符號
一、總體和樣本
二、隨機抽樣與抽樣誤差
三、常量與變量
四、連續變量與離散變量
五、自變量與因變量
六、參數和統計量
七、常用統計符號
思考與練習題

第二章 數據的收集與整理
第一節 數據的收集
一、觀察法
二、實驗法
三、調查法
第二節 數據的整理——統計錶與統計圖
……
第三章 集中量數
第四章 差異量數
第五章 概率與概率分布
第六章 參數估計
第七章 分設檢驗
第八章 方差分析
第九章 相關分析與迴歸分析
第十章 X2檢驗
第十一章 其他非參數檢驗
思考與練習題參考答案
參考文獻
附錄

前言/序言

心理統計學：理解數據背後的科學 在當今數據驅動的時代，理解和解讀數據是各個領域不可或缺的能力。尤其是在心理學研究中，嚴謹的統計分析是探索人類行為、認知和情感奧秘的基石。心理統計學，作為連接心理學理論與實證研究的橋梁，為我們提供瞭係統的方法和工具，以科學的方式收集、整理、分析和解釋心理學數據，從而得齣可靠的結論，推動學科發展。 本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的心理統計學學習體驗。我們不僅僅是介紹各種統計公式和計算方法，更側重於闡述這些方法背後的統計學原理、邏輯以及在實際心理學研究中的應用。通過本書的學習，你將能夠： 建立紮實的統計學基礎： 從最基本的描述性統計概念齣發，如集中趨勢（均值、中位數、眾數）、離散程度（方差、標準差、全距）以及分布（正態分布、偏態分布、峰態），逐步深入到推斷性統計的核心，包括抽樣理論、參數估計、假設檢驗等。我們將詳細解釋這些概念的含義、計算方法及其在心理學研究中的意義，幫助你理解數據如何能夠代錶更廣泛的人群。 掌握核心的統計分析技術： 本書將涵蓋心理學研究中最常用和最重要的一係列統計技術。這包括： t檢驗： 用於比較兩個獨立樣本或配對樣本的均值差異，是檢驗不同處理組或條件下的平均水平是否存在顯著差異的常用工具。我們將深入探討獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗、單樣本t檢驗的適用條件、計算過程、結果解釋以及在心理學研究中的典型應用場景，例如比較兩種教學方法的效果、評估藥物對情緒的影響等。 方差分析 (ANOVA)： 當研究中涉及三個或三個以上組彆的比較時，ANOVA便成為首選。我們將詳細介紹單因素方差分析、雙因素方差分析，以及更復雜的因素設計。你將學習如何檢驗不同因素的主效應和交互效應，並理解事後檢驗（post-hoc tests）的必要性。從教育心理學中不同教學模式對學習成績的影響，到社會心理學中不同社會情境對行為錶現的差異，ANOVA都能提供有力的分析支持。 相關分析： 探究兩個變量之間綫性關係的強度和方嚮。我們將介紹Pearson相關係數，並探討其適用條件和解釋。理解相關性不等於因果性是至關重要的，本書將強調這一點，並通過實例分析，例如探究學習時間與考試成績之間的關係，或親子溝通頻率與青少年心理健康之間的關聯。 迴歸分析： 在相關分析的基礎上，迴歸分析進一步允許我們預測一個變量（因變量）基於一個或多個其他變量（自變量）的值。本書將涵蓋簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸，讓你掌握如何建立預測模型，並評估模型的預測效度。例如，我們可能使用學生的傢庭背景、學習習慣等變量來預測其學業成就。 卡方檢驗： 用於分析分類變量之間的關係。例如，考察不同性彆在特定觀點上的比例是否存在差異，或者不同教育背景在選擇某項職業上的偏好。我們將講解擬閤優度卡方檢驗和獨立性卡方檢驗，以及在實際研究中如何構建列聯錶並解釋卡方結果。 非參數檢驗： 在數據不滿足參數檢驗的某些假設（如正態性）時，非參數檢驗是重要的替代方法。我們將介紹一些常用的非參數檢驗，如Mann-Whitney U檢驗（對應獨立樣本t檢驗）、Wilcoxon符號秩檢驗（對應配對樣本t檢驗）和Spearman秩相關分析（對應Pearson相關分析），幫助你應對各種數據分布的挑戰。 理解統計假設檢驗的邏輯： 假設檢驗是推斷性統計的核心。我們將詳細解釋零假設（H0）和備擇假設（H1）的含義，P值的意義，以及犯第一類錯誤（棄真）和第二類錯誤（取僞）的概念。你將學習如何根據研究問題設定恰當的假設，選擇閤適的檢驗方法，解釋檢驗結果，並得齣關於研究假設的結論。 培養批判性思維和數據解讀能力： 學習統計學不僅僅是掌握計算技巧，更重要的是培養一種科學的思維方式。本書將引導你批判性地審視研究設計，評估統計結果的可靠性，避免常見的統計誤用和誤解。我們將通過大量的心理學案例，展示如何將統計方法應用於解決實際的心理學問題，並分析研究中的優勢和局限性。 掌握統計軟件的應用： 在現代心理學研究中，統計軟件是必不可少的工具。本書將以常見的統計軟件（例如SPSS或R，根據實際教材情況）為例，結閤具體的統計分析步驟，指導你如何輸入數據、進行分析、解讀輸齣結果。通過實踐操作，你將能更有效地運用所學知識解決實際問題。 本書內容循序漸進，結構清晰，語言通俗易懂。每個章節都配有理論講解、公式推導、圖錶說明和豐富的例題，幫助讀者加深理解。同時，我們鼓勵讀者在學習過程中積極思考，將所學知識與自身的學習和研究經驗相結閤，真正做到學以緻用。 無論你是心理學專業的本科生、研究生，還是對心理統計學感興趣的科研人員、教育工作者，本書都將是你學習和探索心理統計學領域的寶貴資源。我們相信，通過本書的學習，你將能夠自信地運用統計學工具，更深入地理解心理學的世界，為你的學術研究和職業發展奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

從整體閱讀體驗來看，這本書帶來的收獲是係統性和構建性的。它構建瞭一個堅實的認知基礎，讓我不再將統計學視為一堆孤立的公式和晦澀的術語集閤，而是將其視為一套嚴密的邏輯推理工具箱。書中每一章節的過渡都設計得非常自然流暢，後一章的內容往往是前一章概念的自然延伸和深化，使得整個學習過程形成瞭一個完整的知識閉環。特彆是最後關於信度和效度的討論部分，它將前麵學習的所有統計測量的知識點進行瞭整閤，提供瞭一個綜閤性的視角來評估一個心理學工具的科學性。閱讀完這本書後，我感覺自己不再是那個麵對統計圖錶感到茫然無措的人，而是能夠自信地去審視、去質疑研究結果的科學讀者和潛在研究者，它真正地為我打開瞭通往實證心理學世界的大門，這種對研究思維的根本性提升，是任何其他教材難以比擬的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書在習題和案例分析部分的豐富性與針對性上，做得達到瞭一個極高的水準。我發現它並非那種韆篇一律的“套路題庫”，每一個練習題的設置都緊密貼閤瞭該章節所教授的核心技能，目的性極強。尤其值得稱贊的是，書中提供瞭一係列基於真實心理學研究數據的情境分析題，這些題目往往會給齣一個研究背景、樣本量以及一些原始數據描述，要求讀者自行選擇並執行恰當的統計檢驗。這種“實戰演練”的模式，極大地鍛煉瞭我們識彆研究問題、匹配統計方法的能力，遠比單純計算一個P值要來得有深度。而且，在書的後半部分，作者還巧妙地加入瞭一些關於統計軟件操作的指導性說明（盡管沒有包含具體的軟件截圖，但對操作邏輯的闡述非常到位），將理論與實踐完美地結閤起來，讓我真正體會到瞭將統計學應用於科研的完整流程。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的語言風格感到十分驚喜，它沒有采用那種過於晦澀難懂的教科書腔調，而是用一種非常接地氣、如同資深教授在進行一對一輔導般的口吻來講解那些復雜的統計原理。比如，在解釋“原假設與備擇假設”這一對核心概念時，作者並沒有直接扔齣定義，而是先設想瞭一個日常生活中我們如何進行判斷和決策的場景，用一個生活化的例子將這種邏輯關係描摹得淋灕盡緻，讀起來絲毫沒有距離感。更難能可貴的是，書中對於公式的推導過程處理得非常細緻入微，它不是那種隻展示結果的“黑箱”操作，而是把每一步的數學推導都拆解得非常清晰，甚至連一些看似微不足道的代數轉換，作者也用小括號做瞭備注說明，這對於我這種數學基礎不算特彆紮實的學習者來說，簡直是救命稻草，極大地增強瞭我剋服畏難情緒的信心。讀完一章後，常常有一種“原來如此，其實也沒那麼難”的豁然開朗的感覺。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是讓人眼前一亮，封麵色彩的搭配和字體選擇都透露著一種沉穩而不失活力的學術氣息，摸上去質感也相當不錯，一看就知道是下瞭功夫的精品。初次翻開時，我特彆關注瞭目錄的編排，它清晰地勾勒齣瞭整個知識體係的脈絡，從最基礎的描述性統計概念，到推斷性統計的核心方法，再到一些更高級的測量與評估技術，結構邏輯性極強，循序漸進，非常適閤初學者建立穩固的知識框架。而且，書中穿插的那些精美的圖錶和示意圖，不僅僅是簡單的裝飾，它們精準地將抽象的統計概念可視化瞭，比如某一個復雜的概率分布圖，通過色彩的區分和標注的清晰度，讓人一下子就能抓住重點，避免瞭那種乾巴巴的純文字描述帶來的閱讀疲勞。我特彆欣賞作者在介紹每一個統計概念時，總能迅速地連接到心理學研究的具體應用場景，而不是空泛地羅列公式，這讓我在學習過程中，始終能感受到這些數學工具對於理解人類行為的實際價值。整體感覺，這是一本非常注重閱讀體驗和知識傳遞效率的教材。

評分☆☆☆☆☆

這本書的理論深度和廣度把握得非常到位，它成功地在“深度”與“易懂性”之間找到瞭一個極佳的平衡點。它不僅僅停留在對基本檢驗（如t檢驗、ANOVA）的介紹上，而是深入探討瞭這些檢驗背後的統計學假設——比如正態性、方差齊性等，並且非常務實地提供瞭當這些假設被違反時，我們應該如何進行穩健性處理或者選擇非參數方法的指導。這種對前提條件的嚴格要求和對替代方案的介紹，體現瞭作者嚴謹的學術態度，確保我們學到的知識是真正能夠在高質量研究中應用的。此外，書中對於效應量（Effect Size）的講解篇幅占據瞭相當重要的位置，作者反復強調瞭僅僅報告顯著性是遠遠不夠的，這種對效應量重要性的強調，無疑是引領讀者走嚮現代心理學研究規範的關鍵一步，這讓我對統計推斷的理解上升到瞭一個新的層次。

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

深入淺齣的書，內容比較實用

評分☆☆☆☆☆

過於專業瞭，HOLD不住啦

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

書很好！慢慢學習！

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

深入淺齣的書，內容比較實用

評分☆☆☆☆☆

深入淺齣的書，內容比較實用

評分☆☆☆☆☆

書籍很好