心理统计 行为科学统计导论（原书第9版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 罗伯特·R.帕加诺（Robert R.Pagano） 著

图书标签:

• 心理统计
• 行为科学
• 统计学
• 心理学
• 研究方法
• 数据分析
• SPSS
• 实验设计
• 统计推断
• 社会科学

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111403166

版次：1

商品编码：11243629

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 心理学精品教材译丛

开本：16开

出版时间：2013-05-01

用纸：胶版纸

页数：382

内容简介

　　《心理统计 行为科学统计导论（原书第9版）》是作者30余年统计教师经验的总结，具有以下特色。首先，《心理统计 行为科学统计导论（原书第9版）》语言表述生动有趣。采用了十分浅显生动的语言，深入浅出地阐述了复杂的统计学原理和计算公式。读者只需具备高中代数知识便可理解书中的统计原理。其次，知识涵盖全面深入。《心理统计 行为科学统计导论（原书第9版）》除对描述统计和推论统计进行深入的阐述之外，还详尽介绍了效应量和检验力两个主题，这是以往许多统计教材很少涉及的内容。最后，案例使用丰富翔实。在每个知识点之后，作者都应用具有代表性的实例进行讲解。
　　《心理统计 行为科学统计导论（原书第9版）》适合心理学及相关专业学生使用。

目录

前言
致学生
PART 1 第一部分 概述
第1章 统计与科学方法
1.1 导论
1.2 认识方法
1.3 术语定义
实验：呈现方式与保持
1.4 科学研究和统计
1.5 随机抽样
1.6 描述统计和推断统计
1.7 统计中电脑的使用
1.8 统计和“现实世界”
事实是什么：数据，数据，数据在哪儿
事实是什么：权威很好，但是……
事实是什么：数据，数据，什么是数据（1）
事实是什么：数据，数据，什么是数据（2）
本章小结
关键术语
问题与难点

PART 2 第二部分 描述统计
第2章 数学和测量的基本概念
2.1 导论
2.2 数学符号
2.3 求和
2.4 测量量表
2.5 行为科学中的测量量表
2.6 连续型和离散型变量
本章小结
关键术语
问题与难点
注释
第3章 次数分布
3.1 导论：未分组次数分布
3.2 数值分组
3.3 百分位数
3.4 百分等级
3.5 次数分布图
3.6 探索性数据分析
事实是什么：延伸刻度，识破谬误
本章小结
关键术语
问题与难点
第4章 集中趋势和差异测量
4.1 导论
4.2 集中趋势的测量
4.3 差异测量
本章小结
关键术语
问题与难点
注释
SPSS示例
第5章 正态曲线与标准分数
5.1 导论
5.2 正态曲线
5.3 标准分数
本章小结
关键术语
问题与难点
第6章 相关
6.1 导论
6.2 关系
6.3 相关
事实是什么：“好校长=好小学”吗
事实是什么：“金钱买不到幸福”是吗
本章小结
关键术语
问题与难点
SPSS示例
第7章 线性回归
7.1 导论
7.2 预测和不完全相关
7.3 建立最小二乘回归线：Y对X的回归
7.4 X对Y的回归
7.5 测量预测误差：估计标准误
7.6 对运用线性回归进行预测的思考
7.7 回归系数和皮尔逊相关系数r的关系
7.8 多元回归
本章小结
关键术语
问题与难点

PART 3 第三部分 推断统计
第8章 随机抽样与概率
8.1 导论
8.2 随机抽样
8.3 概率
事实是什么：“我也是巧合的受害者”——空洞的狡辩还是事实
事实是什么：精子数量下降——男性原因还是抽样不当
事实是什么：样本的样本
本章小结
关键术语
问题与难点
注释
第9章 二项分布
9.1 导论
9.2 二项分布的定义和解释
9.3 由二项展开式生成二项分布
9.4 二项分布表的使用
9.5 近似正态分布的使用
本章小结
关键术语
问题与难点
注释
第10章 假设检验之符号检验导论
10.1 导论
10.2 假设检验的逻辑
10.3 Ⅰ型错误和Ⅱ型错误
10.4 α水平和决策过程
10.5 评估分布尾端
10.6 单尾和双尾概率评估
10.7 效应量：显著性与重要性
事实是什么：真实效应还是巧合（1）
事实是什么：真实效应还是巧合（2）
事实是什么：“没有比我们更好的产品”
事实是什么：逸事性报道与系统性报道
本章小结
关键术语
问题与难点
注释
第11章 检验力
11.1 导论
11.2 什么是检验力
11.3 Pnull和Preal
11.4 艾滋病实验的检验力分析
11.5 α-β和实际情况
11.6 不显著结果的解释
11.7 检验力的计算
事实是什么：占卜与科学
本章小结
关键术语
问题与难点
注释
第12章 抽样分布，平均数的抽样分布，正态离差（z）检验
12.1 导论
12.2 抽样分布
12.3 正态离差（z）检验
实验：评价某校阅读训练计划
本章小结
关键术语
问题与难点
第13章 单样本t检验
13.1 导论
13.2 t检验和z检验的比较
实验：儿童言语产生
13.3 t的抽样分布
13.4 t分布和z分布的比较
13.5 儿童言语产生实验回顾
13.6 用原始分数计算tobt
13.7 t检验的适用条件
13.8 用Cohend值测量效果量
实验：儿童言语产生实验
13.9 总体平均数的置信区间
实验：估计教授的平均智商
13.10 对皮尔逊相关系数显著性的检验
本章小结
关键术语
问题与难点
注释
第14章 相关和独立样本的t检验
14.1 导论
14.2 相关样本t检验
实验：大脑刺激和饮食
实验：外侧下丘脑和饮食行为
14.3 独立样本z检验和t检验
14.4 独立样本z检验
实验：荷尔蒙X和性行为
实验：荷尔蒙X实验的回顾
14.5 独立样本t检验
14.6 t检验的统计检验力
14.7 相关样本和独立样本设计的对比
14.8 置信区间法的分析
本章小结
关键术语
问题与难点
注释
第15章 方差分析介绍
15.1 导论：F分布
15.2 F检验与方差分析
15.3 单因素方差分析概要
15.4 用ANOVA技术分析数据
实验：不同的情境和压力
15.5 单因素方差分析的基本逻辑
15.6 方差分析和t检验的关系
15.7 方差分析的基本假设
15.8 效应量ω2或η
15.9 方差分析的检验力
15.10 多重比较
事实是什么：近乎没有的麻烦
本章小结
关键术语
问题与难点
注释
第16章 双因素方差分析简介
16.1 双因素方差分析的定性介绍
16.2 双因素方差分析的定量介绍
16.3 双因素方差分析实例
实验：锻炼对睡眠的影响
16.4 多重比较
16.5 双因素方差分析的前提假设
本章小结
关键术语
问题与难点
第17章 χ2检验和其他非参数检验
17.1 导论：参数检验和非参数检验之间的差异
17.2 χ2检验
实验：对不同品牌低度啤酒的偏好
实验：政治立场与态度
17.3 维尔克松配对符号等级检验
实验：对野生动物保护态度的改变
17.4 曼-惠特尼U检验
实验：高蛋白食品对智力发展的影响
17.5 克拉斯科-沃利斯检验
实验：对两个减肥计划的评估
事实是什么：统计与应用社会研究——有用还是滥用
本章小结
关键术语
问题与难点
注释
第18章 推断统计回顾
18.1 导论
18.2 术语和概念
18.3 假设检验过程
18.4 单样本设计
18.5 相关样本设计：两个样本
18.6 独立样本设计：两个样本
18.7 多组实验
18.8 称名数据分析
18.9 选择合适的检验方法
问题与难点

附录
附录A 常备数学知识回顾
附录B 公式
附录C 章末问题与难点答案
附录D 统计表

前言/序言

理解行为的量化语言：一项探索 在纷繁复杂的行为科学领域，我们时常渴望触及那些潜藏在观察结果之下的规律，渴望用精确的工具去丈量、去解读人类与动物世界的种种表现。从个体细微的情绪波动，到群体宏观的社会互动，再到生命体征的生理变化，这一切无不充满了数量的维度，等待着我们去捕捉与分析。本书并非一部枯燥的公式汇编，也不是冷冰冰的数字罗列，它是一扇窗，一扇通往理解行为科学研究基石的窗。通过它，你将学习如何用一种严谨而富有洞察力的方式，去审视那些原本模糊不清的现象，发现隐藏其中的模式，并最终构建出有说服力的科学解释。 想象一下，你是一位初探未知世界的旅行者，手中握着一张古老的地图。这张地图上布满了未知的符号和标记，它们指向的可能是隐藏的宝藏，也可能是潜在的危险。而行为科学研究中的数据，恰恰如同这张地图上的标记，它们是原始的、未经提炼的，充满了信息，但也需要一套解读的钥匙。本书所要传达的，正是这样一套能够解锁行为科学数据宝库的钥匙——统计学。它并非仅仅是关于“平均数”和“百分比”，而是一种思维方式，一种逻辑框架，一种科学探究的语言。 从基础的描述性统计入手，你将学会如何有效地组织、概括和呈现你的数据。我们将探索如何用简洁的图表，如直方图、散点图，将大量的数据转化为直观的图形，一眼洞察数据的分布与趋势。你将了解到均值、中位数、众数等统计量如何帮助我们捕捉数据的中心位置，而标准差、方差等概念则揭示了数据的离散程度，帮助我们理解数据的变异性。这些看似简单的工具，却是后续更复杂分析的基石，它们帮助我们初步把握研究对象的整体特征，为进一步的深入研究奠定基础。 然而，描述性统计仅仅是故事的开端。行为科学研究的真正魅力在于其探索因果关系，预测未来走向的能力。这就需要我们掌握推论统计的强大力量。在本书中，我们将逐步深入那些能够帮助我们从样本推断总体的统计方法。你将接触到“显著性水平”的概念，理解为什么一项研究结果的出现并非偶然，而是具有统计学上的意义。我们将学习如何运用假设检验，就像一位严谨的侦探，在证据面前，审慎地判断某个假设的真伪。无论是检验两个群体之间是否存在差异，还是探索两个变量之间是否存在关联，假设检验都能提供一套科学的决策框架。 你将会在本书中与一系列经典的统计检验方法“相遇”。从比较两个独立样本均值差异的t检验，到比较三个及以上独立样本均值差异的方差分析（ANOVA），你将学习它们的应用场景、前提条件以及结果的解读。你还会了解到，在处理不同类型的数据和研究设计时，如何选择最合适的统计工具。例如，当研究设计涉及重复测量时，重复测量方差分析将展现其独特的优势。 更进一步，本书将引导你探索变量之间的关系。你将学习如何运用相关分析，量化两个变量之间的线性关系强度与方向，从而理解它们是如何相互影响的。例如，学习成绩与课堂参与度之间是否存在正相关？睡眠质量与情绪状态之间又是什么关系？相关系数将为这些问题提供量化的答案。然而，相关不等于因果，这一点至关重要。本书会强调这一点，并介绍一些能够帮助我们更接近因果推理的方法，例如回归分析。 回归分析是行为科学研究中极其强大的工具。你将学会如何构建简单线性回归模型，预测一个因变量如何随着一个自变量的变化而变化。你还会了解到多元回归，如何同时考虑多个自变量对因变量的影响，从而构建更全面、更精细的预测模型。例如，学业成功的预测模型，可能需要考虑学生的学习时长、家庭背景、教师期望等多种因素。通过回归分析，我们不仅能预测结果，还能理解各因素的相对重要性，为干预和决策提供科学依据。 当然，统计学的应用并非总是线性的。在行为科学的研究实践中，我们常常会遇到更复杂的数据结构，例如分类变量、等级数据，以及需要进行非参数检验的情况。本书也会触及这些更广阔的领域，为你打开更多的数据分析的可能性。你将了解到，并非所有的研究都符合正态分布的假设，而卡方检验、秩和检验等非参数方法，则为这些特殊情况提供了有效的解决方案。 理解统计学，不仅仅是掌握方法，更是培养一种科学的批判性思维。在本书的学习过程中，你将学会如何审视他人的研究结果，如何识别统计上的谬误，以及如何避免在自己的研究中犯下常见的错误。你将理解统计学在伦理问题中的角色，以及如何负责任地进行数据分析和结果报告。 本书的目标是让你成为一个更自信、更有效的行为科学研究者。它将赋能你，让你能够独立地设计研究、收集数据、进行分析，并清晰地解释你的发现。无论你是心理学、教育学、社会学、经济学，还是神经科学等领域的学生或从业者，掌握行为科学中的统计学都将极大地提升你的研究能力和解决问题的能力。 让我们一起踏上这段旅程，学习这门理解行为的量化语言。它将为你打开一扇全新的大门，让你能够以更深刻、更严谨的方式，去探索人类与动物世界的奥秘。你将不仅仅是被动地接受科学结论，而是能够主动地参与到知识的创造过程中，成为那个能够用数据说话、用逻辑推理、用科学方法去理解和塑造我们所处世界的人。 从最初的数据收集，到最终的研究报告，每一个环节都离不开统计学的指引。你将学会如何将模糊的观察转化为清晰的数据点，如何运用统计学工具来揭示数据背后隐藏的规律，如何用严谨的逻辑来支撑你的科学论断。这将是一个充满挑战但也极其 rewarding 的过程，它将训练你的思维，磨练你的逻辑，让你在面对复杂的研究问题时，能够游刃有余，找到科学的答案。 准备好迎接这场数字与思想的融合之旅吧，它将是你未来在行为科学领域探索与发现的坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样刚开始接触统计学，并且对数学公式感到有些头疼的读者来说，这本书简直是一场及时雨。它最大的优点在于，能够以一种非常直观且易于理解的方式来讲解统计学原理。作者似乎非常懂得如何“翻译”那些复杂的数学语言，将其转化为我们能够轻易接受的表述。我记得在讲解概率分布的时候，我曾经在其他书中感到非常困惑，但在这本书里，作者通过生动的类比，比如掷骰子、抛硬币等，将抽象的概率概念变得具体可感。他解释了正态分布是如何在自然界和行为科学研究中广泛存在的，以及它在统计推断中的核心作用。他并没有一味地强调公式的推导，而是更注重公式背后的逻辑和意义。举个例子，在讲解回归分析时，他并没有一开始就给出复杂的回归方程，而是先从“两个变量之间是否存在线性关系”这个问题出发，通过散点图的讲解，直观地展示了回归线的意义。然后，再逐步引入回归系数的解释，以及如何利用回归模型来预测和解释变量之间的关系。这种从“是什么”到“为什么”再到“怎么用”的讲解模式，让我能够真正地理解统计学，而不是仅仅记住一些公式。而且，书中还穿插了许多“小贴士”和“注意点”，这些细节之处，恰恰是帮助我们避开常见误区、加深理解的关键。例如，在讲解相关系数时，它会反复强调相关不等于因果，这对于避免读者在解释研究结果时犯错至关重要。这本书就像一个耐心而博学的向导，始终走在读者前面，预见我们可能遇到的困难，并提前给出解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书在概念的阐释上做得极为出色，几乎可以说是达到了教科书级别的典范。作者并没有急于进入复杂的计算，而是将理论基础打磨得非常扎实。对于每一个统计概念，他都从其在行为科学研究中的应用出发，层层递进地进行剖析。举个例子，在讲解假设检验的部分，他并没有直接抛出p值的概念，而是先从“我们如何判断一个实验结果是真实效应还是偶然巧合”这个根本性问题入手，引导读者去理解假设检验的逻辑。然后，他会引入零假设和备择假设，并详细解释它们的作用，再逐步引出p值、显著性水平等概念。这种循序渐进的讲解方式，极大地降低了理解难度，让读者能够清晰地把握每一个概念的来龙去脉。更重要的是，书中对不同统计方法的适用条件和局限性都有着深入的探讨。我经常会发现，很多其他的统计书籍只是简单地介绍方法，但这本书却会告诉你，在什么样的情况下，你应该选择哪种方法，以及为什么。它强调了批判性思维在统计学中的重要性，告诫我们不要盲目套用公式，而是要根据研究问题和数据特点来选择最合适的统计工具。这种严谨的态度，对于未来真正能够进行科学研究的人来说，是至关重要的。这本书的结构安排也非常合理，每一章都承接上一章的内容，形成了一个有机的整体。读者可以按照章节顺序阅读，逐步建立起对行为科学统计学的系统性认识。而且，书中还提供了大量的练习题，这些练习题的设计也非常贴合实际研究场景，能够帮助读者巩固所学知识，并将其应用到解决实际问题中。我尤其喜欢那些需要读者自己去分析数据、解释结果的题目，这真正培养了我的统计思维能力，而不是简单的计算能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书在理论和实践之间的平衡做得非常到位，让我在学习统计学理论的同时，也能感受到它在实际研究中的强大生命力。我最欣赏的是，它不仅仅是罗列统计方法，而是将每一种方法都置于具体的行为科学研究情境中进行讲解。比如，在介绍t检验时，它会结合一个具体的实验研究案例，比如比较两种教学方法的学习效果，然后一步步引导我们如何设计实验、收集数据，并最终运用t检验来分析数据，得出结论。这种“从问题出发，到方法落地”的讲解模式，让我能够清晰地看到统计学在解决实际问题中的作用。而且，书中对各种统计软件的应用也有涉及，虽然不是重点，但它提供的指引，让我对如何将理论知识转化为实际操作有了初步的认识。它并没有要求读者成为某个软件的专家，而是强调理解统计学的基本原理，然后根据这些原理去选择和运用合适的工具。这对于我这种刚刚起步的学习者来说，是非常友好的。它让我明白，统计学不仅仅是纸面上的理论，更是解决现实问题的强大武器。更重要的是，书中对结果的解释非常注重。它不仅仅告诉你如何计算出统计量，更重要的是教你如何解读这些统计量所代表的意义，如何将其与研究问题联系起来，并最终形成有说服力的结论。这种对解释力的强调，让我意识到，统计学最终的目的是为了更好地理解世界，而不仅仅是数字的处理。

评分☆☆☆☆☆

从一个对统计学完全陌生的角度来说，这本书的结构设计和内容呈现方式，简直是为“小白”量身定做的。它没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是从行为科学研究中的具体问题出发，引导读者一步步进入统计学的世界。我尤其喜欢它在引入新概念时，所使用的类比和图示。它们非常直观，能够帮助我快速建立起对概念的初步理解。例如，在讲解信度时，作者用“靶子”的比喻来解释测量结果的一致性和准确性，这让我一下子就明白了信度的核心意义。而且，书中对统计学概念的讲解，非常注重它们的实际意义和应用价值。它会告诉你，为什么我们需要学习这个概念，它能够帮助我们解决什么样的问题。这种“实用主义”的讲解方式，让我觉得统计学不再是遥不可及的象牙塔里的知识，而是能够帮助我更好地理解周围世界的工具。另外，书中对“数据误读”的警示也让我印象深刻。它会举例说明，在实际研究中，人们容易犯哪些统计学上的错误，以及如何避免这些错误。这让我对统计学产生了敬畏之心，同时也更加注重学习的严谨性。我感觉这本书不仅是教我知识，更是培养我正确的统计思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的逻辑清晰，条理分明，让我在学习过程中能够保持高度的专注。作者在章节的安排上，遵循了从基础到进阶的自然过渡，每一章的内容都能够很好地承接前一章，并且为下一章的学习打下基础。我特别喜欢它在讲解统计检验时，所采用的“四步法”：提出研究问题，设定假设，收集数据，进行分析并解释结果。这种清晰的框架，让我能够系统地理解和运用各种统计检验方法。而且，书中对于每一种检验方法的适用条件，都进行了详细的说明，这让我不再盲目地套用公式，而是能够根据实际情况，选择最合适的检验方法。更重要的是，书中对统计结果的解释，也非常强调“情境性”。它会告诉你，一个统计结果的意义，必须结合具体的 연구问题和研究设计来理解，而不能孤立地看待。这让我明白了，统计学不仅仅是数字的游戏，更是对现象的深入探究。我学会了如何将统计数据与行为科学理论相结合，从而形成有意义的解释。这本书就像一张精心绘制的地图，指引我在统计学的世界里，找到正确的方向，并有效地抵达目的地。

评分☆☆☆☆☆

我必须得承认，这本书在提升我的数据分析能力方面，起到了至关重要的作用。它让我不仅仅停留在理论层面，而是真正地学会如何运用统计学去分析和解释数据。书中提供了大量的实际案例，这些案例都非常贴合行为科学的研究场景，让我能够看到统计学是如何在真实的研究中发挥作用的。比如，它会分析一个关于社交媒体使用对青少年心理健康影响的研究，然后一步步演示如何收集数据，如何进行描述性统计分析，如何选择合适的统计检验方法，以及如何解释分析结果。这种“手把手”的教学方式，让我受益匪浅。我不再只是被动地阅读文字，而是仿佛亲自参与到了数据分析的整个过程。而且，书中对结果解释的强调，让我明白，统计分析的最终目的不是得出数字，而是通过数字来理解和解释现象。它教我如何将统计结果转化为有意义的结论，并如何清晰地向他人传达我的发现。我学会了如何避免过度解读，如何谨慎地提出推论，以及如何承认研究的局限性。这种严谨的研究态度，对于任何一个想要在行为科学领域做出贡献的人来说，都是必不可少的。这本书就像一位经验丰富的教练，不仅教我如何“打球”，更教我如何“赢得比赛”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直是给像我这样在统计学海洋里迷失方向的“行为科学”小白指明了方向。我一直以为统计学是冰冷枯燥的数字游戏，但这本书从一开始就颠覆了我的认知。它没有直接抛出一大堆公式和定理，而是用极其生动有趣的案例，将统计学与我们日常生活中遇到的心理现象、行为模式巧妙地联系起来。读第一章的时候，我简直惊呆了，原来那些看似微不足道的观察，背后竟然有如此严谨的统计学原理支撑。作者仿佛一位经验丰富的向导，一步步带领我们穿越概念的迷雾，领略统计学在理解人类行为方面的强大魅力。比如，他讲解描述性统计时，不仅仅是介绍均值、中位数、标准差，还会深入探讨这些指标如何帮助我们理解群体特征、识别异常值，甚至预测未来的行为趋势。最让我印象深刻的是，书中对图表绘制的讲解。它不仅仅是教你如何做出图表，更是强调了图表作为一种沟通工具的重要性，如何通过清晰、准确的图表，将复杂的数据转化为易于理解的洞察。这对于我这种平时需要大量阅读研究论文的人来说，简直是福音。我再也不用费力地去解读那些令人费解的表格了，这本书让我学会了如何“看懂”数据背后的故事。而且，这本书的语言风格非常友好，即使是我这样之前对统计学一窍len的读者，也能轻松理解。它没有使用太多艰深的术语，即使有，也会用通俗易懂的比喻来解释。这种“接地气”的讲解方式，让我不再感到畏惧，反而越来越有兴趣深入下去。我甚至开始主动去思考，在我的日常生活中，哪些现象可以用统计学来解释，哪些数据可以被收集和分析。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的导师，点燃了我对行为科学统计学的热情。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在读这本书之前，我对于统计学是抱着一种“能躲就躲”的态度，总觉得它离我的学科太远，而且学习过程会充满痛苦。然而，这本书彻底改变了我的看法。作者用一种非常“平易近人”的语言，将原本可能让人望而生畏的统计学概念，变得生动有趣。我尤其喜欢书中对于统计学在心理学研究中应用的案例。它不仅仅是罗列一些研究结果，而是会深入分析这些研究是如何通过统计学来得出结论的。例如，在讲解相关性研究时，它会举例说明，如何通过分析人们的睡眠时间和情绪表现之间的相关性，来初步了解睡眠对情绪的影响。它让我看到了统计学在理解人类心理和行为方面的巨大潜力。而且，书中对于统计图表的绘制和解读，也给了我很多启发。我不再仅仅满足于看到图表，而是开始思考，作者为什么要选择这样的图表，它能够有效地传达什么信息，以及是否存在更优的展示方式。这种对细节的关注，让我感觉自己不仅仅是在学习统计学，更是在学习如何更好地进行科学沟通。这本书让我意识到，统计学并非是枯燥的数字，而是连接观察与理解，现象与规律的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令我感到惊喜，它能够同时满足初学者建立基础和进阶者深入理解的需求。对于行为科学领域的学生和研究者来说，这本书提供的知识体系非常全面，涵盖了从描述性统计到推断性统计的各个方面。我特别欣赏它在讲解推断性统计时，对统计模型构建的重视。它不仅仅是介绍各种检验方法，而是引导读者理解如何根据研究假设，选择合适的统计模型，并如何对模型的有效性进行评估。比如，在讲解回归模型时，它会详细讨论模型的假设、残差分析、多重共线性等问题，这些都是在实际研究中非常关键的环节。而且，书中对于因果推断的讨论也相当深入，这在行为科学研究中尤为重要。它会介绍一些常用的因果推断方法，并讨论它们的优缺点和适用范围。这让我意识到，统计学不仅仅是描述现象，更重要的是揭示现象背后的因果关系。此外，书中还涉及到一些更高级的主题，比如多层次模型、中介效应和调节效应的分析等，这些内容对于有一定基础的研究者来说，非常有价值。它为我提供了一个进一步学习和探索的起点。而且，这本书的参考文献非常丰富，对于那些希望深入研究某个主题的读者来说，是一个宝贵的资源。我可以根据书中的指引，去查找更多相关的文献，进一步拓展我的知识面。

评分☆☆☆☆☆

从一个完全的门外汉的角度来看，这本书最大的贡献在于它成功地“去魅”了统计学。我之前一直觉得统计学是属于少数“数学天才”的领域，但这本书让我看到了统计学背后的人性化和逻辑性。作者巧妙地运用了大量的图示和表格，将那些抽象的概念可视化，让它们变得触手可及。我尤其喜欢书中对于概念之间关联性的讲解。它不会孤立地讲解每一个统计方法，而是会展示它们是如何相互联系、相互支持的，从而形成一个完整的统计推断体系。比如，在讲解方差分析时，它会将其与t检验进行比较，并解释在什么情况下，ANOVA是比多个t检验更优的选择。这种全局性的视角，让我能够更好地理解统计学的全貌，而不是只见树木不见森林。而且，书中的语言风格非常流畅，读起来就像是在和一位经验丰富的教授聊天，他会耐心地解答你的疑问，并适时地给出一些启发性的思考。它没有那种填鸭式的知识灌输，而是鼓励读者主动去思考、去探索。我甚至在阅读的过程中，会时不时停下来，对照书中的例子，思考自己在实际生活中遇到过的类似情况，并尝试用学到的统计知识来分析。这种主动的学习方式，让我觉得统计学不再是枯燥的负担，而是充满乐趣的探索过程。我感觉自己不再是被动地接受信息，而是真正地参与到统计学的学习中来。

评分☆☆☆☆☆

不错的，正在学习中。

评分☆☆☆☆☆

书的质量和购书中心比差蛮远，内容是不错。

评分☆☆☆☆☆

没有细看。所以就不乱评价了，内容较为简单

评分☆☆☆☆☆

书的质量和购书中心比差蛮远，内容是不错。

评分☆☆☆☆☆

好书

评分☆☆☆☆☆

不错的，正在学习中。

评分☆☆☆☆☆

很好的～

评分☆☆☆☆☆

《心理学精品教材译丛·心理统计：行为科学统计导论（原书第9版）》适合心理学及相关专业学生使用。

评分☆☆☆☆☆

非常给力！