行为科学统计精要（第8版）（心理学译丛·教材系列） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 弗雷德里克·J·格雷维特 等 著，刘红云，骆方 译

图书标签:

• 行为科学
• 统计学
• 心理学
• 数据分析
• SPSS
• 研究方法
• 实验设计
• 统计推断
• 心理测量
• 教材

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300224909

版次：1

商品编码：11911151

包装：平装

丛书名： 心理学译丛·教材系列

开本：16开

出版时间：2016-04-01

页数：400

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

探索人类行为的奥秘：洞察与预测的科学之旅 本书并非聚焦于特定的统计方法或教材，而是将目光投向了更广阔的领域——理解和解释人类行为背后的深层动因与复杂模式。它是一扇窗，让我们得以窥探人类思绪的河流，洞悉决策的逻辑，揭示群体互动的微妙之处，并最终为预测和引导个体与社会行为提供科学的洞见。 人类行为，从最简单的生理反应到最复杂的社会互动，始终是困扰哲学家、艺术家、宗教领袖以及科学家们的终极谜团之一。我们为何会以某些方式思考、感受和行动？是什么塑造了我们的个性、偏好和信仰？是什么驱使我们做出合作或冲突的选择？又是什么力量在影响着群体的情绪和社会变革？本书将带领读者踏上一段引人入胜的探索之旅，旨在解构这些复杂的问题，提供一种跨学科的视角，整合心理学、社会学、经济学、神经科学等多个领域的知识，共同勾勒出人类行为的立体图景。 第一篇：个体行为的基石——认知、情感与动机 在深入探究更宏观的社会现象之前，我们必须首先理解构成人类行为基本单元的个体心理过程。本篇将深入剖析个体的认知机制，包括但不限于： 感知与注意： 我们如何接收和处理外部信息？是什么让我们注意到某些事物而忽略另一些？我们将探讨感官的局限性、注意力的选择性以及信息加工的初步阶段，理解这些过程如何影响我们对世界的建构。 记忆与学习： 信息如何被编码、存储和提取？学习的机制是什么？我们将回顾不同类型的记忆（如工作记忆、长时记忆、情景记忆、语义记忆）及其相互作用，以及联想、强化、观察学习等多种学习范式，理解经验如何塑造我们的行为模式。 思维与决策： 我们如何解决问题、做出判断和选择？是否存在普遍的思维捷径（heuristics）和偏见（biases）？本篇将审视理性决策的理想模型与现实中人们的实际决策过程之间的差异，探讨启发式思维的优势与潜在陷阱，以及情感在决策中的不可忽视的作用。 情绪的本质与功能： 情绪是人类体验的核心组成部分，它们如何产生？有哪些基本情绪？情绪如何影响我们的认知、动机和行为？我们将探索情绪的生理基础、表达方式，以及情绪在适应环境、社会交流和个体动机中的关键作用。 动机的驱动力： 什么促使我们采取行动？是内在的兴趣还是外在的奖励？我们将审视生理性动机（如饥饿、口渴）、心理性动机（如成就感、归属感）以及社会性动机（如权力、认可），理解它们如何相互交织，驱动个体追求目标。 第二篇：互动与影响——人际关系与群体动力 人类并非孤立的存在，我们的行为很大程度上受到他人的影响，也反过来影响他人。本篇将聚焦于人际互动和群体动力学，探索群体是如何形成、运作以及如何影响个体的： 社会认知： 我们如何理解和评价他人？刻板印象、偏见和归因过程是如何形成的？我们将探讨社会知觉的机制，包括如何形成对他人人格、态度和意图的印象，以及这些印象如何受到我们自身背景和经验的影响。 人际吸引与关系： 是什么让我们与某些人建立联系，而疏远另一些人？亲密关系的形成、发展和维系有哪些规律？我们将考察外貌吸引力、相似性、互惠性等因素在人际吸引中的作用，并探讨爱情、友谊等不同形式的亲密关系。 社会影响与从众： 在群体压力下，个体的行为和信念会发生怎样的改变？顺从、服从和反抗的机制是什么？本篇将深入分析群体规范、多数人影响、少数人影响以及权威的影响，揭示群体如何塑造个体的行为选择。 群体决策与协作： 群体是如何做出决策的？群体效率总是高于个体吗？冲突和合作在群体中扮演着怎样的角色？我们将考察群体极化、群体思维等现象，并分析促进有效群体协作的因素。 领导力与组织行为： 领导者的特质和行为是如何影响团队表现的？组织文化和结构如何塑造员工的行为？本篇将探讨不同领导风格的有效性，以及组织中的权力动态、沟通模式和工作满意度等问题。 第三篇：跨越个体与社会——文化、环境与演化 人类的行为并非孤立于其所处的文化、环境和社会演化背景。本篇将拓展视野，探讨更宏观的因素如何塑造人类行为： 文化的力量： 不同文化背景下的人们，其价值观、信仰和行为模式有何差异？文化如何影响我们的认知和决策？我们将审视文化维度（如个人主义与集体主义、权力距离、不确定性规避），理解文化是如何内化于个体，并指导其行为的。 环境的塑造： 物理环境、社会环境以及信息环境如何影响我们的情绪、行为和心理健康？我们将探讨空间心理学、环境心理学以及信息过载等议题，理解环境因素的潜移默化作用。 演化的视角： 从演化心理学的角度，哪些行为模式可能具有适应性价值，从而在历史长河中被保留下来？我们将审视亲缘选择、性选择以及利他行为的演化解释，理解深层生物学基础如何影响人类行为的普遍性。 社会心理学的应用： 本篇还将触及社会心理学在解决现实社会问题中的应用，例如健康行为的促进、歧视的消除、环境保护的意识提升，以及冲突的解决等，展现科学洞察力在改善人类福祉方面的潜力。 本书的核心价值与独特之处 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是致力于构建一个整合性的、动态的人类行为理解框架。它强调： 跨学科的融合： 打破学科壁垒，整合心理学、社会学、神经科学、经济学等多个领域的最新研究成果，提供一个更全面、更深入的视角。 实证研究的支撑： 每一项洞察都建立在扎实的科学研究和数据分析之上，避免主观臆断和未经检验的理论。 理论与应用的结合： 在阐述理论的同时，始终关注这些理论在理解和解决现实世界问题中的实际应用价值。 批判性思维的培养： 鼓励读者以批判性的眼光审视各种关于人类行为的解释，理解不同理论的优势与局限，形成自己的独立判断。 对人类复杂性的尊重： 承认人类行为的丰富性、多样性和情境性，避免简单化和过度概括。 通过对个体认知、情感、动机的精细剖析，对人际互动、群体动力学的深刻洞察，以及对文化、环境和演化背景的广泛考察，本书旨在为读者提供一套理解和分析人类行为的通用工具和思维方式。无论您是学生、研究人员、从业者，还是任何一位对人类自身充满好奇的探索者，都能从中获得宝贵的启示，更深刻地理解自己，理解他人，理解我们所生活的世界。它将帮助您： 提升自我认知： 更清晰地认识自己的思维模式、情绪反应和行为动机，从而更好地管理自我。 改善人际关系： 更有效地理解他人的观点和感受，促进更和谐、更富有成效的人际互动。 增强决策能力： 识别常见的决策偏见，做出更明智、更理性的选择。 理解社会现象： 更深入地分析社会事件、群体行为以及文化差异的根源。 贡献于社会进步： 运用科学的洞察力，为解决社会问题、促进福祉贡献力量。 踏上这场关于人类行为的深度探索之旅，您将发现，理解人类行为的科学，不仅仅是对知识的渴求，更是对人性最深刻的关怀与追问。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“译丛·教材系列”标签名副其实，它的语言风格是学术的，但又充满了教学的温度。它平衡了深度和广度，没有牺牲任何一个环节。在我接触过的众多统计教材中，这本书对于“假设检验背后的哲学思辨”的探讨是最深入的。它不仅仅是传授技术，更是在引导读者形成一种批判性的科学心智。我至今记得其中一段关于“零假设的局限性”的讨论，它挑战了我们习以为常的范式，促使我去思考，在研究中我们究竟是在“证伪”还是在“构建证据”。这种对基础认知的冲击，是真正意义上的“思想启蒙”。此外，书中对统计报告规范的强调也极为到位，它指导我们如何清晰、诚实、无偏地向同行展示研究结果。很多时候，分析得再好，如果报告方式存在偏差，也会导致误读。本书在如何撰写“结果”和“讨论”部分时，明确指出了统计描述与理论解释的界限。总而言之，这是一本真正能提升研究者分析素养的工具书，它不是让你成为一个熟练的“计算员”，而是培养你成为一个有深度、有责任感的“数据解释者”。它带来的价值，远超其作为一本教科书的预期。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，一开始我对这个教材的版本更新持保留态度，总觉得教科书的“更新”往往只是修饰一下排版或者换几个不痛不痒的例子。但是，第八版在这方面展现出了极大的诚意和与时俱进的视野。在当前的心理学研究领域，贝叶斯方法和更复杂的层次化模型（Hierarchical Modeling）已经占据了越来越重要的地位，传统频率学派的叙事已经无法完全覆盖前沿研究的需要。这本书最令人称道之处，便是它对这些新兴范式的接纳和整合，而且做得非常平衡。它没有像一些纯粹的贝叶斯著作那样，激进地贬低或忽视经典的F检验或t检验，而是采取了一种“兼容并包”的态度。它清晰地论述了何时应该倾向于传统方法，何时引入更灵活的框架去处理嵌套数据或纵向数据。这种不偏不倚的、基于证据的论述方式，极大地拓宽了我的分析视野。阅读到关于结构方程模型（SEM）的章节时，我特别留意了作者如何处理模型拟合的细微差别和指标选择的争议。他提供的不仅仅是公式，更是决策树和批判性思考的工具，让我学会了在面对复杂模型时，如何不仅仅是追求一个“看起来不错”的拟合，而是真正理解模型结构与理论假设的契合程度。这种深层次的、对分析哲学的探讨，是这本书真正的价值所在，它将统计从单纯的计算技能提升为一种批判性的科学思维。

评分☆☆☆☆☆

对于一个非数学专业背景的研究生来说，统计学习的痛苦往往来自于那些“黑箱”操作和默认设置。我过去依赖的那些统计软件的操作手册，只能告诉我“点击这个按钮会得到这个结果”，但完全无法解释结果的细微波动意味着什么。这本书恰恰弥补了这一空白。它用极其清晰的语言，一步步地将那些隐藏在软件界面背后的统计假设和计算过程“可视化”了。比如在方差分析（ANOVA）的讲解中，作者没有止步于简单的单因素和双因素ANOVA，而是深入到了重复测量设计（Repeated Measures）的复杂性，并且详细解释了球形检验（Sphericity）的重要性以及如何进行校正。我尤其欣赏它在讨论非参数检验时的审慎态度。它没有将非参数方法视为“最后的救命稻草”，而是清晰地界定了它们适用的边界条件，并严肃指出了它们在统计效能上可能付出的代价。这种严谨的态度，让我学会了在研究设计初期就将统计约束纳入考量，而不是等到数据收集完毕后才草草选择一个勉强的分析方法。读完这些章节，我感觉自己不再是被动的软件使用者，而是主动的分析决策者，对数据背后的故事有了更强的掌控力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排结构，简直是为自学和教学量身打造的。它的逻辑链条紧密得令人赞叹，每一章的内容都像是为下一章的深入做好了充分的预热和铺垫。我发现自己很少需要跳过章节去理解后面的内容，因为前置知识点都被铺设得极其到位。比如，在讨论回归分析的细节，特别是多重共线性和异方差性处理时，作者总是会回溯到前面关于线性模型假设的讨论，用一种近乎循环论证的方式，加深读者的理解。这种结构的好处在于，它培养了一种“全局观”。很多统计教材在讲到某个具体检验时，就像是孤立的工具，但这本书让你始终能看到这个工具在整个统计大厦中的位置。更让我印象深刻的是，它对“统计显著性”与“实际重要性”之间鸿沟的反复强调。在数据唾手可得的今天，很容易陷入“P值猎手”的陷阱。作者用各种生动的例子，反复告诫读者，统计学是为科学问题服务的，而不是科学问题去迎合统计学的。我记得有一段关于样本量估计的讨论，它不是简单地给出一个公式，而是结合了成本效益分析和伦理考量，这体现了作者对研究实践的深刻洞察力，远远超出了纯粹数学理论的范畴。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的著作，一入手就给人一种严谨、扎实的学术气息。我记得我是在为我的高级研究方法课做准备时翻开它的，当时心里还有点忐忑，毕竟“统计”和“精要”这两个词摆在一起，总让人担心是晦涩难懂的公式堆砌。然而，阅读体验出乎意料地流畅。作者显然深谙教学之道，他没有一上来就抛出那些吓人的数学推导，而是花了大量篇幅去构建一个清晰的概念框架。初期的章节，对于像我这样对经典统计假设抱有疑惑的初学者来说，简直是一剂强心针。它不仅仅是告诉你“怎么做”那个检验，更重要的是解释了“为什么”要这么做，以及在特定情境下，这个检验背后的底层逻辑和潜在的局限性。特别是对效应量和统计功效（Power）的阐述，那部分内容写得极为透彻，避免了传统教材中将它们视作次要补充的弊端。我尤其欣赏它对现实案例的引用，这些案例并非虚构的理想化数据，而是带着现实研究中常见的那些“脏数据”和复杂结构，这让理论知识立刻拥有了落地生根的土壤。当我真正开始独立分析实验数据时，我发现自己无数次回到书中的某一特定章节，去重温那些关于方差分解和模型选择的讨论，那种豁然开朗的感觉，确实是其他任何一本速查手册都无法提供的深度体验。它更像一位耐心的导师，在你迷茫时，用最清晰的语言为你指明方向，而非仅仅是一个工具书的集合。

评分☆☆☆☆☆

书很好，内容详实，由浅入深

评分☆☆☆☆☆

帮人买的，不错，便宜送货快。

评分☆☆☆☆☆

帮人买的，不错，便宜送货快。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

东西很好，质量不错，价格实惠，物流也很快，买到喜欢的东西了。会下次再来京东购买。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

封底撕了个大口子，此外还有几处明显的磕碰、划痕和小裂口；找在线客服没人搭理。碰上老婆上课急着用，忍了！差评！！！

评分☆☆☆☆☆

质量不错，物流也很快！满意

评分☆☆☆☆☆

没有塑封 不过没什么问题 很佩服京东的包装啊 包的特别不好但是书每次还都没什么损坏 可能我运气好？