心理统计学（第三版）（万千心理） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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邵志芳著

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心理统计学
统计学
心理学
研究方法
数据分析
SPSS
心理测量
实验设计
第三版
万千心理

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出版社：中国轻工业出版社

ISBN：9787518411290

版次：3

商品编码：12082280

包装：平装

开本：16

出版时间：2017-01-01

用纸：胶版纸

页数：480

具体描述

内容简介

本书系统介绍了心理统计学的理论基础、逻辑思路，以及各种常用的统计方法。书中对每种技术的适用情况、具体操作和注意事项做了认真说明，而且将统计思想化繁为简，时时渗透在其中，让原本艰深的学习变得得心应手、自然而然。本书论述精炼，语言活泼，深入浅出，实例丰富，再也不让学生们望“统计”而生畏。

作者简介

邵志芳

1985年毕业于华东师范大学心理学系并留校任教。1994年获得博士学位。长期从事认知心理学研究，并讲授心理统计学、认知心理学等课程。曾在SSCI和CSSCI期刊上发表论文20余篇，著有《心理与教育统计学》、《认知心理学—理论、实验和应用》（第二版）、《思维心理学》（第二版）、《社会认知》等教材和专著，翻译作品有《基础与应用心理学》（Münsterberg著）、《认知心理学》（第七版，Solso等著）和

《认知心理学》（第六版，Sternberg等著）。

内页插图

精彩书摘

第1章

心理学是一门统计性科学

本章提要

本章主旨

心理学研究的对象是随机现象，其定量分析的基本手段是统计学；统计学包括描述统计学和推断统计学，后者是现代统计学的主要内容。

本章要点

● 随机现象有别于确定现象，需要统计学来研究其数量规律性。

● 心理现象是一种随机现象，需运用统计学方法总结其数量规律性，所以心理学离不开统计学，是一门统计性科学。

● 统计学分为描述统计学和推断统计学，前者研究各种特征量和概率分布，后者研究如何根据样本信息推断总体情况。

● 统计学的基本概念：随机变量、个体、总体、样本、统计量和参数。

● 心理统计学为心理学中不同类型的问题提供对应的统计分析方法。

导读问题

● 心理学为什么是一门统计性科学？

● “统计一下来宾人数”中的“统计”是不是现代统计学研究的主要内容？

● 从统计学角度说明，为什么人们对同一个人往往有不同的评价？

● 要学好心理统计学，需要做哪些事情？

1.1 心理现象是随机现象

1.1.1 什么是随机现象

我们平时遇到的各种现象，可以分为确定现象和随机现象。下面列出这两种现象的一些例子，读者可以加以比较，体会一下两者的差别。

确定现象：

■ 在1个标准大气压下，纯水温度降到0℃时会结冰。

■ 定量的氢气在氧气中燃烧生成定量的水。

■ 种豆得豆，种瓜得瓜。

■ 匀速直线运动的物体在相同时间内经过的距离相同。

■ 生命体受到刺激后一定有反应。

■ 对正常人而言，大运动量锻炼会导致大量出汗。

■ 在计件工资制度下，员工可以精确计算自己的收入。

……

随机现象：

■ 上海市每年7月7日的气温

■ 每年长江汇入大海的总水量

■ 播种等量的种子所得的收成

■ 上班路上花的时间

■ 同样难度的卷子，有时考得好，有时考得差

■ 在妇产科医院每天出生的新生儿中，有时男婴多，有时女婴多

■ 工厂每天产出的次品，有时多些，有时少些

……

可以看到，确定现象的特点是只要知道一些必要的已知条件（例如“在1个标准大气压下”、“纯水”、“0℃”），总可以得出确定的结果（“结冰”）。而随机现象则不同，每一次观察的结果都可能不同，例如，虽然都是上海市的7月7日，但是每年7月7日的气温都是不一样的。

在因果关系十分复杂的科学领域，即使在基本条件相同的情况下，每做一次观察或试验，都可能得到不同的结果。这意味着，我们往往无法根据已知的有限条件精确地预测结果，每做一次预测，也都可能出现偏差。我们将这种无法精确预测的现象，称为随机现象。它的定义可以表述为：在一定的条件下，可能出现也可能不出现，或者可能这样出现也可能那样出现的一类现象。

随机现象之所以存在，是因为人类在预测此类现象时无法穷尽影响其发生和发展的全部原因（或因素）。从这个意义上讲，任何现象都多多少少带有一定的随机性，完全确定的现象是很少的。就算是确定现象，如果进一步预测其具体情况，也可能变成随机现象。例如，“种瓜得瓜”可以算作确定现象，但是种瓜之后能收获多大的瓜，就不确定了。可以说，随机现象遍及自然与社会之中。

1.1.2 随机现象的数量规律性

这样一来，随机现象岂不成了“听天由命”的代名词？表面上看，随机现象如此变化无常，似乎是没有规律可循的。但是，在数学家看来，它们不仅有规律可循，而且有数量上的规律性。而统计学就是研究随机现象的数量规律性的应用数学分支。

要总结出随机现象的数量规律性，就需要大量试验和观察。不论是自然界中的还是社会生活中的随机现象，都有一个共同特点：个别试验或观察的结果总是不确定的、杂乱无章的，但是将大量个别结果综合起来，却可以得到比较稳定的数量规律性。例如，医院每天都有婴儿出生，而且每天的性别比例都不同，但是长期的观察和计算发现，新生儿的男女比例大约是106∶100。这个比例就是数量规律性的体现。还有，虽然每天上下班在路上用的时间都不一样，但是可以计算出一个平均数；虽然我们不知道某个勤奋的学生下一次的考试成绩，但是可以断言，在其他条件相同的前提下，他取得好成绩的可能性（概率）比懒惰者更大。这里的平均数和概率也是数量规律性的指标。

此外，概率的分布也是数量规律性的表现形式。例如，学生的考试成绩，往往呈两头少、中间多、左右对称的正态分布，即高分和低分者少，中等分数者众多（见图1.1.1）。

图1.1.1 正态分布图

统计学建立在大量试验和观察的基础上，这就是大数定理的由来。大数定理又称大数法则：虽然每次观察结果可能都不同（偶然性），但是大量重复观察的结果可以形成稳定的数量特征（必然性）。大数定理对认识随机现象具有普遍的指导意义，是统计学的理论基石。

对于随机现象，虽然无法精确预测其结果，但是我们可以通过计算，判断它出现的概率有多大，不出现的概率有多大；或者这样出现的概率有多大，那样出现的概率有多大。用概率来说话，这就是统计学家的工作。

1.1.3 心理学为什么需要统计学

心理现象在很大程度上就是随机现象。

当你与一位老朋友久别重逢，你的第一句话会表达怎样的情感？你也许会表示惊讶（“怎么是你？”），也许会表示高兴（“我们终于又见面了！”），也许会表示抱怨（“怎么这么多年杳无音讯？”），等等。究竟先说哪一句，恐怕是随机的。

如果请你随口说出一种水果的名称，你会说哪一种？很多人会说“苹果”，因为它是水果中最典型、最常提到的样例。但是，不是每个人都会说“苹果”，有些人会说“梨子”，有些人会说“葡萄”、“橘子”等，这也是一种随机现象。

如果一个心理学实验要求你看到红灯亮时尽快按下一个按钮，并记录你从灯亮到按下按钮之间的反应时间。你每一次的反应时间肯定都是不同的——有时快，有时慢，是随机的。

如果对一个人进行多次智力测验，尽管这个人的各方面情况在短期内没有发生显著的变化，但是每次测得的智商也可能不同。所以心理测验的结果也有很大的随机性。

诸如此类的例子还可以举出很多。总而言之，心理现象是一种随机现象，要定量地研究随机现象，就需要运用统计学方法来总结其数量规律性（例如，反应时间的平均数和标准差，智商的概率分布特点等）。因此，心理学需要统计学，它是一门统计性科学。

统计学在其发展过程中，逐步形成了数理统计学和应用统计学两大分支。数理统计学以概率论为基础，阐明统计学的数学原理，推导和证明有关的数学公式，从而为各个学科的研究者提供适用的数学工具和方法。应用统计学是数理统计学理论在各个学科领域的应用。现在，应用统计学已经在物理学、天文学、生物学、医学、社会学等众多学科领域广泛“落户”，这其中也包括心理学领域的应用统计学分支——心理统计学。

1.2 描述统计学与推断统计学

1.2.1 描述统计学

人类最早的“结绳记事”就是一种原始的统计活动。后来，统计学带上了很强的国家特征，因为要维护对国家的统治，统治者就必须通过统计了解和掌握本国的自然资源和人力物力等要素情况。统计学在我国更是有着悠久的历史，距今4000多年前的夏朝就开始进行人口统计了。我国古代政治家商鞅把“十三数”（全国粮食储存数、人口数、壮年男子数、壮年女子数、老年人数、儿童人数、官吏人数、士兵人数、靠游荡混饭吃的人数、商贩人数、马的匹数、牛的头数和牲口草料数）作为反映基本国情的数量指标。可见，这时已经有了全国规模的人口调查制度，而且已经对人口按照年龄、职业等进行分组统计，甚至有了国民经济各种数量的对比分析。

人类一开始的统计活动主要是描述性质的，就是将搜集到的统计资料所包含的信息用一些描述性的特征量尽可能简洁而充分地反映出来。例如，一个国家的人口总数就是最简单的特征量。如果细分，还可以分别计算男性与女性人口数、各年龄阶段人口数、各行业从业者人数等。描述统计学阐述的就是搜集资料以及提炼和描述这些资料的方法，同时，它又是推断统计学的基础。

描述统计常用的特征量有集中量、差异量、地位量、相关量、偏态量和峰态量等。

■ 集中量描述数据的典型水平或集中趋势，包括算术平均数、加权平均数、几何平均数、中位数、众数等。

■ 差异量描述数据分散（参差不齐）的程度，包括全距、平均差、方差、标准差、差异系数等。

■ 地位量描述数据在全体数据中所处的地位，包括百分位数、百分等级（百分位）等。

■ 相关量描述两个或多个变量之间的关联程度，包括积差相关系数、等级相关系数、质与量的相关系数和品质相关系数等。

■ 偏态量和峰态量用来描述数据的分布特征——偏离正态的程度和高低宽窄的程度。

1.2.2 推断统计学

大约在20世纪20年代之前，统计学的主要内容还是描述统计学。后来，推断统计学逐渐发展起来，其地位越来越重要，而且在内容上也占有越来越大的比重，成为统计学的主干部分。推断统计学就是运用概率论研究如何根据样本信息推断样本来自的总体的相应信息，它包括参数估计和假设检验这两种形式（分别详见第7章和第8章）。

描述统计学中提到的所有特征量都可以分为样本的和总体的。参数估计就是根据样本的特征量（统计量）来估计总体的相应特征量（参数）。例如，在编制智力测验时，需要了解各年龄阶段男女人口的平均成绩，以此作为今后计算智商的标准（又称“常模”）。但是，我们不大可能对全国所有人实施测验，于是，我们随机抽取一部分参试者（例如，每个年龄段抽取800名男女参试者）作为样本，然后根据这些参试者完成智力测验的平均成绩（样本统计量）来估计各年龄段的全国男女人口的平均成绩（总体参数）。

假设检验则是对总体的参数或分布形态的假设做出保留或拒绝的决策。例如，我们要考察A、B两种条件对参试者的反应时间有无显著影响，但是不可能让全世界的人都来参加实验。这时我们可以抽取两组参试者作为样本，一组在A条件下进行操作，另一组在B条件下完成相同的任务，然后比较两组参试者的平均反应时间有没有显著差异。虽然只有很少一部分人参加了我们的实验，但是其结论是针对所有人的。比较的步骤是，先假设两种条件下的参试者的反应时间没有显著差异，再进行相应的统计运算，根据得到的概率，最终确定是否保留这个假设。

将描述统计学与推断统计学结合起来，就可以清晰地看到统计学其实可以被看作一个研究过程：以系统的方式搜集和整理资料，进而根据这些资料做出与总体相关的决策。

1.3 统计学的基本概念

1.3.1 随机变量

统计学研究的是随机现象的数量规律性。为了数学表述的方便，我们将表示随机现象的各种可能结果的变量称为随机变量。这里说的“各种可能结果”是随机变量的可能取值。随机现象和随机变量只是表述上的不同：如果说随机现象“可以这样发生，也可以那样发生”，那么随机变量就“可以取这个值，也可以取那个值”。

随机变量的取值可以是质的不同，也可以是量的不同。掷出的一枚硬币落地后是正面朝上还是反面朝上，就是两个不同的取值，且两者间是质的不同；新生儿的性别，可以是男性，也可以是女性，也是不同质的取值。但是，考试的得分、心理测验的分数、完成一项任务的用时以及正确率等，则是量的不同。

量的差异本身就是用数字表示的，例如，考试成绩。质的差异可以用文字符号表示，也可以用数字表示，例如，用“H”表示正面朝上，用“T”表示反面朝上；或者用5、4、3、2、1分别表示优、良、中、及格、不及格等。

引入随机变量的概念，是为了更好地对随机现象进行定量的研究。因为单是知道随机变量可以取哪些值是不够的，还要研究它取各个值的可能性（概率）。

1.3.2 个体、总体和样本

在统计学中，每一个原始数据都是从个体那里获得的。例如，要研究人的智力，就要编制一个能够比较有效地测定智力的量表，然后才能进行测验和评定。从每个人那里，我们都能得到一个（或一系列）原始数据（观察值）。这里说的每个人就是“个体”，他们都有一个共同特性——智力水平。如果能测定世界上每一个人的智力，那就知道了“人”这个总体的智力情况。不过，限于人力、物力、经费和时间，对全世界每个个体都进行测定是不可能的。只能抽取一部分个体进行测定，这一部分个体就组成了一个样本。我们往往根据样本的情况来推断总体的情况。

根据这样的关系，可以为个体、总体与样本分别下一个定义：

个体是我们所研究的随机现象的载体，具有我们感兴趣的某种共同特性，是组成总体的基本单位；

总体是具有某（些）共同特性的个体的总和；

样本是从总体中抽取的作为观测对象的一部分个体。

总体有无限总体和有限总体之分。如果一个总体包含的个体数目是无限的，就称为无限总体；如果一个总体包含的个体数目是有限的，就称为有限总体。例如，我们要研究今年某市小学一年级男生的肺活量情况，这时，该市今年入学的所有小学一年级男生就构成了一个有限总体。可是，当我们更笼统地说要研究小学一年级男生的身高时，从理论上来讲，古今中外的小学一年级男生都应该成为研究对象，这就没有一个明确的数目了，因而是一个无限总体。另外，就算只对一个学生进行测量，如果我们对他进行无数次的测量（至少从理论上可以这样假设），则测量得到的一切可能结果也可形成一个无限总体，只不过这时的个体不是学生本人，而是测量所得的值——观察值。总体是有限总体还是无限总体，可能会影响该选择何种统计运算方法。

样本对推断统计学有特殊的意义。统计推断就是根据样本信息来推断总体的情况。由于各种客观条件的限制，我们无法将总体中的所有个体都观察一遍，这时更是必须抽取样本。不仅如此，在保证一定的研究精度的前提下，抽样的个体数总是越少越好。

样本中包含的个体数称为样本容量，一般用n表示。样本容量越大，样本的数字特征就越接近总体，从而能更精确地反映总体的情况。但是，容量过大则没有必要，那样反而会失去降低研究成本的意义。一般来说，n≥30的样本称为大样本，n＜30的样本称为小样本。大样本和小样本所用的统计方法不一定相同。

在生活中，广义的总体—样本关系无处不在。例如，我们通常会根据一个人的行为表现来判断其人品。可是，我们只能观察到其一部分行为（相当于样本），以此来估计其人品（相当于总体）。由于观察到的样本不同，我们就可能对同一个人做出不同的评价。

1.3.3 参数和统计量

总体和样本有很多共同点：都是由一定数量的个体构成的，都可以计算出各种数量指标（例如，平均数、标准差、比例和相关系数等）。但是它们之间毕竟存在着整体和部分的关系。为了指称时的方便，统计学家将总体和样本的数量指标区分开来，分别称为参数和统计量。根据总体中所有个体的观察值计算出来的数量指标

（即总体平均数、总体标准差、总体比例和总体相关系数等）被称为参数，它们是总体上的数字特征；根据样本中所有个体的观察值计算出来的数量指标（即样本平均数、样本标准差、样本比例和样本相关系数等）则被称为统计量，它们是样本上的数字特征。参数一般用希腊字母表示，统计量一般用拉丁字母表示。统计推断就是根据样本统计量来推断相应的总体参数。例如，我们可以根据样本平均数X来推断总体平均数μ，根据样本标准差S来推断总体标准差σ，根据样本相关系数r来推断总体的相关系数ρ，等等。

前言/序言

致读者

亲爱的读者：

2009年，中国轻工业出版社“万千心理”出版了拙作《心理统计学》。在不到3年的时间里，这本书受到广泛的欢迎，许多师生给了我热情的鼓励和有益的建议。2012年，在“万千心理”的支持下，本书第二版问世。在第二版的修订过程中，我又从多位长期从事心理统计学教学的老师那里获得了许多教益，他们分别是南京师范大学邓铸老师、东北师范大学王景英老师、原西南大学凤四海老师和首都师范大学方平老师。在这里，再次表示感谢！

一转眼，又是3年过去了。2016年上半年，本书入选了华东师范大学精品教材建设专项项目，这意味着要对本书进行一次新的修订，意味着本书又向着成为精品的目标迈进了一步。

本书前两版的特色

本书前两版的编写和修订原则是以学生为中心，顺应学习的规律。对每一节课，教师都应该根据学生特点设置明确具体的教学目标、脉络清楚的内容体系和灵活多变的实践情境。

课堂上要做到的，在教材中就应该得到充分的体现。故本书的前两版都力求做到以下三点：

第一，明确具体的教学目标——在学习每一章的具体内容之前，要为学习者构建一个目标系统。为此，本书从第5章开始，每一章都以该章能解决什么样的实际问题开头。读者看了这个开头，就可以知道，对于搜集到的数据，统计学家会提出什么样的问题。等学完这一章，再回过头来看开头这些问题，想想自己能否回答这些问题。如果读者看到问题就能说出应当采取何种方法解答，知道运用这些方法时需要注意些什么，学习的目标基本上就达到了。

第二，脉络清楚的内容体系——教学需要脉络清楚、循序渐进地呈现内容。本书对课程内容的编排以理清心理统计学的内容体系为原则，着重体现知识之间的联系，并将其与现实生活中的统计性思考相对照。这样做的根本目的同样是帮助学生弄清何种问题适合用何种统计学方法求解。为了帮助读者更顺畅地阅读和使用本书，在各章开头都有“本章提要”，告知这一章的主旨和重点内容，说明该章能解决什么样的问题；各章最后又将重要的术语和原理（附英文）加以总结，以便查阅。本书还特意在一些重点、难点处增加了些方块贴士，它们有的是解释性的（帮助理解原理），有的是提示性的（联系前后内容，帮助记忆和思考），有的是警示性的（避免粗心造成的忽视和混淆），还有的是启发性的（阐述统计思想）。

第三，灵活多变的实践情境——帮助学习者掌握各种变式情形。心理统计学的实践性很强，只有不断地运用，才能熟练而灵活地掌握。为此，本书收录了大量例题和习题，并为部分习题提供了参考答案（以方便自学者）。熟悉了这些例题和习题，今后遇到实际问题时，即使一时不能准确选择统计分析方法，至少也可以凭借对题目的熟悉感选出可能找到解法的大致章节。

当然，这不是在鼓励读者做大量的习题。相反，在认真完成了适量的习题后，更需要读者自身的统计实践。其实，无论是在生活还是工作中，只要你是一个有心人，就可以搜集到各种数据。针对这些数据，选用合适的统计方法加以分析，把分析结果与老师、同学、同事和朋友们分享。假以时日，你就会喜欢上统计学这门学科，并且逐渐能够灵活运用。

本书第三版的修订原则

本次在保留前两版特色的基础上，根据以下原则进行了修订：

（1）配合课堂教学改革，将其编写成“课前便于自学理解、课中便于练习讨论、课后便于检索使用”的教材。

（2）兼顾不同类型和学习能力的学生，兼顾读者的不同需要（如考研复习、使用SPSS等软件、毕业论文数据处理等）。增补近年来使用得越来越多的统计分析方法，例如，偏相关分析、虚拟变量、logistic回归等。

（3）加强教材的教学性特征。进一步优化各章原有的内容提要、导读问题、复杂概念辨析、易错之处提醒、各种方法之间的联系、实际生活中的统计学、术语、实习题等内容；附录中还首次加入了3份自测试卷，供学习者检验学习效果。

（4）内容分层：将教学内容分为基础内容、拓展内容（正文中的方框内容和带有“★”号的章节）、统计软件使用和论文写作中的统计分析结果报告方式（归入附录四），便于使用者选择教学内容。

在课时紧张的情况下，可以精简部分内容，例如条件概率、功效函数、关于总体比例的假设检验、多列相关、品质相关、偏相关分析、虚拟变量、logistic回归、科克伦Q检验、单样本游程检验、柯尔莫哥洛夫－斯米尔诺夫检验等。但是，建议不要整章或大面积地删减。例如，如果整个略去“非参数检验”，学生将来遇到计量水平低的数据时，可能连思考的方向都没有，或者用错了统计方法也意识不到。

关于统计软件，特别提醒一下初学者：在完整掌握统计学基本理论体系之前，最好不要对软件形成依赖，否则很容易在复杂的数据面前选错统计方法。其实，在扎实掌握基本原理、了解相关术语的英文表述之后，学习统计软件的效率极高，几乎可以无师自通。

最后，再次衷心地感谢各位读者对本书的支持和关注。尤其是感谢我的学生王健、赵娟、余岚、程陶、杜逸旻、徐笑含、张盈琤和彭晓琴等在本书成书过程中的细致纠错，以及家人的支持。

邵志芳

2016 年 5 月 1 日

于华东师范大学

探索数据背后的奥秘：如何从纷繁复杂的现象中提炼出清晰的洞见在信息爆炸的时代，我们无时无刻不被海量的数据所包围。从社会调查的统计数字，到科学实验的测量结果，再到个人日常的习惯追踪，数据如同潮水般涌来。然而，冰冷的数据本身并不能直接告诉我们真相。它们往往是杂乱无章、充满噪声的，需要一种系统的、科学的方法来解读，才能从中挖掘出有价值的信息，揭示现象背后的规律，做出明智的判断。这门学科，便是“心理统计学”。心理统计学，顾名思义，是将统计学的原理和方法应用于心理学研究和实践的学科。它不仅仅是关于数字的计算，更是关于理解和解释数据，从而深入洞察人类行为、思维和情感的奥秘。它为我们提供了一套强大的工具箱，帮助我们科学地设计研究、收集数据、分析数据，并最终得出可靠的结论。数据的价值：从“有”到“懂” 为什么要学习心理统计学？因为数据本身具有巨大的潜力，但需要专业的知识才能将其转化为有意义的见解。想象一下，一项关于学习方法对学生成绩影响的研究。我们收集了参与实验学生的成绩数据。如果仅仅停留在“有成绩”这个层面，我们很难得出有力的结论。但是，通过心理统计学的方法，我们可以：描述数据的基本特征：了解平均成绩是多少？成绩的分布是怎样的？是集中在某个分数段，还是非常分散？这些描述性的统计量，如同为数据描绘了一幅初步的“素描”，让我们对数据的整体情况有了初步的认识。探索数据之间的关系：不同的学习方法是否真的对成绩有显著影响？如果有人采用了某种特定的学习方法，他的成绩是否会比其他人更高？通过统计检验，我们可以量化这种关系，判断其是否具有统计学上的意义，而非偶然的巧合。推断整体的普遍性：我们研究的可能只是一个样本，但这并不妨碍我们去推断这种学习方法对更广泛的学生群体是否有效。统计推断的原理，允许我们将样本的发现推广到总体，从而做出更具普遍性的论断。做出预测和决策：基于对数据规律的理解，我们甚至可以预测在特定条件下，学生可能会取得怎样的成绩。这种预测能力，对于教育者制定教学策略、为学生提供个性化指导，具有重要的指导意义。因此，心理统计学不仅仅是一个学术工具，更是一种思维方式。它教会我们如何批判性地看待数据，如何避免被表面的现象所迷惑，如何用严谨的逻辑和科学的方法来认识世界。心理统计学构建的知识体系：一个循序渐进的学习路径学习心理统计学，就像建造一座坚固的知识大厦，需要打好坚实的地基，再逐步搭建起精密的结构。一个典型的学习路径会包含以下几个核心部分：第一部分：基础概念与描述性统计——认识数据的“语言” 在深入分析之前，我们需要掌握数据最基本的“语言”。这包括：变量的类型：了解不同类型的变量（如定类变量、定序变量、定距变量、定比变量）以及它们各自的特点，这是选择合适统计方法的首要步骤。数据的收集与组织：如何有效地收集数据，如何将其整理成便于分析的格式，例如使用表格和图示。集中趋势的度量：平均数、中位数、众数等，它们告诉我们数据的“中心”在哪里。离散程度的度量：方差、标准差、极差等，它们反映了数据的“分散”程度。分布的形态：正态分布、偏态分布等，理解数据在不同数值上的分布情况。图示方法：直方图、散点图、箱线图等，通过视觉化的方式更直观地理解数据。这部分是理解后续所有统计分析的基础，如同学习任何一门语言都需要先掌握字母和单词一样。第二部分：概率论与抽样分布——理解不确定性与推断的桥梁现实世界充满不确定性。心理学研究常常基于样本数据来推断总体的特征，而概率论正是理解和量化这种不确定性的基石。概率的基本概念：理解事件发生的可能性，以及概率的计算方法。概率分布：二项分布、泊松分布、正态分布等，它们描述了不同随机变量的概率分布规律。抽样分布：这是连接样本与总体的关键。理解样本统计量（如样本均值）的抽样分布，能够帮助我们评估样本的代表性，并为假设检验奠定基础。中心极限定理：这个重要的定理告诉我们，无论总体分布如何，当样本量足够大时，样本均值的抽样分布近似于正态分布，这极大地简化了统计推断。第三部分：统计推断——从样本走向总体这是心理统计学的核心内容之一，我们通过样本数据来对总体做出推论。参数估计：点估计：使用样本统计量来估计总体的参数（如样本均值估计总体均值）。区间估计：构建置信区间，以一定的置信水平（如95%）来估计总体参数所在的范围。这比点估计提供了更丰富的信息，也更真实地反映了不确定性。假设检验：基本原理：提出一个关于总体的假设（零假设），然后收集数据，通过统计检验来判断是否有足够的证据拒绝这个假设。不同类型的检验： t检验：用于比较两个样本的均值是否存在显著差异（如独立样本t检验、配对样本t检验）。 z检验：用于比较均值或比例，通常在样本量较大时使用。卡方检验：用于分析分类变量之间的关联性，例如检验某个群体在不同选项上的分布是否一致。方差分析（ANOVA）：用于比较三个或更多组的均值是否存在显著差异，是研究多个因素影响的强大工具。相关分析：测量两个变量之间线性关系的强度和方向（如Pearson相关系数）。回归分析：建立一个或多个自变量与因变量之间的预测模型，以了解变量之间的定量关系，并进行预测。第四部分：高级统计方法——深入挖掘数据的复杂关系当研究问题变得更加复杂，需要分析多个变量之间的相互作用时，就需要用到更高级的统计技术。多重回归分析：分析多个自变量如何共同预测一个因变量，并控制其他变量的影响。协方差分析（ANCOVA）：在分析组间差异的同时，控制协变量的影响，提高研究的精确度。多因素方差分析：分析两个或多个因素及其交互作用对因变量的影响。因子分析：用于识别大量观察变量背后的潜在因子（共同因素），常用于构建量表和测量工具。项目反应理论（IRT）：一种更先进的测量模型，能够更精细地分析项目难度、区分度以及被试的潜在能力。结构方程模型（SEM）：一种强大的统计技术，可以同时检验多个变量之间的路径关系，构建复杂的理论模型，适用于验证性因子分析和路径分析。心理统计学的应用领域：渗透于心理学的各个角落心理统计学的原理和方法，已经深深地渗透到心理学的各个分支领域，并为它们的发展提供了坚实的科学基础：临床心理学：评估心理障碍的诊断准确性，检验治疗方法的有效性，预测患者的预后。例如，通过统计分析比较不同治疗方案对抑郁症缓解率的影响，或者评估诊断量表的可信度和效度。认知心理学：研究记忆、注意、学习、问题解决等认知过程的机制。例如，通过实验测量不同刺激条件下被试的反应时间，并用统计方法分析这些数据，以理解信息加工的速度和模式。社会心理学：探索态度、偏见、从众、群体动力等社会现象。例如，通过调查问卷收集大量个体对某个社会问题的态度数据，并进行统计分析，以揭示不同人口群体之间的态度差异，或探索影响态度的因素。发展心理学：研究个体从出生到老年的身心发展变化。例如，追踪儿童在不同年龄段的认知能力发展轨迹，并用统计模型来描述和预测这些发展模式。教育心理学：评估教学方法的效果，分析影响学习动机的因素，开发和改进教育测量工具。例如，通过比较不同教学模式下学生的考试成绩，来判断哪种模式更有效。工业与组织心理学：研究员工的激励、绩效、领导力、工作满意度等。例如，通过统计分析来确定哪些因素与员工的绩效呈正相关，以便企业改进管理策略。人格心理学：测量和理解个体人格特质的差异。例如，通过因子分析来识别构成人格的基本维度，或者使用统计方法来验证不同人格理论的假设。学习心理统计学的意义：培养科学思维，提升决策能力学习心理统计学，不仅是为了掌握一套技术，更重要的是培养一种科学的思维模式：严谨性：学习统计学能够帮助我们认识到，对现象的解释需要基于证据，避免主观臆断和道听途说。批判性思维：能够辨别信息来源的可靠性，质疑不合理的结论，评估研究方法的优劣。量化思维：能够将模糊的现象转化为可量化的指标，从而进行精确的分析和比较。解决问题的能力：统计学提供了一套系统的方法来解决复杂的问题，无论是在学术研究还是在实际工作中，都能够更有效地找到问题的症结并提出解决方案。在当今社会，无论你从事哪个领域，都将不可避免地与数据打交道。掌握心理统计学的基本原理，将使你能够更清晰地认识数据背后的信息，更准确地做出判断和决策，从而在信息洪流中保持清醒的头脑，抓住机遇，规避风险。它是一门赋能的学科，帮助我们超越直觉，用科学的力量去理解和改变世界。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得统计学是心理学研究的“硬骨头”，直到我翻开这本《心理统计学（第三版）》（万千心理）。这本书的优点在于，它能够将看似复杂抽象的统计概念，用非常贴近实际研究的语言解释清楚。作者在讲解每一个统计方法时，都会先设置一个研究场景，然后引导读者思考，在这个场景下，我们需要解决什么问题，以及统计学工具如何帮助我们解决。书中对于“数据收集与整理”的环节，也给予了足够的重视。作者强调了数据质量的重要性，并介绍了如何进行数据清洗、缺失值处理等预处理步骤。我还学会了如何对数据进行编码，以及如何根据研究变量的类型（分类变量、连续变量）来选择合适的编码方式。在讲解“描述性统计”时，作者并没有止步于基本的统计量，而是深入讲解了“分布形状”的概念，比如“偏态”（skewness）和“峰度”（kurtosis）。他解释了这些指标如何反映数据的分布特征，以及它们可能对后续统计分析产生的影响。我还学会了如何通过散点图和直方图来直观地观察数据的分布。我一直对“概率”的概念感到模糊，但这本书用非常巧妙的方式进行了阐释。作者通过“游戏”、“彩票”、“天气预报”等例子，将概率的计算和理解变得生动有趣。他还详细讲解了“条件概率”、“独立事件”、“互斥事件”等概念，并重点介绍了“二项分布”和“泊松分布”在特定情境下的应用。在“统计推断”部分，作者首先详细介绍了“抽样分布”的概念，并重点讲解了“中心极限定理”的重要性。他解释了为什么即使总体分布不服从正态分布，样本均值的抽样分布也会趋近于正态分布，这为后续的假设检验奠定了基础。本书在讲解“假设检验”时，非常有条理。作者首先介绍了“假设检验的基本流程”，包括设定原假设和备择假设，选择检验统计量，确定临界值或计算P值，以及做出统计决策。他还强调了“统计显著性水平”（alpha）的意义，以及它与“犯第一类错误的概率”之间的关系。我之前对“t检验”的理解很有限，但这本书详细地介绍了“独立样本t检验”的适用条件（如方差齐性），以及如何根据检验结果来判断两组被试之间是否存在显著差异。我还学会了如何解读t统计量和自由度。在讲解“方差分析”（ANOVA）时，作者提供了非常直观的图示，帮助我理解“组间方差”和“组内方差”的比较。他还详细介绍了“多重比较”的问题，以及事后检验（如Tukey, Bonferroni）是如何用于控制多重比较带来的假阳性错误。我还学习了“卡方检验”（Chi-square test），这是一种非常常用的分析分类变量之间关系的统计方法。作者详细讲解了“拟合优度检验”和“独立性检验”的应用场景，以及如何计算卡方统计量和解读P值。最后，在“相关与回归”部分，作者不仅讲解了“皮尔逊相关系数”，还介绍了“斯皮尔曼等级相关系数”，以及它们在不同数据类型下的适用性。他还详细讲解了“多元线性回归”的构建过程，包括如何选择预测变量，如何解读回归系数的符号和大小，以及如何评估模型的整体拟合度。《心理统计学（第三版）》（万千心理）是一本真正能够帮助我理解和应用心理统计学的优秀教材。它用清晰的逻辑、丰富的案例和实用的操作指导，将抽象的统计概念变得触手可及，极大地提升了我进行科学研究的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本《心理统计学（第三版）》（万千心理）真的是一本宝藏！我拿到它的时候，就被它厚实的质感和精美的排版所吸引。翻开第一页，我立刻就被作者的语言风格打动了。它不像我之前看过的那些统计学教材那样枯燥乏味，而是充满了人文关怀和对读者学习过程的理解。作者在讲解每一个概念时，都非常注重将其与实际的心理学研究相结合，让你能清晰地看到统计学工具在理解人类行为、认知和社会现象中的重要作用。就拿书中关于“假设检验”的部分来说吧，作者并没有一开始就抛出复杂的公式和符号，而是先用生动的案例引出“犯错误”的可能性，比如我们可能误判一个实验结果，是偶然还是真实效应。然后，循序渐进地介绍了零假设和备择假设的含义，以及P值的直观解释。我尤其喜欢的是，作者用了好几个不同的研究场景来讲解，从简单的比较两个平均数，到探讨两个变量之间的关系，每一个例子都力求清晰易懂。他还会提醒我们，统计学的结果是概率性的，并不能百分之百确定，这对于初学者来说，是非常重要的一个提醒，避免了过度自信或过度怀疑。更令我惊喜的是，书中在讲解数据分析方法时，并没有仅仅停留在理论层面，而是花了大量的篇幅来介绍如何使用SPSS等统计软件进行操作。书中提供了详细的步骤和截图，甚至还有一些“小贴士”，告诉你如何避免常见的错误。我记得有一次，我按照书上的步骤操作，遇到了一个小问题，本来以为要花很长时间去查资料，结果发现书中提到的一个“快捷键”或者“注意事项”就轻松解决了。这种实用性的指导，对于那些需要在实际研究中应用统计学知识的同学来说，简直是福音。这本书的另一大亮点是它对“统计思维”的培养。作者不仅仅是教你如何计算，更重要的是让你理解为什么需要进行这样的计算，以及计算结果的意义是什么。他会引导你去思考，在不同的研究情境下，应该选择哪种统计方法，以及每种方法的假设条件是什么。书中还会讨论到一些统计学中常见的问题，比如多重比较的问题，以及如何避免过度拟合。这些内容虽然听起来有些深度，但作者的讲解却非常到位，让你在不知不觉中，就能建立起一套严谨的统计分析逻辑。我特别欣赏作者在书中对“效应量”的强调。很多初学者往往只关注P值，认为只要P小于0.05就万事大吉，但书中却花了 considerable 的篇幅来讲解效应量的重要性。作者解释说，即使统计显著，但如果效应量很小，那么这个结果的实际意义可能并不大。他通过一些具体的例子，生动地说明了即使是微小的效应，在人口基数很大的情况下，也可能产生巨大的影响。这种对统计结果进行更深层次解读的能力，正是这本书所传达的核心价值。在阅读过程中，我发现作者在设计章节结构时也下了很大的功夫。每一章都以一个明确的学习目标开始，然后是概念讲解、公式推导（虽然作者尽量简化了）、案例分析，最后还有一个总结和习题。这种结构清晰、逻辑严谨的学习路径，让我在学习过程中感到非常顺畅，能够一步一个脚印地掌握知识。而且，书中提供的习题也非常有代表性，涵盖了该章节的核心知识点，通过练习，我能更好地巩固所学内容。这本书在讲解图表绘制方面也做得非常出色。作者不仅介绍了SPSS等软件如何生成各种图表，更重要的是，他会指导我们如何选择最适合表达研究结果的图表类型，以及如何解读图表所传达的信息。比如，对于连续性变量，如何选择散点图、折线图；对于分类变量，如何选择柱状图、饼图。更进一步，作者还会讲解如何通过图表的细节，比如坐标轴的范围、误差条的含义，来更全面地理解数据。我尤其喜欢书中关于“研究设计”与“统计分析”之间关系的讨论。作者反复强调，统计分析是建立在良好的研究设计之上的，如果研究设计存在缺陷，再高级的统计方法也无法挽救。他会举例说明，哪些研究设计会导致结果的可信度降低，以及如何在研究设计阶段就考虑到如何进行有效的统计分析。这种前瞻性的指导，对于想要进行规范研究的同学们来说，非常有价值。还有一点让我印象深刻的是，作者在书中融入了一些关于统计学史的趣闻和名人轶事。虽然这些内容并非统计学的核心知识，但却能让学习过程变得更加轻松有趣，也能帮助我们了解统计学是如何一步步发展至今的，以及那些伟大的统计学家是如何思考和解决问题的。这让这本书不仅仅是一本教科书，更像是一部引人入胜的学术普及读物。总的来说，这本《心理统计学（第三版）》（万千心理）是一本集理论深度、实践指导和人文关怀于一体的优秀教材。它不仅能够帮助我扎实地掌握心理统计学的基本知识和技能，更能激发我对统计学的兴趣，培养我严谨的科学思维。我强烈推荐所有对心理学研究感兴趣的读者，无论是初学者还是有一定基础的研究者，都应该拥有一本！

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本《心理统计学（第三版）》（万千心理）时，我对统计学的印象依旧停留在“枯燥”、“难懂”的刻板印象中。然而，这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者用一种非常人性化的方式，将统计学的逻辑和应用融入到心理学研究的各个方面，让学习过程变得充满乐趣和启发。书中关于“样本”与“总体”关系的讲解，让我豁然开朗。作者强调，我们研究的样本，是为了推断出总体的特征。他详细介绍了各种抽样方法，并分析了它们各自的优缺点，以及如何通过合理的抽样来提高研究结果的代表性。这让我明白了，为什么在科学研究中，样本的选择至关重要。在“描述性统计”部分，作者并没有简单地罗列公式，而是非常注重概念的理解。他会用生动的比喻来解释“均值”、“中位数”、“众数”等指标的意义，以及它们在不同数据分布下的敏感性。我还学会了如何通过“标准差”、“方差”、“极差”等指标来衡量数据的离散程度。我一直对“概率”的概念感到有些头疼，但这本书的讲解方式让我眼前一亮。作者从“生活中的不确定性”出发，比如“明天会不会下雨”，“买彩票会不会中奖”，来引出概率的概念。他还详细讲解了“随机变量”、“概率分布”，并重点介绍了“正态分布”在心理学研究中的核心地位。在“统计推断”部分，作者首先介绍了“抽样分布”的概念，并详细阐述了“中心极限定理”的重要性。他解释了为什么在样本量足够大的情况下，样本均值的抽样分布会趋向于正态分布，这为后续的假设检验提供了理论基础。本书在讲解“假设检验”时，逻辑严谨且条理清晰。作者首先介绍了“零假设”和“备择假设”的设定原则，然后详细讲解了“P值”的含义和计算方法，以及如何根据P值来做出统计决策。他还深入探讨了“第一类错误”和“第二类错误”，并强调了“统计功效”的重要性。在介绍“t检验”时，作者详细区分了“单样本t检验”、“独立样本t检验”和“配对样本t检验”，并提供了详细的计算步骤和SPSS操作指南。我还学会了如何检验“方差齐性”，以及在方差不齐时如何选择合适的t检验方法。对于“方差分析”（ANOVA）的讲解，我不得不说，作者是这方面的专家。他从“组间方差”和“组内方差”的比较入手，将复杂的ANOVA分解成易于理解的概念。他还详细介绍了“事后检验”，用于找出具体是哪些组之间存在显著差异。最后，在“相关与回归”部分，作者不仅讲解了“皮尔逊相关系数”，还介绍了“斯皮尔曼等级相关系数”，以及它们在不同数据类型下的适用性。他还详细讲解了“多元线性回归”的构建过程，包括如何选择预测变量，如何解读回归系数的符号和大小，以及如何评估模型的整体拟合度。总而言之，《心理统计学（第三版）》（万千心理）这本书，让我对统计学不再感到恐惧，反而充满了兴趣。它不仅提供了丰富的统计知识，更重要的是，它教会了我如何“思考”统计问题，如何将抽象的统计概念与实际研究相结合。这本书绝对是我学习心理统计学过程中最宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

读完这本《心理统计学（第三版）》（万千心理），我最大的感受就是，统计学并没有我想象的那么遥不可及。这本书就像一位耐心的向导，一步步带领我穿越那些曾经让我望而却步的公式和概念。作者的文字非常有力量，既有学术的严谨，又不失通俗的讲解，让我能够真正理解统计学的精髓。书中对于“研究设计”和“统计分析”的紧密联系，我印象特别深刻。作者强调，好的研究设计是有效统计分析的基础。他详细介绍了不同类型的研究设计，并分析了每种设计在统计分析上的优劣势，这让我更加重视在研究开始前就进行周密的设计。在讲解“抽样”部分，作者详细介绍了概率抽样和非概率抽样的方法，并分析了它们各自的适用范围和局限性。他还强调了样本代表性的重要性，以及如何通过合理的抽样方法来提高研究结果的普遍性。这让我明白了，为什么在很多研究中，样本的选择是如此的关键。本书对“描述性统计”的讲解，也非常系统。作者不仅介绍了均值、中位数、众数等基本指标，还深入讲解了方差、标准差、极差等指标，以及它们如何反映数据的离散程度。更重要的是，作者通过大量图表，比如直方图、频率多边形、箱线图等，帮助我直观地理解了数据的分布特征。我一直对“概率”的概念感到模糊，但这本书的讲解方式让我耳目一新。作者通过“游戏”、“彩票”、“天气预报”等例子，将概率的计算和理解变得生动有趣。他还详细讲解了“条件概率”、“独立事件”、“互斥事件”等概念，并重点介绍了“二项分布”和“泊松分布”在特定情境下的应用。在“统计推断”部分，作者首先从“参数估计”入手，详细介绍了“点估计”和“区间估计”的区别，以及如何计算“置信区间”。他强调了置信区间的重要性，它能够反映估计值的可靠性，而不仅仅是一个单一的数值。这让我对统计结果的解读有了更深的认识。接下来的“假设检验”部分，是我学习的重点。作者非常细致地解释了“零假设”和“备择假设”的概念，以及“P值”的含义。他强调了P值并不是概率，而是“在零假设为真时，观察到当前结果或更极端结果的概率”。他还深入讲解了“第一类错误”和“第二类错误”，以及如何权衡两者。对于“t检验”的讲解，作者非常系统。它详细讲解了“单样本t检验”、“独立样本t检验”和“配对样本t检验”，并提供了具体的计算公式和SPSS操作步骤。作者还提醒我们，在使用t检验之前，需要检验数据的方差齐性。在讲解“方差分析”（ANOVA）时，作者提供了非常直观的图示，帮助我理解“组间方差”和“组内方差”的比较。他还详细介绍了“多重比较”的问题，以及事后检验（如Tukey, Bonferroni）是如何用于找出具体是哪些组之间存在显著差异。最后，在“相关与回归”部分，作者详细讲解了“皮尔逊相关系数”的计算和解释，以及“简单线性回归”和“多元线性回归”的模型构建和结果解读。他强调了“决定系数”（R-squared）的意义，以及如何检验回归模型的假设条件。总而言之，《心理统计学（第三版）》（万千心理）是一本真正能够帮助我理解和应用心理统计学的优秀教材。它用清晰的逻辑、丰富的案例和实用的操作指导，将抽象的统计概念变得触手可及，极大地提升了我进行科学研究的能力。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本《心理统计学（第三版）》（万千心理）的时候，正值我准备开始一项小型的心理学研究项目。之前我对统计学了解不多，只知道它很重要，但具体怎么用，我总是感到一头雾水。这本书的出现，简直就像是为我量身定制的。作者的语言风格非常学术，但又不会让人觉得高高在上，反而有一种循循善诱的感觉。书中对于“研究设计”和“统计分析”的联系，我印象特别深刻。作者反复强调，统计分析是建立在良好的研究设计之上的，如果研究设计本身存在问题，那么再精妙的统计方法也无法挽救。他详细介绍了不同类型的研究设计，比如实验研究、准实验研究、相关研究等，并且分析了每种设计在统计分析上的优劣势。这让我更加重视在研究开始前就进行周密的设计。在讲解“抽样”部分，作者详细介绍了概率抽样和非概率抽样的方法，并分析了它们各自的适用范围和局限性。他还强调了样本代表性的重要性，以及如何通过合理的抽样方法来提高研究结果的普遍性。这让我明白了，为什么在很多研究中，样本的选择是如此的关键。本书对“描述性统计”的讲解，也非常系统。作者不仅介绍了均值、中位数、众数等基本指标，还深入讲解了方差、标准差、极差等指标，以及它们如何反映数据的离散程度。更重要的是，作者通过大量图表，比如直方图、频率多边形、箱线图等，帮助我直观地理解了数据的分布特征。我一直对“概率论”感到有些头疼，但这本书的讲解方式让我耳目一新。作者没有直接罗列公式，而是从直观的角度出发，用生动有趣的例子解释概率的概念，比如“彩票中奖的概率有多大”，“一天内发生某事件的可能性有多高”。他还详细讲解了“随机变量”、“概率分布”等概念，并重点介绍了“正态分布”在心理学中的重要地位。在讲解“统计推断”部分，作者首先从“参数估计”入手，详细介绍了“点估计”和“区间估计”的区别，以及如何计算“置信区间”。他强调了置信区间的重要性，它能够反映估计值的可靠性，而不仅仅是一个单一的数值。这让我对统计结果的解读有了更深的认识。接下来的“假设检验”部分，是我学习的重点。作者非常细致地解释了“零假设”和“备择假设”的概念，以及“P值”的含义。他强调了P值并不是概率，而是“在零假设为真时，观察到当前结果或更极端结果的概率”。他还深入讲解了“第一类错误”和“第二类错误”，以及如何权衡两者。本书在介绍“t检验”时，非常系统。它详细讲解了“单样本t检验”、“独立样本t检验”和“配对样本t检验”，并提供了具体的计算公式和SPSS操作步骤。作者还提醒我们，在使用t检验之前，需要检验数据的方差齐性。对于“方差分析”（ANOVA）的讲解，作者也是循序渐进。他从“单因素方差分析”开始，逐步讲解到“双因素方差分析”，并重点分析了“交互作用”的含义。他还介绍了“事后检验”（post hoc tests），用于找出具体是哪些组之间存在显著差异。最后，在“相关与回归”部分，作者详细讲解了“皮尔逊相关系数”的计算和解释，以及“简单线性回归”和“多元线性回归”的模型构建和结果解读。他强调了“决定系数”（R-squared）的意义，以及如何检验回归模型的假设条件。总而言之，《心理统计学（第三版）》（万千心理）为我打开了心理统计学的大门。它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的老师，一步步引导我掌握了统计学的精髓。这本书的严谨性、全面性和实用性，都让我印象深刻，也为我后续的学术研究打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《心理统计学（第三版）》（万千心理），我立刻就被它厚实的体量和精美的排版所吸引。作为一本教材，它不仅内容详实，而且在语言表达上也是力求清晰易懂。作者的风格非常专业，但又不会让人感到生涩难懂，反而有一种引人入胜的感觉。书中关于“数据收集”和“数据整理”的环节，作者给予了足够的重视。他详细介绍了不同类型数据的特点，以及在数据收集过程中需要注意的事项。我还学会了如何对数据进行预处理，比如缺失值处理、异常值检测等，这些细节对于保证后续统计分析的准确性至关重要。在“描述性统计”方面，作者讲解得非常细致。他不仅介绍了均值、中位数、众数等基本指标，还深入讲解了方差、标准差、极差等指标，以及它们如何反映数据的离散程度。更重要的是，作者通过大量图表，比如直方图、频率多边形、箱线图等，帮助我直观地理解了数据的分布特征。我一直对“概率”的概念感到有些模糊，但这本书用非常巧妙的方式进行了阐释。作者通过“游戏”、“彩票”、“天气预报”等例子，将概率的计算和理解变得生动有趣。他还详细讲解了“随机变量”、“概率分布”等概念，并重点介绍了“正态分布”在心理学中的重要地位。在“统计推断”部分，作者首先从“参数估计”入手，详细介绍了“点估计”和“区间估计”的区别，以及如何计算“置信区间”。他强调了置信区间的重要性，它能够反映估计值的可靠性，而不仅仅是一个单一的数值。这让我对统计结果的解读有了更深的认识。接下来的“假设检验”部分，是我学习的重点。作者非常细致地解释了“零假设”和“备择假设”的概念，以及“P值”的含义。他强调了P值并不是概率，而是“在零假设为真时，观察到当前结果或更极端结果的概率”。他还深入讲解了“第一类错误”和“第二类错误”，以及如何权衡两者。对于“t检验”的讲解，作者非常系统。它详细讲解了“单样本t检验”、“独立样本t检验”和“配对样本t检验”，并提供了具体的计算公式和SPSS操作步骤。作者还提醒我们，在使用t检验之前，需要检验数据的方差齐性。在讲解“方差分析”（ANOVA）时，作者提供了非常直观的图示，帮助我理解“组间方差”和“组内方差”的比较。他还详细介绍了“多重比较”的问题，以及事后检验（如Tukey, Bonferroni）是如何用于找出具体是哪些组之间存在显著差异。最后，在“相关与回归”部分，作者详细讲解了“皮尔逊相关系数”的计算和解释，以及“简单线性回归”和“多元线性回归”的模型构建和结果解读。他强调了“决定系数”（R-squared）的意义，以及如何检验回归模型的假设条件。总而言之，《心理统计学（第三版）》（万千心理）是一本真正能够帮助我理解和应用心理统计学的优秀教材。它用清晰的逻辑、丰富的案例和实用的操作指导，将抽象的统计概念变得触手可及，极大地提升了我进行科学研究的能力。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《心理统计学（第三版）》（万千心理），就被封面设计吸引住了，简洁而又不失专业感。打开书页，一股淡淡的墨香扑面而来，这种实体书独有的质感，是电子版无法比拟的。我一直对统计学有些畏惧，觉得它抽象难懂，但这本书在第一章就打消了我的疑虑。作者用一种非常接地气的方式，将统计学与我们日常生活中遇到的各种现象联系起来，比如“为什么某些广告看起来很有效，但实际上可能只是碰巧”，或者“为什么我们会觉得某个现象很有规律，但科学研究却不支持”。书中对于“描述性统计”的讲解，非常细致。我之前对均值、中位数、众数这些概念都模糊不清，以为它们只是简单的计算。但这本书让我明白，它们各自代表了数据不同的侧重点，比如均值容易受到极端值的影响，而中位数则更加稳健。作者还用了很多图示来帮助我们理解这些概念，比如箱线图（box plot），它不仅能直观地展示数据的分布范围、四分位数，还能清晰地标出异常值，这对于快速掌握数据集的整体情况非常有帮助。令我感到惊喜的是，本书在讲解“概率论”的基础知识时，也做得非常出色。虽然这部分内容在很多教材中都被视为“啃硬骨头”，但作者却巧妙地运用了很多生活中的例子，比如抛硬币、抽奖等，来解释概率的计算和理解。他还会讲解“条件概率”和“贝叶斯定理”，虽然听起来有些复杂，但他通过几个循序渐进的例子，让我逐渐领会了它们的精髓，并且意识到它们在心理学研究中的广泛应用，尤其是在诊断性测试和因果推断方面。书中对于“抽样分布”的阐述，是我之前一直困惑的地方。作者通过“中心极限定理”的讲解，让我明白为什么无论总体分布是什么样的，当样本量足够大时，样本均值的抽样分布都会趋向于正态分布。他还用了一个非常生动的比喻，就像一群人拿着不同的尺子去测量同一个物体，虽然每个人测量的结果可能不同，但如果测量次数足够多，这些测量结果的平均值就会非常接近物体的真实长度。更让我受益匪浅的是，本书在讲解“推断性统计”时，并没有直接跳到复杂的公式，而是先从“估计”的概念入手。作者区分了“点估计”和“区间估计”，并详细介绍了如何计算置信区间。他强调，置信区间比单一的点估计更能反映估计的不确定性，这对于理解研究结果的可靠性至关重要。我还学会了如何根据样本量和置信水平来选择合适的估计方法。在讲解“假设检验”的部分，作者非常细致地解释了“第一类错误”（拒绝了真实的零假设）和“第二类错误”（未能拒绝错误的零假设）。他用了一个形象的比喻，就像法庭审判，将“无罪推定”类比为零假设，而“错判”则是第一类错误。他还强调了“统计功效”（power）的重要性，以及如何通过增加样本量或调整检验水平来提高统计功效，从而降低犯第二类错误的概率。对于“方差分析”（ANOVA）的讲解，是我在这本书中最大的收获之一。我之前一直觉得ANOVA很复杂，但作者通过将它分解为“组间方差”和“组内方差”的比较，让我更容易理解其核心思想。他还详细介绍了单因素方差分析和双因素方差分析，并提供了如何解读F统计量和p值的指南。书中的图表也帮助我直观地理解了不同分组对因变量的影响。本书在介绍“相关与回归”时，也做得非常到位。作者区分了“皮尔逊相关系数”和“斯皮尔曼等级相关系数”，并讲解了它们的适用条件。在回归分析部分，他详细介绍了“简单线性回归”和“多元线性回归”，并重点讲解了如何解读回归系数、决定系数（R-squared）以及如何进行预测。我还学到了如何检验回归模型的假设条件，比如残差的正态性和同方差性。本书还包含了一些关于“非参数检验”的内容，这对于处理不符合正态分布假设的数据非常重要。作者介绍了“Mann-Whitney U检验”、“Wilcoxon符号秩检验”等常用的非参数检验方法，并讲解了它们的适用场景和解读方式。这使得本书的实用性大大增强，能够应对更广泛的研究需求。总的来说，《心理统计学（第三版）》（万千心理）是一本非常有价值的学习资源。它不仅提供了扎实的理论基础，更注重实用性和可操作性。作者用深入浅出的语言和丰富的案例，将枯燥的统计学概念变得生动有趣，让我能够真正理解并掌握这些工具。这本书无疑是我在心理统计学学习道路上的一个重要里程碑。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《心理统计学（第三版）》（万千心理）的时候，我其实是怀着一种忐忑的心情。我一直认为统计学是一门高深的学科，充满了复杂的数学公式，是我难以逾越的障碍。但是，这本书的出现，完全颠覆了我的想法。作者的讲解方式非常独特，他总是能将抽象的概念与我们熟悉的生活场景相结合，让我感觉统计学不再是冰冷的数字，而是充满智慧和趣味的工具。书中对于“数据可视化”的介绍，非常详尽。作者不仅仅是教我们如何生成图表，更重要的是，他会引导我们如何选择最适合表达研究结果的图表类型，以及如何从图表中提炼出有意义的信息。我尤其喜欢他对“箱线图”的讲解，它能够非常直观地展示数据的分布、中位数、四分位数以及异常值，这对于快速掌握数据集的整体情况非常有帮助。在讲解“概率论”时，作者没有直接抛出公式，而是从“可能性”和“不确定性”的角度切入，比如“明天会不会下雨”，“买股票会不会赚钱”。通过这些贴近生活的例子，我逐渐理解了概率的基本概念，比如“随机事件”、“概率计算”，以及“条件概率”的含义。本书对“统计推断”的讲解，让我印象深刻。作者首先介绍了“抽样分布”的概念，并详细阐述了“中心极限定理”的重要性。他解释了为什么在样本量足够大的情况下，样本均值的抽样分布会趋向于正态分布，这为后续的假设检验提供了理论基础。在“假设检验”部分，作者的讲解逻辑性非常强。他清晰地阐述了“零假设”和“备择假设”的设定原则，然后详细讲解了“P值”的含义和计算方法，以及如何根据P值来做出统计决策。他还深入探讨了“第一类错误”和“第二类错误”，并强调了“统计功效”的重要性。对于“t检验”的讲解，作者非常系统。它详细讲解了“单样本t检验”、“独立样本t检验”和“配对样本t检验”，并提供了具体的计算公式和SPSS操作步骤。作者还提醒我们，在使用t检验之前，需要检验数据的方差齐性。在讲解“方差分析”（ANOVA）时，作者提供了非常直观的图示，帮助我理解“组间方差”和“组内方差”的比较。他还详细介绍了“多重比较”的问题，以及事后检验（如Tukey, Bonferroni）是如何用于找出具体是哪些组之间存在显著差异。最后，在“相关与回归”部分，作者详细讲解了“皮尔逊相关系数”的计算和解释，以及“简单线性回归”和“多元线性回归”的模型构建和结果解读。他强调了“决定系数”（R-squared）的意义，以及如何检验回归模型的假设条件。总而言之，《心理统计学（第三版）》（万千心理）这本书，让我对统计学不再感到恐惧，反而充满了兴趣。它不仅提供了丰富的统计知识，更重要的是，它教会了我如何“思考”统计问题，如何将抽象的统计概念与实际研究相结合。这本书绝对是我学习心理统计学过程中最宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《心理统计学（第三版）》（万千心理）后，我有一种如释重负的感觉。一直以来，统计学对我来说都是一个巨大的挑战，充满了复杂的公式和晦涩的术语。然而，这本书以一种前所未有的清晰和易懂的方式，解构了这些难题。作者的叙述风格非常流畅，仿佛在与一位经验丰富的导师对话，引导我一步步走向理解的彼岸。书中对“数据可视化”的重视，给我留下了深刻的印象。作者不仅仅是介绍如何使用SPSS等软件生成图表，更重要的是，他会详细讲解每种图表的含义和适用场景。比如，为什么在展示两个连续变量的关系时，散点图比柱状图更合适；如何通过箱线图来快速识别数据的偏态和异常值。这让我意识到，图表不仅仅是数据的呈现，更是沟通研究发现的重要工具。在讲解“概率论”的基础知识时，作者并没有回避其严谨性，而是通过一个个生动的生活化例子，将抽象的概率计算变得直观易懂。他会从“猜硬币的正反面”这样的简单场景出发，逐步引入“条件概率”、“贝叶斯定理”，并解释这些概念在心理学研究中的实际应用，比如在诊断性测试的准确性评估中。本书对“参数估计”的讲解，让我彻底理解了“点估计”和“区间估计”的区别。作者强调，单一的点估计往往不能完全反映参数的真实情况，而置信区间则能提供一个范围，以及我们对这个范围的信心程度。他还详细介绍了如何根据不同的置信水平和样本量来计算置信区间。接下来，“假设检验”的部分，作者的处理方式更是让我受益匪浅。他非常清晰地阐述了“原假设”和“备择假设”的逻辑关系，并用“无罪推定”的比喻来帮助我理解“第一类错误”和“第二类错误”。他还详细讲解了“P值”的计算和解读，以及它在做出统计决策中的作用。在介绍“t检验”时，作者区分了“单样本t检验”、“独立样本t检验”和“配对样本t检验”，并详细阐述了它们各自的适用条件和计算方法。他还提到了“方差齐性检验”的重要性，以及在方差不齐时如何进行修正。对于“方差分析”（ANOVA）的讲解，我不得不说，作者是这方面的专家。他从“组间变异”和“组内变异”的比喻入手，将复杂的ANOVA分解成易于理解的概念。我还学会了如何解读F统计量和P值，以及如何根据ANOVA的结果进行事后检验，找出具体是哪些组之间存在差异。书中对“相关与回归”的讲解，也是非常详尽。作者不仅介绍了“皮尔逊相关系数”，还介绍了“斯皮尔曼等级相关系数”，并解释了它们在不同数据类型下的适用性。他还详细讲解了“多元线性回归”的构建过程，包括如何选择预测变量，如何解读回归系数的符号和大小，以及如何评估模型的整体拟合度。除了上述内容，本书还涉及了“卡方检验”、“非参数检验”等重要的统计方法，为我提供了更全面的统计工具箱。作者的讲解深入浅出，既有理论的严谨性，又不失实践的可操作性。总而言之，《心理统计学（第三版）》（万千心理）这本书，让我对统计学不再感到恐惧，反而充满了兴趣。它不仅提供了丰富的统计知识，更重要的是，它教会了我如何“思考”统计问题，如何将抽象的统计概念与实际研究相结合。这本书绝对是我学习心理统计学过程中最宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本《心理统计学（第三版）》（万千心理）对我来说，简直是打开了新世界的大门。我一直以为统计学就是一堆冷冰冰的数字和公式，但这本书用一种非常生动和易于理解的方式，将统计学的逻辑和应用融入到心理学研究的各个方面。作者的叙述风格非常人性化，总是能站在读者的角度思考，将复杂的概念解释得深入浅出。书中对“数据收集”和“数据整理”的重视，让我受益匪浅。作者强调了数据质量的重要性，并介绍了如何进行数据清洗、缺失值处理等预处理步骤。我还学会了如何对数据进行编码，以及如何根据研究变量的类型（分类变量、连续变量）来选择合适的编码方式。在“描述性统计”方面，作者讲解得非常细致。他不仅介绍了均值、中位数、众数等基本指标，还深入讲解了方差、标准差、极差等指标，以及它们如何反映数据的离散程度。更重要的是，作者通过大量图表，比如直方图、频率多边形、箱线图等，帮助我直观地理解了数据的分布特征。我一直对“概率”的概念感到模糊，但这本书的讲解方式让我耳目一新。作者通过“游戏”、“彩票”、“天气预报”等例子，将概率的计算和理解变得生动有趣。他还详细讲解了“随机变量”、“概率分布”等概念，并重点介绍了“正态分布”在心理学中的重要地位。在“统计推断”部分，作者首先从“参数估计”入手，详细介绍了“点估计”和“区间估计”的区别，以及如何计算“置信区间”。他强调了置信区间的重要性，它能够反映估计值的可靠性，而不仅仅是一个单一的数值。这让我对统计结果的解读有了更深的认识。接下来的“假设检验”部分，是我学习的重点。作者非常细致地解释了“零假设”和“备择假设”的概念，以及“P值”的含义。他强调了P值并不是概率，而是“在零假设为真时，观察到当前结果或更极端结果的概率”。他还深入讲解了“第一类错误”和“第二类错误”，以及如何权衡两者。对于“t检验”的讲解，作者非常系统。它详细讲解了“单样本t检验”、“独立样本t检验”和“配对样本t检验”，并提供了具体的计算公式和SPSS操作步骤。作者还提醒我们，在使用t检验之前，需要检验数据的方差齐性。在讲解“方差分析”（ANOVA）时，作者提供了非常直观的图示，帮助我理解“组间方差”和“组内方差”的比较。他还详细介绍了“多重比较”的问题，以及事后检验（如Tukey, Bonferroni）是如何用于找出具体是哪些组之间存在显著差异。最后，在“相关与回归”部分，作者详细讲解了“皮尔逊相关系数”的计算和解释，以及“简单线性回归”和“多元线性回归”的模型构建和结果解读。他强调了“决定系数”（R-squared）的意义，以及如何检验回归模型的假设条件。总而言之，《心理统计学（第三版）》（万千心理）是一本真正能够帮助我理解和应用心理统计学的优秀教材。它用清晰的逻辑、丰富的案例和实用的操作指导，将抽象的统计概念变得触手可及，极大地提升了我进行科学研究的能力。