心理統計學（第三版）（萬韆心理） pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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邵誌芳著

圖書標籤:

心理統計學
統計學
心理學
研究方法
數據分析
SPSS
心理測量
實驗設計
第三版
萬韆心理

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齣版社：中國輕工業齣版社

ISBN：9787518411290

版次：3

商品編碼：12082280

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2017-01-01

用紙：膠版紙

頁數：480

具體描述

內容簡介

本書係統介紹瞭心理統計學的理論基礎、邏輯思路，以及各種常用的統計方法。書中對每種技術的適用情況、具體操作和注意事項做瞭認真說明，而且將統計思想化繁為簡，時時滲透在其中，讓原本艱深的學習變得得心應手、自然而然。本書論述精煉，語言活潑，深入淺齣，實例豐富，再也不讓學生們望“統計”而生畏。

作者簡介

邵誌芳

1985年畢業於華東師範大學心理學係並留校任教。1994年獲得博士學位。長期從事認知心理學研究，並講授心理統計學、認知心理學等課程。曾在SSCI和CSSCI期刊上發錶論文20餘篇，著有《心理與教育統計學》、《認知心理學—理論、實驗和應用》（第二版）、《思維心理學》（第二版）、《社會認知》等教材和專著，翻譯作品有《基礎與應用心理學》（Münsterberg著）、《認知心理學》（第七版，Solso等著）和

《認知心理學》（第六版，Sternberg等著）。

內頁插圖

精彩書摘

第1章

心理學是一門統計性科學

本章提要

本章主旨

心理學研究的對象是隨機現象，其定量分析的基本手段是統計學；統計學包括描述統計學和推斷統計學，後者是現代統計學的主要內容。

本章要點

● 隨機現象有彆於確定現象，需要統計學來研究其數量規律性。

● 心理現象是一種隨機現象，需運用統計學方法總結其數量規律性，所以心理學離不開統計學，是一門統計性科學。

● 統計學分為描述統計學和推斷統計學，前者研究各種特徵量和概率分布，後者研究如何根據樣本信息推斷總體情況。

● 統計學的基本概念：隨機變量、個體、總體、樣本、統計量和參數。

● 心理統計學為心理學中不同類型的問題提供對應的統計分析方法。

導讀問題

● 心理學為什麼是一門統計性科學？

● “統計一下來賓人數”中的“統計”是不是現代統計學研究的主要內容？

● 從統計學角度說明，為什麼人們對同一個人往往有不同的評價？

● 要學好心理統計學，需要做哪些事情？

1.1 心理現象是隨機現象

1.1.1 什麼是隨機現象

我們平時遇到的各種現象，可以分為確定現象和隨機現象。下麵列齣這兩種現象的一些例子，讀者可以加以比較，體會一下兩者的差彆。

確定現象：

■ 在1個標準大氣壓下，純水溫度降到0℃時會結冰。

■ 定量的氫氣在氧氣中燃燒生成定量的水。

■ 種豆得豆，種瓜得瓜。

■ 勻速直綫運動的物體在相同時間內經過的距離相同。

■ 生命體受到刺激後一定有反應。

■ 對正常人而言，大運動量鍛煉會導緻大量齣汗。

■ 在計件工資製度下，員工可以精確計算自己的收入。

……

隨機現象：

■ 上海市每年7月7日的氣溫

■ 每年長江匯入大海的總水量

■ 播種等量的種子所得的收成

■ 上班路上花的時間

■ 同樣難度的捲子，有時考得好，有時考得差

■ 在婦産科醫院每天齣生的新生兒中，有時男嬰多，有時女嬰多

■ 工廠每天産齣的次品，有時多些，有時少些

……

可以看到，確定現象的特點是隻要知道一些必要的已知條件（例如“在1個標準大氣壓下”、“純水”、“0℃”），總可以得齣確定的結果（“結冰”）。而隨機現象則不同，每一次觀察的結果都可能不同，例如，雖然都是上海市的7月7日，但是每年7月7日的氣溫都是不一樣的。

在因果關係十分復雜的科學領域，即使在基本條件相同的情況下，每做一次觀察或試驗，都可能得到不同的結果。這意味著，我們往往無法根據已知的有限條件精確地預測結果，每做一次預測，也都可能齣現偏差。我們將這種無法精確預測的現象，稱為隨機現象。它的定義可以錶述為：在一定的條件下，可能齣現也可能不齣現，或者可能這樣齣現也可能那樣齣現的一類現象。

隨機現象之所以存在，是因為人類在預測此類現象時無法窮盡影響其發生和發展的全部原因（或因素）。從這個意義上講，任何現象都多多少少帶有一定的隨機性，完全確定的現象是很少的。就算是確定現象，如果進一步預測其具體情況，也可能變成隨機現象。例如，“種瓜得瓜”可以算作確定現象，但是種瓜之後能收獲多大的瓜，就不確定瞭。可以說，隨機現象遍及自然與社會之中。

1.1.2 隨機現象的數量規律性

這樣一來，隨機現象豈不成瞭“聽天由命”的代名詞？錶麵上看，隨機現象如此變化無常，似乎是沒有規律可循的。但是，在數學傢看來，它們不僅有規律可循，而且有數量上的規律性。而統計學就是研究隨機現象的數量規律性的應用數學分支。

要總結齣隨機現象的數量規律性，就需要大量試驗和觀察。不論是自然界中的還是社會生活中的隨機現象，都有一個共同特點：個彆試驗或觀察的結果總是不確定的、雜亂無章的，但是將大量個彆結果綜閤起來，卻可以得到比較穩定的數量規律性。例如，醫院每天都有嬰兒齣生，而且每天的性彆比例都不同，但是長期的觀察和計算發現，新生兒的男女比例大約是106∶100。這個比例就是數量規律性的體現。還有，雖然每天上下班在路上用的時間都不一樣，但是可以計算齣一個平均數；雖然我們不知道某個勤奮的學生下一次的考試成績，但是可以斷言，在其他條件相同的前提下，他取得好成績的可能性（概率）比懶惰者更大。這裏的平均數和概率也是數量規律性的指標。

此外，概率的分布也是數量規律性的錶現形式。例如，學生的考試成績，往往呈兩頭少、中間多、左右對稱的正態分布，即高分和低分者少，中等分數者眾多（見圖1.1.1）。

圖1.1.1 正態分布圖

統計學建立在大量試驗和觀察的基礎上，這就是大數定理的由來。大數定理又稱大數法則：雖然每次觀察結果可能都不同（偶然性），但是大量重復觀察的結果可以形成穩定的數量特徵（必然性）。大數定理對認識隨機現象具有普遍的指導意義，是統計學的理論基石。

對於隨機現象，雖然無法精確預測其結果，但是我們可以通過計算，判斷它齣現的概率有多大，不齣現的概率有多大；或者這樣齣現的概率有多大，那樣齣現的概率有多大。用概率來說話，這就是統計學傢的工作。

1.1.3 心理學為什麼需要統計學

心理現象在很大程度上就是隨機現象。

當你與一位老朋友久彆重逢，你的第一句話會錶達怎樣的情感？你也許會錶示驚訝（“怎麼是你？”），也許會錶示高興（“我們終於又見麵瞭！”），也許會錶示抱怨（“怎麼這麼多年杳無音訊？”），等等。究竟先說哪一句，恐怕是隨機的。

如果請你隨口說齣一種水果的名稱，你會說哪一種？很多人會說“蘋果”，因為它是水果中最典型、最常提到的樣例。但是，不是每個人都會說“蘋果”，有些人會說“梨子”，有些人會說“葡萄”、“橘子”等，這也是一種隨機現象。

如果一個心理學實驗要求你看到紅燈亮時盡快按下一個按鈕，並記錄你從燈亮到按下按鈕之間的反應時間。你每一次的反應時間肯定都是不同的——有時快，有時慢，是隨機的。

如果對一個人進行多次智力測驗，盡管這個人的各方麵情況在短期內沒有發生顯著的變化，但是每次測得的智商也可能不同。所以心理測驗的結果也有很大的隨機性。

諸如此類的例子還可以舉齣很多。總而言之，心理現象是一種隨機現象，要定量地研究隨機現象，就需要運用統計學方法來總結其數量規律性（例如，反應時間的平均數和標準差，智商的概率分布特點等）。因此，心理學需要統計學，它是一門統計性科學。

統計學在其發展過程中，逐步形成瞭數理統計學和應用統計學兩大分支。數理統計學以概率論為基礎，闡明統計學的數學原理，推導和證明有關的數學公式，從而為各個學科的研究者提供適用的數學工具和方法。應用統計學是數理統計學理論在各個學科領域的應用。現在，應用統計學已經在物理學、天文學、生物學、醫學、社會學等眾多學科領域廣泛“落戶”，這其中也包括心理學領域的應用統計學分支——心理統計學。

1.2 描述統計學與推斷統計學

1.2.1 描述統計學

人類最早的“結繩記事”就是一種原始的統計活動。後來，統計學帶上瞭很強的國傢特徵，因為要維護對國傢的統治，統治者就必須通過統計瞭解和掌握本國的自然資源和人力物力等要素情況。統計學在我國更是有著悠久的曆史，距今4000多年前的夏朝就開始進行人口統計瞭。我國古代政治傢商鞅把“十三數”（全國糧食儲存數、人口數、壯年男子數、壯年女子數、老年人數、兒童人數、官吏人數、士兵人數、靠遊蕩混飯吃的人數、商販人數、馬的匹數、牛的頭數和牲口草料數）作為反映基本國情的數量指標。可見，這時已經有瞭全國規模的人口調查製度，而且已經對人口按照年齡、職業等進行分組統計，甚至有瞭國民經濟各種數量的對比分析。

人類一開始的統計活動主要是描述性質的，就是將搜集到的統計資料所包含的信息用一些描述性的特徵量盡可能簡潔而充分地反映齣來。例如，一個國傢的人口總數就是最簡單的特徵量。如果細分，還可以分彆計算男性與女性人口數、各年齡階段人口數、各行業從業者人數等。描述統計學闡述的就是搜集資料以及提煉和描述這些資料的方法，同時，它又是推斷統計學的基礎。

描述統計常用的特徵量有集中量、差異量、地位量、相關量、偏態量和峰態量等。

■ 集中量描述數據的典型水平或集中趨勢，包括算術平均數、加權平均數、幾何平均數、中位數、眾數等。

■ 差異量描述數據分散（參差不齊）的程度，包括全距、平均差、方差、標準差、差異係數等。

■ 地位量描述數據在全體數據中所處的地位，包括百分位數、百分等級（百分位）等。

■ 相關量描述兩個或多個變量之間的關聯程度，包括積差相關係數、等級相關係數、質與量的相關係數和品質相關係數等。

■ 偏態量和峰態量用來描述數據的分布特徵——偏離正態的程度和高低寬窄的程度。

1.2.2 推斷統計學

大約在20世紀20年代之前，統計學的主要內容還是描述統計學。後來，推斷統計學逐漸發展起來，其地位越來越重要，而且在內容上也占有越來越大的比重，成為統計學的主乾部分。推斷統計學就是運用概率論研究如何根據樣本信息推斷樣本來自的總體的相應信息，它包括參數估計和假設檢驗這兩種形式（分彆詳見第7章和第8章）。

描述統計學中提到的所有特徵量都可以分為樣本的和總體的。參數估計就是根據樣本的特徵量（統計量）來估計總體的相應特徵量（參數）。例如，在編製智力測驗時，需要瞭解各年齡階段男女人口的平均成績，以此作為今後計算智商的標準（又稱“常模”）。但是，我們不大可能對全國所有人實施測驗，於是，我們隨機抽取一部分參試者（例如，每個年齡段抽取800名男女參試者）作為樣本，然後根據這些參試者完成智力測驗的平均成績（樣本統計量）來估計各年齡段的全國男女人口的平均成績（總體參數）。

假設檢驗則是對總體的參數或分布形態的假設做齣保留或拒絕的決策。例如，我們要考察A、B兩種條件對參試者的反應時間有無顯著影響，但是不可能讓全世界的人都來參加實驗。這時我們可以抽取兩組參試者作為樣本，一組在A條件下進行操作，另一組在B條件下完成相同的任務，然後比較兩組參試者的平均反應時間有沒有顯著差異。雖然隻有很少一部分人參加瞭我們的實驗，但是其結論是針對所有人的。比較的步驟是，先假設兩種條件下的參試者的反應時間沒有顯著差異，再進行相應的統計運算，根據得到的概率，最終確定是否保留這個假設。

將描述統計學與推斷統計學結閤起來，就可以清晰地看到統計學其實可以被看作一個研究過程：以係統的方式搜集和整理資料，進而根據這些資料做齣與總體相關的決策。

1.3 統計學的基本概念

1.3.1 隨機變量

統計學研究的是隨機現象的數量規律性。為瞭數學錶述的方便，我們將錶示隨機現象的各種可能結果的變量稱為隨機變量。這裏說的“各種可能結果”是隨機變量的可能取值。隨機現象和隨機變量隻是錶述上的不同：如果說隨機現象“可以這樣發生，也可以那樣發生”，那麼隨機變量就“可以取這個值，也可以取那個值”。

隨機變量的取值可以是質的不同，也可以是量的不同。擲齣的一枚硬幣落地後是正麵朝上還是反麵朝上，就是兩個不同的取值，且兩者間是質的不同；新生兒的性彆，可以是男性，也可以是女性，也是不同質的取值。但是，考試的得分、心理測驗的分數、完成一項任務的用時以及正確率等，則是量的不同。

量的差異本身就是用數字錶示的，例如，考試成績。質的差異可以用文字符號錶示，也可以用數字錶示，例如，用“H”錶示正麵朝上，用“T”錶示反麵朝上；或者用5、4、3、2、1分彆錶示優、良、中、及格、不及格等。

引入隨機變量的概念，是為瞭更好地對隨機現象進行定量的研究。因為單是知道隨機變量可以取哪些值是不夠的，還要研究它取各個值的可能性（概率）。

1.3.2 個體、總體和樣本

在統計學中，每一個原始數據都是從個體那裏獲得的。例如，要研究人的智力，就要編製一個能夠比較有效地測定智力的量錶，然後纔能進行測驗和評定。從每個人那裏，我們都能得到一個（或一係列）原始數據（觀察值）。這裏說的每個人就是“個體”，他們都有一個共同特性——智力水平。如果能測定世界上每一個人的智力，那就知道瞭“人”這個總體的智力情況。不過，限於人力、物力、經費和時間，對全世界每個個體都進行測定是不可能的。隻能抽取一部分個體進行測定，這一部分個體就組成瞭一個樣本。我們往往根據樣本的情況來推斷總體的情況。

根據這樣的關係，可以為個體、總體與樣本分彆下一個定義：

個體是我們所研究的隨機現象的載體，具有我們感興趣的某種共同特性，是組成總體的基本單位；

總體是具有某（些）共同特性的個體的總和；

樣本是從總體中抽取的作為觀測對象的一部分個體。

總體有無限總體和有限總體之分。如果一個總體包含的個體數目是無限的，就稱為無限總體；如果一個總體包含的個體數目是有限的，就稱為有限總體。例如，我們要研究今年某市小學一年級男生的肺活量情況，這時，該市今年入學的所有小學一年級男生就構成瞭一個有限總體。可是，當我們更籠統地說要研究小學一年級男生的身高時，從理論上來講，古今中外的小學一年級男生都應該成為研究對象，這就沒有一個明確的數目瞭，因而是一個無限總體。另外，就算隻對一個學生進行測量，如果我們對他進行無數次的測量（至少從理論上可以這樣假設），則測量得到的一切可能結果也可形成一個無限總體，隻不過這時的個體不是學生本人，而是測量所得的值——觀察值。總體是有限總體還是無限總體，可能會影響該選擇何種統計運算方法。

樣本對推斷統計學有特殊的意義。統計推斷就是根據樣本信息來推斷總體的情況。由於各種客觀條件的限製，我們無法將總體中的所有個體都觀察一遍，這時更是必須抽取樣本。不僅如此，在保證一定的研究精度的前提下，抽樣的個體數總是越少越好。

樣本中包含的個體數稱為樣本容量，一般用n錶示。樣本容量越大，樣本的數字特徵就越接近總體，從而能更精確地反映總體的情況。但是，容量過大則沒有必要，那樣反而會失去降低研究成本的意義。一般來說，n≥30的樣本稱為大樣本，n＜30的樣本稱為小樣本。大樣本和小樣本所用的統計方法不一定相同。

在生活中，廣義的總體—樣本關係無處不在。例如，我們通常會根據一個人的行為錶現來判斷其人品。可是，我們隻能觀察到其一部分行為（相當於樣本），以此來估計其人品（相當於總體）。由於觀察到的樣本不同，我們就可能對同一個人做齣不同的評價。

1.3.3 參數和統計量

總體和樣本有很多共同點：都是由一定數量的個體構成的，都可以計算齣各種數量指標（例如，平均數、標準差、比例和相關係數等）。但是它們之間畢竟存在著整體和部分的關係。為瞭指稱時的方便，統計學傢將總體和樣本的數量指標區分開來，分彆稱為參數和統計量。根據總體中所有個體的觀察值計算齣來的數量指標

（即總體平均數、總體標準差、總體比例和總體相關係數等）被稱為參數，它們是總體上的數字特徵；根據樣本中所有個體的觀察值計算齣來的數量指標（即樣本平均數、樣本標準差、樣本比例和樣本相關係數等）則被稱為統計量，它們是樣本上的數字特徵。參數一般用希臘字母錶示，統計量一般用拉丁字母錶示。統計推斷就是根據樣本統計量來推斷相應的總體參數。例如，我們可以根據樣本平均數X來推斷總體平均數μ，根據樣本標準差S來推斷總體標準差σ，根據樣本相關係數r來推斷總體的相關係數ρ，等等。

前言/序言

緻讀者

親愛的讀者：

2009年，中國輕工業齣版社“萬韆心理”齣版瞭拙作《心理統計學》。在不到3年的時間裏，這本書受到廣泛的歡迎，許多師生給瞭我熱情的鼓勵和有益的建議。2012年，在“萬韆心理”的支持下，本書第二版問世。在第二版的修訂過程中，我又從多位長期從事心理統計學教學的老師那裏獲得瞭許多教益，他們分彆是南京師範大學鄧鑄老師、東北師範大學王景英老師、原西南大學鳳四海老師和首都師範大學方平老師。在這裏，再次錶示感謝！

一轉眼，又是3年過去瞭。2016年上半年，本書入選瞭華東師範大學精品教材建設專項項目，這意味著要對本書進行一次新的修訂，意味著本書又嚮著成為精品的目標邁進瞭一步。

本書前兩版的特色

本書前兩版的編寫和修訂原則是以學生為中心，順應學習的規律。對每一節課，教師都應該根據學生特點設置明確具體的教學目標、脈絡清楚的內容體係和靈活多變的實踐情境。

課堂上要做到的，在教材中就應該得到充分的體現。故本書的前兩版都力求做到以下三點：

第一，明確具體的教學目標——在學習每一章的具體內容之前，要為學習者構建一個目標係統。為此，本書從第5章開始，每一章都以該章能解決什麼樣的實際問題開頭。讀者看瞭這個開頭，就可以知道，對於搜集到的數據，統計學傢會提齣什麼樣的問題。等學完這一章，再迴過頭來看開頭這些問題，想想自己能否迴答這些問題。如果讀者看到問題就能說齣應當采取何種方法解答，知道運用這些方法時需要注意些什麼，學習的目標基本上就達到瞭。

第二，脈絡清楚的內容體係——教學需要脈絡清楚、循序漸進地呈現內容。本書對課程內容的編排以理清心理統計學的內容體係為原則，著重體現知識之間的聯係，並將其與現實生活中的統計性思考相對照。這樣做的根本目的同樣是幫助學生弄清何種問題適閤用何種統計學方法求解。為瞭幫助讀者更順暢地閱讀和使用本書，在各章開頭都有“本章提要”，告知這一章的主旨和重點內容，說明該章能解決什麼樣的問題；各章最後又將重要的術語和原理（附英文）加以總結，以便查閱。本書還特意在一些重點、難點處增加瞭些方塊貼士，它們有的是解釋性的（幫助理解原理），有的是提示性的（聯係前後內容，幫助記憶和思考），有的是警示性的（避免粗心造成的忽視和混淆），還有的是啓發性的（闡述統計思想）。

第三，靈活多變的實踐情境——幫助學習者掌握各種變式情形。心理統計學的實踐性很強，隻有不斷地運用，纔能熟練而靈活地掌握。為此，本書收錄瞭大量例題和習題，並為部分習題提供瞭參考答案（以方便自學者）。熟悉瞭這些例題和習題，今後遇到實際問題時，即使一時不能準確選擇統計分析方法，至少也可以憑藉對題目的熟悉感選齣可能找到解法的大緻章節。

當然，這不是在鼓勵讀者做大量的習題。相反，在認真完成瞭適量的習題後，更需要讀者自身的統計實踐。其實，無論是在生活還是工作中，隻要你是一個有心人，就可以搜集到各種數據。針對這些數據，選用閤適的統計方法加以分析，把分析結果與老師、同學、同事和朋友們分享。假以時日，你就會喜歡上統計學這門學科，並且逐漸能夠靈活運用。

本書第三版的修訂原則

本次在保留前兩版特色的基礎上，根據以下原則進行瞭修訂：

（1）配閤課堂教學改革，將其編寫成“課前便於自學理解、課中便於練習討論、課後便於檢索使用”的教材。

（2）兼顧不同類型和學習能力的學生，兼顧讀者的不同需要（如考研復習、使用SPSS等軟件、畢業論文數據處理等）。增補近年來使用得越來越多的統計分析方法，例如，偏相關分析、虛擬變量、logistic迴歸等。

（3）加強教材的教學性特徵。進一步優化各章原有的內容提要、導讀問題、復雜概念辨析、易錯之處提醒、各種方法之間的聯係、實際生活中的統計學、術語、實習題等內容；附錄中還首次加入瞭3份自測試捲，供學習者檢驗學習效果。

（4）內容分層：將教學內容分為基礎內容、拓展內容（正文中的方框內容和帶有“★”號的章節）、統計軟件使用和論文寫作中的統計分析結果報告方式（歸入附錄四），便於使用者選擇教學內容。

在課時緊張的情況下，可以精簡部分內容，例如條件概率、功效函數、關於總體比例的假設檢驗、多列相關、品質相關、偏相關分析、虛擬變量、logistic迴歸、科剋倫Q檢驗、單樣本遊程檢驗、柯爾莫哥洛夫－斯米爾諾夫檢驗等。但是，建議不要整章或大麵積地刪減。例如，如果整個略去“非參數檢驗”，學生將來遇到計量水平低的數據時，可能連思考的方嚮都沒有，或者用錯瞭統計方法也意識不到。

關於統計軟件，特彆提醒一下初學者：在完整掌握統計學基本理論體係之前，最好不要對軟件形成依賴，否則很容易在復雜的數據麵前選錯統計方法。其實，在紮實掌握基本原理、瞭解相關術語的英文錶述之後，學習統計軟件的效率極高，幾乎可以無師自通。

最後，再次衷心地感謝各位讀者對本書的支持和關注。尤其是感謝我的學生王健、趙娟、餘嵐、程陶、杜逸旻、徐笑含、張盈琤和彭曉琴等在本書成書過程中的細緻糾錯，以及傢人的支持。

邵誌芳

2016 年 5 月 1 日

於華東師範大學

探索數據背後的奧秘：如何從紛繁復雜的現象中提煉齣清晰的洞見在信息爆炸的時代，我們無時無刻不被海量的數據所包圍。從社會調查的統計數字，到科學實驗的測量結果，再到個人日常的習慣追蹤，數據如同潮水般湧來。然而，冰冷的數據本身並不能直接告訴我們真相。它們往往是雜亂無章、充滿噪聲的，需要一種係統的、科學的方法來解讀，纔能從中挖掘齣有價值的信息，揭示現象背後的規律，做齣明智的判斷。這門學科，便是“心理統計學”。心理統計學，顧名思義，是將統計學的原理和方法應用於心理學研究和實踐的學科。它不僅僅是關於數字的計算，更是關於理解和解釋數據，從而深入洞察人類行為、思維和情感的奧秘。它為我們提供瞭一套強大的工具箱，幫助我們科學地設計研究、收集數據、分析數據，並最終得齣可靠的結論。數據的價值：從“有”到“懂” 為什麼要學習心理統計學？因為數據本身具有巨大的潛力，但需要專業的知識纔能將其轉化為有意義的見解。想象一下，一項關於學習方法對學生成績影響的研究。我們收集瞭參與實驗學生的成績數據。如果僅僅停留在“有成績”這個層麵，我們很難得齣有力的結論。但是，通過心理統計學的方法，我們可以：描述數據的基本特徵：瞭解平均成績是多少？成績的分布是怎樣的？是集中在某個分數段，還是非常分散？這些描述性的統計量，如同為數據描繪瞭一幅初步的“素描”，讓我們對數據的整體情況有瞭初步的認識。探索數據之間的關係：不同的學習方法是否真的對成績有顯著影響？如果有人采用瞭某種特定的學習方法，他的成績是否會比其他人更高？通過統計檢驗，我們可以量化這種關係，判斷其是否具有統計學上的意義，而非偶然的巧閤。推斷整體的普遍性：我們研究的可能隻是一個樣本，但這並不妨礙我們去推斷這種學習方法對更廣泛的學生群體是否有效。統計推斷的原理，允許我們將樣本的發現推廣到總體，從而做齣更具普遍性的論斷。做齣預測和決策：基於對數據規律的理解，我們甚至可以預測在特定條件下，學生可能會取得怎樣的成績。這種預測能力，對於教育者製定教學策略、為學生提供個性化指導，具有重要的指導意義。因此，心理統計學不僅僅是一個學術工具，更是一種思維方式。它教會我們如何批判性地看待數據，如何避免被錶麵的現象所迷惑，如何用嚴謹的邏輯和科學的方法來認識世界。心理統計學構建的知識體係：一個循序漸進的學習路徑學習心理統計學，就像建造一座堅固的知識大廈，需要打好堅實的地基，再逐步搭建起精密的結構。一個典型的學習路徑會包含以下幾個核心部分：第一部分：基礎概念與描述性統計——認識數據的“語言” 在深入分析之前，我們需要掌握數據最基本的“語言”。這包括：變量的類型：瞭解不同類型的變量（如定類變量、定序變量、定距變量、定比變量）以及它們各自的特點，這是選擇閤適統計方法的首要步驟。數據的收集與組織：如何有效地收集數據，如何將其整理成便於分析的格式，例如使用錶格和圖示。集中趨勢的度量：平均數、中位數、眾數等，它們告訴我們數據的“中心”在哪裏。離散程度的度量：方差、標準差、極差等，它們反映瞭數據的“分散”程度。分布的形態：正態分布、偏態分布等，理解數據在不同數值上的分布情況。圖示方法：直方圖、散點圖、箱綫圖等，通過視覺化的方式更直觀地理解數據。這部分是理解後續所有統計分析的基礎，如同學習任何一門語言都需要先掌握字母和單詞一樣。第二部分：概率論與抽樣分布——理解不確定性與推斷的橋梁現實世界充滿不確定性。心理學研究常常基於樣本數據來推斷總體的特徵，而概率論正是理解和量化這種不確定性的基石。概率的基本概念：理解事件發生的可能性，以及概率的計算方法。概率分布：二項分布、泊鬆分布、正態分布等，它們描述瞭不同隨機變量的概率分布規律。抽樣分布：這是連接樣本與總體的關鍵。理解樣本統計量（如樣本均值）的抽樣分布，能夠幫助我們評估樣本的代錶性，並為假設檢驗奠定基礎。中心極限定理：這個重要的定理告訴我們，無論總體分布如何，當樣本量足夠大時，樣本均值的抽樣分布近似於正態分布，這極大地簡化瞭統計推斷。第三部分：統計推斷——從樣本走嚮總體這是心理統計學的核心內容之一，我們通過樣本數據來對總體做齣推論。參數估計：點估計：使用樣本統計量來估計總體的參數（如樣本均值估計總體均值）。區間估計：構建置信區間，以一定的置信水平（如95%）來估計總體參數所在的範圍。這比點估計提供瞭更豐富的信息，也更真實地反映瞭不確定性。假設檢驗：基本原理：提齣一個關於總體的假設（零假設），然後收集數據，通過統計檢驗來判斷是否有足夠的證據拒絕這個假設。不同類型的檢驗： t檢驗：用於比較兩個樣本的均值是否存在顯著差異（如獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗）。 z檢驗：用於比較均值或比例，通常在樣本量較大時使用。卡方檢驗：用於分析分類變量之間的關聯性，例如檢驗某個群體在不同選項上的分布是否一緻。方差分析（ANOVA）：用於比較三個或更多組的均值是否存在顯著差異，是研究多個因素影響的強大工具。相關分析：測量兩個變量之間綫性關係的強度和方嚮（如Pearson相關係數）。迴歸分析：建立一個或多個自變量與因變量之間的預測模型，以瞭解變量之間的定量關係，並進行預測。第四部分：高級統計方法——深入挖掘數據的復雜關係當研究問題變得更加復雜，需要分析多個變量之間的相互作用時，就需要用到更高級的統計技術。多重迴歸分析：分析多個自變量如何共同預測一個因變量，並控製其他變量的影響。協方差分析（ANCOVA）：在分析組間差異的同時，控製協變量的影響，提高研究的精確度。多因素方差分析：分析兩個或多個因素及其交互作用對因變量的影響。因子分析：用於識彆大量觀察變量背後的潛在因子（共同因素），常用於構建量錶和測量工具。項目反應理論（IRT）：一種更先進的測量模型，能夠更精細地分析項目難度、區分度以及被試的潛在能力。結構方程模型（SEM）：一種強大的統計技術，可以同時檢驗多個變量之間的路徑關係，構建復雜的理論模型，適用於驗證性因子分析和路徑分析。心理統計學的應用領域：滲透於心理學的各個角落心理統計學的原理和方法，已經深深地滲透到心理學的各個分支領域，並為它們的發展提供瞭堅實的科學基礎：臨床心理學：評估心理障礙的診斷準確性，檢驗治療方法的有效性，預測患者的預後。例如，通過統計分析比較不同治療方案對抑鬱癥緩解率的影響，或者評估診斷量錶的可信度和效度。認知心理學：研究記憶、注意、學習、問題解決等認知過程的機製。例如，通過實驗測量不同刺激條件下被試的反應時間，並用統計方法分析這些數據，以理解信息加工的速度和模式。社會心理學：探索態度、偏見、從眾、群體動力等社會現象。例如，通過調查問捲收集大量個體對某個社會問題的態度數據，並進行統計分析，以揭示不同人口群體之間的態度差異，或探索影響態度的因素。發展心理學：研究個體從齣生到老年的身心發展變化。例如，追蹤兒童在不同年齡段的認知能力發展軌跡，並用統計模型來描述和預測這些發展模式。教育心理學：評估教學方法的效果，分析影響學習動機的因素，開發和改進教育測量工具。例如，通過比較不同教學模式下學生的考試成績，來判斷哪種模式更有效。工業與組織心理學：研究員工的激勵、績效、領導力、工作滿意度等。例如，通過統計分析來確定哪些因素與員工的績效呈正相關，以便企業改進管理策略。人格心理學：測量和理解個體人格特質的差異。例如，通過因子分析來識彆構成人格的基本維度，或者使用統計方法來驗證不同人格理論的假設。學習心理統計學的意義：培養科學思維，提升決策能力學習心理統計學，不僅是為瞭掌握一套技術，更重要的是培養一種科學的思維模式：嚴謹性：學習統計學能夠幫助我們認識到，對現象的解釋需要基於證據，避免主觀臆斷和道聽途說。批判性思維：能夠辨彆信息來源的可靠性，質疑不閤理的結論，評估研究方法的優劣。量化思維：能夠將模糊的現象轉化為可量化的指標，從而進行精確的分析和比較。解決問題的能力：統計學提供瞭一套係統的方法來解決復雜的問題，無論是在學術研究還是在實際工作中，都能夠更有效地找到問題的癥結並提齣解決方案。在當今社會，無論你從事哪個領域，都將不可避免地與數據打交道。掌握心理統計學的基本原理，將使你能夠更清晰地認識數據背後的信息，更準確地做齣判斷和決策，從而在信息洪流中保持清醒的頭腦，抓住機遇，規避風險。它是一門賦能的學科，幫助我們超越直覺，用科學的力量去理解和改變世界。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

讀完這本《心理統計學（第三版）》（萬韆心理），我最大的感受就是，統計學並沒有我想象的那麼遙不可及。這本書就像一位耐心的嚮導，一步步帶領我穿越那些曾經讓我望而卻步的公式和概念。作者的文字非常有力量，既有學術的嚴謹，又不失通俗的講解，讓我能夠真正理解統計學的精髓。書中對於“研究設計”和“統計分析”的緊密聯係，我印象特彆深刻。作者強調，好的研究設計是有效統計分析的基礎。他詳細介紹瞭不同類型的研究設計，並分析瞭每種設計在統計分析上的優劣勢，這讓我更加重視在研究開始前就進行周密的設計。在講解“抽樣”部分，作者詳細介紹瞭概率抽樣和非概率抽樣的方法，並分析瞭它們各自的適用範圍和局限性。他還強調瞭樣本代錶性的重要性，以及如何通過閤理的抽樣方法來提高研究結果的普遍性。這讓我明白瞭，為什麼在很多研究中，樣本的選擇是如此的關鍵。本書對“描述性統計”的講解，也非常係統。作者不僅介紹瞭均值、中位數、眾數等基本指標，還深入講解瞭方差、標準差、極差等指標，以及它們如何反映數據的離散程度。更重要的是，作者通過大量圖錶，比如直方圖、頻率多邊形、箱綫圖等，幫助我直觀地理解瞭數據的分布特徵。我一直對“概率”的概念感到模糊，但這本書的講解方式讓我耳目一新。作者通過“遊戲”、“彩票”、“天氣預報”等例子，將概率的計算和理解變得生動有趣。他還詳細講解瞭“條件概率”、“獨立事件”、“互斥事件”等概念，並重點介紹瞭“二項分布”和“泊鬆分布”在特定情境下的應用。在“統計推斷”部分，作者首先從“參數估計”入手，詳細介紹瞭“點估計”和“區間估計”的區彆，以及如何計算“置信區間”。他強調瞭置信區間的重要性，它能夠反映估計值的可靠性，而不僅僅是一個單一的數值。這讓我對統計結果的解讀有瞭更深的認識。接下來的“假設檢驗”部分，是我學習的重點。作者非常細緻地解釋瞭“零假設”和“備擇假設”的概念，以及“P值”的含義。他強調瞭P值並不是概率，而是“在零假設為真時，觀察到當前結果或更極端結果的概率”。他還深入講解瞭“第一類錯誤”和“第二類錯誤”，以及如何權衡兩者。對於“t檢驗”的講解，作者非常係統。它詳細講解瞭“單樣本t檢驗”、“獨立樣本t檢驗”和“配對樣本t檢驗”，並提供瞭具體的計算公式和SPSS操作步驟。作者還提醒我們，在使用t檢驗之前，需要檢驗數據的方差齊性。在講解“方差分析”（ANOVA）時，作者提供瞭非常直觀的圖示，幫助我理解“組間方差”和“組內方差”的比較。他還詳細介紹瞭“多重比較”的問題，以及事後檢驗（如Tukey, Bonferroni）是如何用於找齣具體是哪些組之間存在顯著差異。最後，在“相關與迴歸”部分，作者詳細講解瞭“皮爾遜相關係數”的計算和解釋，以及“簡單綫性迴歸”和“多元綫性迴歸”的模型構建和結果解讀。他強調瞭“決定係數”（R-squared）的意義，以及如何檢驗迴歸模型的假設條件。總而言之，《心理統計學（第三版）》（萬韆心理）是一本真正能夠幫助我理解和應用心理統計學的優秀教材。它用清晰的邏輯、豐富的案例和實用的操作指導，將抽象的統計概念變得觸手可及，極大地提升瞭我進行科學研究的能力。

評分☆☆☆☆☆

我拿到這本《心理統計學（第三版）》（萬韆心理）的時候，正值我準備開始一項小型的心理學研究項目。之前我對統計學瞭解不多，隻知道它很重要，但具體怎麼用，我總是感到一頭霧水。這本書的齣現，簡直就像是為我量身定製的。作者的語言風格非常學術，但又不會讓人覺得高高在上，反而有一種循循善誘的感覺。書中對於“研究設計”和“統計分析”的聯係，我印象特彆深刻。作者反復強調，統計分析是建立在良好的研究設計之上的，如果研究設計本身存在問題，那麼再精妙的統計方法也無法挽救。他詳細介紹瞭不同類型的研究設計，比如實驗研究、準實驗研究、相關研究等，並且分析瞭每種設計在統計分析上的優劣勢。這讓我更加重視在研究開始前就進行周密的設計。在講解“抽樣”部分，作者詳細介紹瞭概率抽樣和非概率抽樣的方法，並分析瞭它們各自的適用範圍和局限性。他還強調瞭樣本代錶性的重要性，以及如何通過閤理的抽樣方法來提高研究結果的普遍性。這讓我明白瞭，為什麼在很多研究中，樣本的選擇是如此的關鍵。本書對“描述性統計”的講解，也非常係統。作者不僅介紹瞭均值、中位數、眾數等基本指標，還深入講解瞭方差、標準差、極差等指標，以及它們如何反映數據的離散程度。更重要的是，作者通過大量圖錶，比如直方圖、頻率多邊形、箱綫圖等，幫助我直觀地理解瞭數據的分布特徵。我一直對“概率論”感到有些頭疼，但這本書的講解方式讓我耳目一新。作者沒有直接羅列公式，而是從直觀的角度齣發，用生動有趣的例子解釋概率的概念，比如“彩票中奬的概率有多大”，“一天內發生某事件的可能性有多高”。他還詳細講解瞭“隨機變量”、“概率分布”等概念，並重點介紹瞭“正態分布”在心理學中的重要地位。在講解“統計推斷”部分，作者首先從“參數估計”入手，詳細介紹瞭“點估計”和“區間估計”的區彆，以及如何計算“置信區間”。他強調瞭置信區間的重要性，它能夠反映估計值的可靠性，而不僅僅是一個單一的數值。這讓我對統計結果的解讀有瞭更深的認識。接下來的“假設檢驗”部分，是我學習的重點。作者非常細緻地解釋瞭“零假設”和“備擇假設”的概念，以及“P值”的含義。他強調瞭P值並不是概率，而是“在零假設為真時，觀察到當前結果或更極端結果的概率”。他還深入講解瞭“第一類錯誤”和“第二類錯誤”，以及如何權衡兩者。本書在介紹“t檢驗”時，非常係統。它詳細講解瞭“單樣本t檢驗”、“獨立樣本t檢驗”和“配對樣本t檢驗”，並提供瞭具體的計算公式和SPSS操作步驟。作者還提醒我們，在使用t檢驗之前，需要檢驗數據的方差齊性。對於“方差分析”（ANOVA）的講解，作者也是循序漸進。他從“單因素方差分析”開始，逐步講解到“雙因素方差分析”，並重點分析瞭“交互作用”的含義。他還介紹瞭“事後檢驗”（post hoc tests），用於找齣具體是哪些組之間存在顯著差異。最後，在“相關與迴歸”部分，作者詳細講解瞭“皮爾遜相關係數”的計算和解釋，以及“簡單綫性迴歸”和“多元綫性迴歸”的模型構建和結果解讀。他強調瞭“決定係數”（R-squared）的意義，以及如何檢驗迴歸模型的假設條件。總而言之，《心理統計學（第三版）》（萬韆心理）為我打開瞭心理統計學的大門。它不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的老師，一步步引導我掌握瞭統計學的精髓。這本書的嚴謹性、全麵性和實用性，都讓我印象深刻，也為我後續的學術研究打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得統計學是心理學研究的“硬骨頭”，直到我翻開這本《心理統計學（第三版）》（萬韆心理）。這本書的優點在於，它能夠將看似復雜抽象的統計概念，用非常貼近實際研究的語言解釋清楚。作者在講解每一個統計方法時，都會先設置一個研究場景，然後引導讀者思考，在這個場景下，我們需要解決什麼問題，以及統計學工具如何幫助我們解決。書中對於“數據收集與整理”的環節，也給予瞭足夠的重視。作者強調瞭數據質量的重要性，並介紹瞭如何進行數據清洗、缺失值處理等預處理步驟。我還學會瞭如何對數據進行編碼，以及如何根據研究變量的類型（分類變量、連續變量）來選擇閤適的編碼方式。在講解“描述性統計”時，作者並沒有止步於基本的統計量，而是深入講解瞭“分布形狀”的概念，比如“偏態”（skewness）和“峰度”（kurtosis）。他解釋瞭這些指標如何反映數據的分布特徵，以及它們可能對後續統計分析産生的影響。我還學會瞭如何通過散點圖和直方圖來直觀地觀察數據的分布。我一直對“概率”的概念感到模糊，但這本書用非常巧妙的方式進行瞭闡釋。作者通過“遊戲”、“彩票”、“天氣預報”等例子，將概率的計算和理解變得生動有趣。他還詳細講解瞭“條件概率”、“獨立事件”、“互斥事件”等概念，並重點介紹瞭“二項分布”和“泊鬆分布”在特定情境下的應用。在“統計推斷”部分，作者首先詳細介紹瞭“抽樣分布”的概念，並重點講解瞭“中心極限定理”的重要性。他解釋瞭為什麼即使總體分布不服從正態分布，樣本均值的抽樣分布也會趨近於正態分布，這為後續的假設檢驗奠定瞭基礎。本書在講解“假設檢驗”時，非常有條理。作者首先介紹瞭“假設檢驗的基本流程”，包括設定原假設和備擇假設，選擇檢驗統計量，確定臨界值或計算P值，以及做齣統計決策。他還強調瞭“統計顯著性水平”（alpha）的意義，以及它與“犯第一類錯誤的概率”之間的關係。我之前對“t檢驗”的理解很有限，但這本書詳細地介紹瞭“獨立樣本t檢驗”的適用條件（如方差齊性），以及如何根據檢驗結果來判斷兩組被試之間是否存在顯著差異。我還學會瞭如何解讀t統計量和自由度。在講解“方差分析”（ANOVA）時，作者提供瞭非常直觀的圖示，幫助我理解“組間方差”和“組內方差”的比較。他還詳細介紹瞭“多重比較”的問題，以及事後檢驗（如Tukey, Bonferroni）是如何用於控製多重比較帶來的假陽性錯誤。我還學習瞭“卡方檢驗”（Chi-square test），這是一種非常常用的分析分類變量之間關係的統計方法。作者詳細講解瞭“擬閤優度檢驗”和“獨立性檢驗”的應用場景，以及如何計算卡方統計量和解讀P值。最後，在“相關與迴歸”部分，作者不僅講解瞭“皮爾遜相關係數”，還介紹瞭“斯皮爾曼等級相關係數”，以及它們在不同數據類型下的適用性。他還詳細講解瞭“多元綫性迴歸”的構建過程，包括如何選擇預測變量，如何解讀迴歸係數的符號和大小，以及如何評估模型的整體擬閤度。《心理統計學（第三版）》（萬韆心理）是一本真正能夠幫助我理解和應用心理統計學的優秀教材。它用清晰的邏輯、豐富的案例和實用的操作指導，將抽象的統計概念變得觸手可及，極大地提升瞭我進行科學研究的能力。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《心理統計學（第三版）》（萬韆心理）的時候，我其實是懷著一種忐忑的心情。我一直認為統計學是一門高深的學科，充滿瞭復雜的數學公式，是我難以逾越的障礙。但是，這本書的齣現，完全顛覆瞭我的想法。作者的講解方式非常獨特，他總是能將抽象的概念與我們熟悉的生活場景相結閤，讓我感覺統計學不再是冰冷的數字，而是充滿智慧和趣味的工具。書中對於“數據可視化”的介紹，非常詳盡。作者不僅僅是教我們如何生成圖錶，更重要的是，他會引導我們如何選擇最適閤錶達研究結果的圖錶類型，以及如何從圖錶中提煉齣有意義的信息。我尤其喜歡他對“箱綫圖”的講解，它能夠非常直觀地展示數據的分布、中位數、四分位數以及異常值，這對於快速掌握數據集的整體情況非常有幫助。在講解“概率論”時，作者沒有直接拋齣公式，而是從“可能性”和“不確定性”的角度切入，比如“明天會不會下雨”，“買股票會不會賺錢”。通過這些貼近生活的例子，我逐漸理解瞭概率的基本概念，比如“隨機事件”、“概率計算”，以及“條件概率”的含義。本書對“統計推斷”的講解，讓我印象深刻。作者首先介紹瞭“抽樣分布”的概念，並詳細闡述瞭“中心極限定理”的重要性。他解釋瞭為什麼在樣本量足夠大的情況下，樣本均值的抽樣分布會趨嚮於正態分布，這為後續的假設檢驗提供瞭理論基礎。在“假設檢驗”部分，作者的講解邏輯性非常強。他清晰地闡述瞭“零假設”和“備擇假設”的設定原則，然後詳細講解瞭“P值”的含義和計算方法，以及如何根據P值來做齣統計決策。他還深入探討瞭“第一類錯誤”和“第二類錯誤”，並強調瞭“統計功效”的重要性。對於“t檢驗”的講解，作者非常係統。它詳細講解瞭“單樣本t檢驗”、“獨立樣本t檢驗”和“配對樣本t檢驗”，並提供瞭具體的計算公式和SPSS操作步驟。作者還提醒我們，在使用t檢驗之前，需要檢驗數據的方差齊性。在講解“方差分析”（ANOVA）時，作者提供瞭非常直觀的圖示，幫助我理解“組間方差”和“組內方差”的比較。他還詳細介紹瞭“多重比較”的問題，以及事後檢驗（如Tukey, Bonferroni）是如何用於找齣具體是哪些組之間存在顯著差異。最後，在“相關與迴歸”部分，作者詳細講解瞭“皮爾遜相關係數”的計算和解釋，以及“簡單綫性迴歸”和“多元綫性迴歸”的模型構建和結果解讀。他強調瞭“決定係數”（R-squared）的意義，以及如何檢驗迴歸模型的假設條件。總而言之，《心理統計學（第三版）》（萬韆心理）這本書，讓我對統計學不再感到恐懼，反而充滿瞭興趣。它不僅提供瞭豐富的統計知識，更重要的是，它教會瞭我如何“思考”統計問題，如何將抽象的統計概念與實際研究相結閤。這本書絕對是我學習心理統計學過程中最寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

這本《心理統計學（第三版）》（萬韆心理）真的是一本寶藏！我拿到它的時候，就被它厚實的質感和精美的排版所吸引。翻開第一頁，我立刻就被作者的語言風格打動瞭。它不像我之前看過的那些統計學教材那樣枯燥乏味，而是充滿瞭人文關懷和對讀者學習過程的理解。作者在講解每一個概念時，都非常注重將其與實際的心理學研究相結閤，讓你能清晰地看到統計學工具在理解人類行為、認知和社會現象中的重要作用。就拿書中關於“假設檢驗”的部分來說吧，作者並沒有一開始就拋齣復雜的公式和符號，而是先用生動的案例引齣“犯錯誤”的可能性，比如我們可能誤判一個實驗結果，是偶然還是真實效應。然後，循序漸進地介紹瞭零假設和備擇假設的含義，以及P值的直觀解釋。我尤其喜歡的是，作者用瞭好幾個不同的研究場景來講解，從簡單的比較兩個平均數，到探討兩個變量之間的關係，每一個例子都力求清晰易懂。他還會提醒我們，統計學的結果是概率性的，並不能百分之百確定，這對於初學者來說，是非常重要的一個提醒，避免瞭過度自信或過度懷疑。更令我驚喜的是，書中在講解數據分析方法時，並沒有僅僅停留在理論層麵，而是花瞭大量的篇幅來介紹如何使用SPSS等統計軟件進行操作。書中提供瞭詳細的步驟和截圖，甚至還有一些“小貼士”，告訴你如何避免常見的錯誤。我記得有一次，我按照書上的步驟操作，遇到瞭一個小問題，本來以為要花很長時間去查資料，結果發現書中提到的一個“快捷鍵”或者“注意事項”就輕鬆解決瞭。這種實用性的指導，對於那些需要在實際研究中應用統計學知識的同學來說，簡直是福音。這本書的另一大亮點是它對“統計思維”的培養。作者不僅僅是教你如何計算，更重要的是讓你理解為什麼需要進行這樣的計算，以及計算結果的意義是什麼。他會引導你去思考，在不同的研究情境下，應該選擇哪種統計方法，以及每種方法的假設條件是什麼。書中還會討論到一些統計學中常見的問題，比如多重比較的問題，以及如何避免過度擬閤。這些內容雖然聽起來有些深度，但作者的講解卻非常到位，讓你在不知不覺中，就能建立起一套嚴謹的統計分析邏輯。我特彆欣賞作者在書中對“效應量”的強調。很多初學者往往隻關注P值，認為隻要P小於0.05就萬事大吉，但書中卻花瞭 considerable 的篇幅來講解效應量的重要性。作者解釋說，即使統計顯著，但如果效應量很小，那麼這個結果的實際意義可能並不大。他通過一些具體的例子，生動地說明瞭即使是微小的效應，在人口基數很大的情況下，也可能産生巨大的影響。這種對統計結果進行更深層次解讀的能力，正是這本書所傳達的核心價值。在閱讀過程中，我發現作者在設計章節結構時也下瞭很大的功夫。每一章都以一個明確的學習目標開始，然後是概念講解、公式推導（雖然作者盡量簡化瞭）、案例分析，最後還有一個總結和習題。這種結構清晰、邏輯嚴謹的學習路徑，讓我在學習過程中感到非常順暢，能夠一步一個腳印地掌握知識。而且，書中提供的習題也非常有代錶性，涵蓋瞭該章節的核心知識點，通過練習，我能更好地鞏固所學內容。這本書在講解圖錶繪製方麵也做得非常齣色。作者不僅介紹瞭SPSS等軟件如何生成各種圖錶，更重要的是，他會指導我們如何選擇最適閤錶達研究結果的圖錶類型，以及如何解讀圖錶所傳達的信息。比如，對於連續性變量，如何選擇散點圖、摺綫圖；對於分類變量，如何選擇柱狀圖、餅圖。更進一步，作者還會講解如何通過圖錶的細節，比如坐標軸的範圍、誤差條的含義，來更全麵地理解數據。我尤其喜歡書中關於“研究設計”與“統計分析”之間關係的討論。作者反復強調，統計分析是建立在良好的研究設計之上的，如果研究設計存在缺陷，再高級的統計方法也無法挽救。他會舉例說明，哪些研究設計會導緻結果的可信度降低，以及如何在研究設計階段就考慮到如何進行有效的統計分析。這種前瞻性的指導，對於想要進行規範研究的同學們來說，非常有價值。還有一點讓我印象深刻的是，作者在書中融入瞭一些關於統計學史的趣聞和名人軼事。雖然這些內容並非統計學的核心知識，但卻能讓學習過程變得更加輕鬆有趣，也能幫助我們瞭解統計學是如何一步步發展至今的，以及那些偉大的統計學傢是如何思考和解決問題的。這讓這本書不僅僅是一本教科書，更像是一部引人入勝的學術普及讀物。總的來說，這本《心理統計學（第三版）》（萬韆心理）是一本集理論深度、實踐指導和人文關懷於一體的優秀教材。它不僅能夠幫助我紮實地掌握心理統計學的基本知識和技能，更能激發我對統計學的興趣，培養我嚴謹的科學思維。我強烈推薦所有對心理學研究感興趣的讀者，無論是初學者還是有一定基礎的研究者，都應該擁有一本！

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《心理統計學（第三版）》（萬韆心理）後，我有一種如釋重負的感覺。一直以來，統計學對我來說都是一個巨大的挑戰，充滿瞭復雜的公式和晦澀的術語。然而，這本書以一種前所未有的清晰和易懂的方式，解構瞭這些難題。作者的敘述風格非常流暢，仿佛在與一位經驗豐富的導師對話，引導我一步步走嚮理解的彼岸。書中對“數據可視化”的重視，給我留下瞭深刻的印象。作者不僅僅是介紹如何使用SPSS等軟件生成圖錶，更重要的是，他會詳細講解每種圖錶的含義和適用場景。比如，為什麼在展示兩個連續變量的關係時，散點圖比柱狀圖更閤適；如何通過箱綫圖來快速識彆數據的偏態和異常值。這讓我意識到，圖錶不僅僅是數據的呈現，更是溝通研究發現的重要工具。在講解“概率論”的基礎知識時，作者並沒有迴避其嚴謹性，而是通過一個個生動的生活化例子，將抽象的概率計算變得直觀易懂。他會從“猜硬幣的正反麵”這樣的簡單場景齣發，逐步引入“條件概率”、“貝葉斯定理”，並解釋這些概念在心理學研究中的實際應用，比如在診斷性測試的準確性評估中。本書對“參數估計”的講解，讓我徹底理解瞭“點估計”和“區間估計”的區彆。作者強調，單一的點估計往往不能完全反映參數的真實情況，而置信區間則能提供一個範圍，以及我們對這個範圍的信心程度。他還詳細介紹瞭如何根據不同的置信水平和樣本量來計算置信區間。接下來，“假設檢驗”的部分，作者的處理方式更是讓我受益匪淺。他非常清晰地闡述瞭“原假設”和“備擇假設”的邏輯關係，並用“無罪推定”的比喻來幫助我理解“第一類錯誤”和“第二類錯誤”。他還詳細講解瞭“P值”的計算和解讀，以及它在做齣統計決策中的作用。在介紹“t檢驗”時，作者區分瞭“單樣本t檢驗”、“獨立樣本t檢驗”和“配對樣本t檢驗”，並詳細闡述瞭它們各自的適用條件和計算方法。他還提到瞭“方差齊性檢驗”的重要性，以及在方差不齊時如何進行修正。對於“方差分析”（ANOVA）的講解，我不得不說，作者是這方麵的專傢。他從“組間變異”和“組內變異”的比喻入手，將復雜的ANOVA分解成易於理解的概念。我還學會瞭如何解讀F統計量和P值，以及如何根據ANOVA的結果進行事後檢驗，找齣具體是哪些組之間存在差異。書中對“相關與迴歸”的講解，也是非常詳盡。作者不僅介紹瞭“皮爾遜相關係數”，還介紹瞭“斯皮爾曼等級相關係數”，並解釋瞭它們在不同數據類型下的適用性。他還詳細講解瞭“多元綫性迴歸”的構建過程，包括如何選擇預測變量，如何解讀迴歸係數的符號和大小，以及如何評估模型的整體擬閤度。除瞭上述內容，本書還涉及瞭“卡方檢驗”、“非參數檢驗”等重要的統計方法，為我提供瞭更全麵的統計工具箱。作者的講解深入淺齣，既有理論的嚴謹性，又不失實踐的可操作性。總而言之，《心理統計學（第三版）》（萬韆心理）這本書，讓我對統計學不再感到恐懼，反而充滿瞭興趣。它不僅提供瞭豐富的統計知識，更重要的是，它教會瞭我如何“思考”統計問題，如何將抽象的統計概念與實際研究相結閤。這本書絕對是我學習心理統計學過程中最寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到這本《心理統計學（第三版）》（萬韆心理）時，我對統計學的印象依舊停留在“枯燥”、“難懂”的刻闆印象中。然而，這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。作者用一種非常人性化的方式，將統計學的邏輯和應用融入到心理學研究的各個方麵，讓學習過程變得充滿樂趣和啓發。書中關於“樣本”與“總體”關係的講解，讓我豁然開朗。作者強調，我們研究的樣本，是為瞭推斷齣總體的特徵。他詳細介紹瞭各種抽樣方法，並分析瞭它們各自的優缺點，以及如何通過閤理的抽樣來提高研究結果的代錶性。這讓我明白瞭，為什麼在科學研究中，樣本的選擇至關重要。在“描述性統計”部分，作者並沒有簡單地羅列公式，而是非常注重概念的理解。他會用生動的比喻來解釋“均值”、“中位數”、“眾數”等指標的意義，以及它們在不同數據分布下的敏感性。我還學會瞭如何通過“標準差”、“方差”、“極差”等指標來衡量數據的離散程度。我一直對“概率”的概念感到有些頭疼，但這本書的講解方式讓我眼前一亮。作者從“生活中的不確定性”齣發，比如“明天會不會下雨”，“買彩票會不會中奬”，來引齣概率的概念。他還詳細講解瞭“隨機變量”、“概率分布”，並重點介紹瞭“正態分布”在心理學研究中的核心地位。在“統計推斷”部分，作者首先介紹瞭“抽樣分布”的概念，並詳細闡述瞭“中心極限定理”的重要性。他解釋瞭為什麼在樣本量足夠大的情況下，樣本均值的抽樣分布會趨嚮於正態分布，這為後續的假設檢驗提供瞭理論基礎。本書在講解“假設檢驗”時，邏輯嚴謹且條理清晰。作者首先介紹瞭“零假設”和“備擇假設”的設定原則，然後詳細講解瞭“P值”的含義和計算方法，以及如何根據P值來做齣統計決策。他還深入探討瞭“第一類錯誤”和“第二類錯誤”，並強調瞭“統計功效”的重要性。在介紹“t檢驗”時，作者詳細區分瞭“單樣本t檢驗”、“獨立樣本t檢驗”和“配對樣本t檢驗”，並提供瞭詳細的計算步驟和SPSS操作指南。我還學會瞭如何檢驗“方差齊性”，以及在方差不齊時如何選擇閤適的t檢驗方法。對於“方差分析”（ANOVA）的講解，我不得不說，作者是這方麵的專傢。他從“組間方差”和“組內方差”的比較入手，將復雜的ANOVA分解成易於理解的概念。他還詳細介紹瞭“事後檢驗”，用於找齣具體是哪些組之間存在顯著差異。最後，在“相關與迴歸”部分，作者不僅講解瞭“皮爾遜相關係數”，還介紹瞭“斯皮爾曼等級相關係數”，以及它們在不同數據類型下的適用性。他還詳細講解瞭“多元綫性迴歸”的構建過程，包括如何選擇預測變量，如何解讀迴歸係數的符號和大小，以及如何評估模型的整體擬閤度。總而言之，《心理統計學（第三版）》（萬韆心理）這本書，讓我對統計學不再感到恐懼，反而充滿瞭興趣。它不僅提供瞭豐富的統計知識，更重要的是，它教會瞭我如何“思考”統計問題，如何將抽象的統計概念與實際研究相結閤。這本書絕對是我學習心理統計學過程中最寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《心理統計學（第三版）》（萬韆心理），就被封麵設計吸引住瞭，簡潔而又不失專業感。打開書頁，一股淡淡的墨香撲麵而來，這種實體書獨有的質感，是電子版無法比擬的。我一直對統計學有些畏懼，覺得它抽象難懂，但這本書在第一章就打消瞭我的疑慮。作者用一種非常接地氣的方式，將統計學與我們日常生活中遇到的各種現象聯係起來，比如“為什麼某些廣告看起來很有效，但實際上可能隻是碰巧”，或者“為什麼我們會覺得某個現象很有規律，但科學研究卻不支持”。書中對於“描述性統計”的講解，非常細緻。我之前對均值、中位數、眾數這些概念都模糊不清，以為它們隻是簡單的計算。但這本書讓我明白，它們各自代錶瞭數據不同的側重點，比如均值容易受到極端值的影響，而中位數則更加穩健。作者還用瞭很多圖示來幫助我們理解這些概念，比如箱綫圖（box plot），它不僅能直觀地展示數據的分布範圍、四分位數，還能清晰地標齣異常值，這對於快速掌握數據集的整體情況非常有幫助。令我感到驚喜的是，本書在講解“概率論”的基礎知識時，也做得非常齣色。雖然這部分內容在很多教材中都被視為“啃硬骨頭”，但作者卻巧妙地運用瞭很多生活中的例子，比如拋硬幣、抽奬等，來解釋概率的計算和理解。他還會講解“條件概率”和“貝葉斯定理”，雖然聽起來有些復雜，但他通過幾個循序漸進的例子，讓我逐漸領會瞭它們的精髓，並且意識到它們在心理學研究中的廣泛應用，尤其是在診斷性測試和因果推斷方麵。書中對於“抽樣分布”的闡述，是我之前一直睏惑的地方。作者通過“中心極限定理”的講解，讓我明白為什麼無論總體分布是什麼樣的，當樣本量足夠大時，樣本均值的抽樣分布都會趨嚮於正態分布。他還用瞭一個非常生動的比喻，就像一群人拿著不同的尺子去測量同一個物體，雖然每個人測量的結果可能不同，但如果測量次數足夠多，這些測量結果的平均值就會非常接近物體的真實長度。更讓我受益匪淺的是，本書在講解“推斷性統計”時，並沒有直接跳到復雜的公式，而是先從“估計”的概念入手。作者區分瞭“點估計”和“區間估計”，並詳細介紹瞭如何計算置信區間。他強調，置信區間比單一的點估計更能反映估計的不確定性，這對於理解研究結果的可靠性至關重要。我還學會瞭如何根據樣本量和置信水平來選擇閤適的估計方法。在講解“假設檢驗”的部分，作者非常細緻地解釋瞭“第一類錯誤”（拒絕瞭真實的零假設）和“第二類錯誤”（未能拒絕錯誤的零假設）。他用瞭一個形象的比喻，就像法庭審判，將“無罪推定”類比為零假設，而“錯判”則是第一類錯誤。他還強調瞭“統計功效”（power）的重要性，以及如何通過增加樣本量或調整檢驗水平來提高統計功效，從而降低犯第二類錯誤的概率。對於“方差分析”（ANOVA）的講解，是我在這本書中最大的收獲之一。我之前一直覺得ANOVA很復雜，但作者通過將它分解為“組間方差”和“組內方差”的比較，讓我更容易理解其核心思想。他還詳細介紹瞭單因素方差分析和雙因素方差分析，並提供瞭如何解讀F統計量和p值的指南。書中的圖錶也幫助我直觀地理解瞭不同分組對因變量的影響。本書在介紹“相關與迴歸”時，也做得非常到位。作者區分瞭“皮爾遜相關係數”和“斯皮爾曼等級相關係數”，並講解瞭它們的適用條件。在迴歸分析部分，他詳細介紹瞭“簡單綫性迴歸”和“多元綫性迴歸”，並重點講解瞭如何解讀迴歸係數、決定係數（R-squared）以及如何進行預測。我還學到瞭如何檢驗迴歸模型的假設條件，比如殘差的正態性和同方差性。本書還包含瞭一些關於“非參數檢驗”的內容，這對於處理不符閤正態分布假設的數據非常重要。作者介紹瞭“Mann-Whitney U檢驗”、“Wilcoxon符號秩檢驗”等常用的非參數檢驗方法，並講解瞭它們的適用場景和解讀方式。這使得本書的實用性大大增強，能夠應對更廣泛的研究需求。總的來說，《心理統計學（第三版）》（萬韆心理）是一本非常有價值的學習資源。它不僅提供瞭紮實的理論基礎，更注重實用性和可操作性。作者用深入淺齣的語言和豐富的案例，將枯燥的統計學概念變得生動有趣，讓我能夠真正理解並掌握這些工具。這本書無疑是我在心理統計學學習道路上的一個重要裏程碑。

評分☆☆☆☆☆

這本《心理統計學（第三版）》（萬韆心理）對我來說，簡直是打開瞭新世界的大門。我一直以為統計學就是一堆冷冰冰的數字和公式，但這本書用一種非常生動和易於理解的方式，將統計學的邏輯和應用融入到心理學研究的各個方麵。作者的敘述風格非常人性化，總是能站在讀者的角度思考，將復雜的概念解釋得深入淺齣。書中對“數據收集”和“數據整理”的重視，讓我受益匪淺。作者強調瞭數據質量的重要性，並介紹瞭如何進行數據清洗、缺失值處理等預處理步驟。我還學會瞭如何對數據進行編碼，以及如何根據研究變量的類型（分類變量、連續變量）來選擇閤適的編碼方式。在“描述性統計”方麵，作者講解得非常細緻。他不僅介紹瞭均值、中位數、眾數等基本指標，還深入講解瞭方差、標準差、極差等指標，以及它們如何反映數據的離散程度。更重要的是，作者通過大量圖錶，比如直方圖、頻率多邊形、箱綫圖等，幫助我直觀地理解瞭數據的分布特徵。我一直對“概率”的概念感到模糊，但這本書的講解方式讓我耳目一新。作者通過“遊戲”、“彩票”、“天氣預報”等例子，將概率的計算和理解變得生動有趣。他還詳細講解瞭“隨機變量”、“概率分布”等概念，並重點介紹瞭“正態分布”在心理學中的重要地位。在“統計推斷”部分，作者首先從“參數估計”入手，詳細介紹瞭“點估計”和“區間估計”的區彆，以及如何計算“置信區間”。他強調瞭置信區間的重要性，它能夠反映估計值的可靠性，而不僅僅是一個單一的數值。這讓我對統計結果的解讀有瞭更深的認識。接下來的“假設檢驗”部分，是我學習的重點。作者非常細緻地解釋瞭“零假設”和“備擇假設”的概念，以及“P值”的含義。他強調瞭P值並不是概率，而是“在零假設為真時，觀察到當前結果或更極端結果的概率”。他還深入講解瞭“第一類錯誤”和“第二類錯誤”，以及如何權衡兩者。對於“t檢驗”的講解，作者非常係統。它詳細講解瞭“單樣本t檢驗”、“獨立樣本t檢驗”和“配對樣本t檢驗”，並提供瞭具體的計算公式和SPSS操作步驟。作者還提醒我們，在使用t檢驗之前，需要檢驗數據的方差齊性。在講解“方差分析”（ANOVA）時，作者提供瞭非常直觀的圖示，幫助我理解“組間方差”和“組內方差”的比較。他還詳細介紹瞭“多重比較”的問題，以及事後檢驗（如Tukey, Bonferroni）是如何用於找齣具體是哪些組之間存在顯著差異。最後，在“相關與迴歸”部分，作者詳細講解瞭“皮爾遜相關係數”的計算和解釋，以及“簡單綫性迴歸”和“多元綫性迴歸”的模型構建和結果解讀。他強調瞭“決定係數”（R-squared）的意義，以及如何檢驗迴歸模型的假設條件。總而言之，《心理統計學（第三版）》（萬韆心理）是一本真正能夠幫助我理解和應用心理統計學的優秀教材。它用清晰的邏輯、豐富的案例和實用的操作指導，將抽象的統計概念變得觸手可及，極大地提升瞭我進行科學研究的能力。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《心理統計學（第三版）》（萬韆心理），我立刻就被它厚實的體量和精美的排版所吸引。作為一本教材，它不僅內容詳實，而且在語言錶達上也是力求清晰易懂。作者的風格非常專業，但又不會讓人感到生澀難懂，反而有一種引人入勝的感覺。書中關於“數據收集”和“數據整理”的環節，作者給予瞭足夠的重視。他詳細介紹瞭不同類型數據的特點，以及在數據收集過程中需要注意的事項。我還學會瞭如何對數據進行預處理，比如缺失值處理、異常值檢測等，這些細節對於保證後續統計分析的準確性至關重要。在“描述性統計”方麵，作者講解得非常細緻。他不僅介紹瞭均值、中位數、眾數等基本指標，還深入講解瞭方差、標準差、極差等指標，以及它們如何反映數據的離散程度。更重要的是，作者通過大量圖錶，比如直方圖、頻率多邊形、箱綫圖等，幫助我直觀地理解瞭數據的分布特徵。我一直對“概率”的概念感到有些模糊，但這本書用非常巧妙的方式進行瞭闡釋。作者通過“遊戲”、“彩票”、“天氣預報”等例子，將概率的計算和理解變得生動有趣。他還詳細講解瞭“隨機變量”、“概率分布”等概念，並重點介紹瞭“正態分布”在心理學中的重要地位。在“統計推斷”部分，作者首先從“參數估計”入手，詳細介紹瞭“點估計”和“區間估計”的區彆，以及如何計算“置信區間”。他強調瞭置信區間的重要性，它能夠反映估計值的可靠性，而不僅僅是一個單一的數值。這讓我對統計結果的解讀有瞭更深的認識。接下來的“假設檢驗”部分，是我學習的重點。作者非常細緻地解釋瞭“零假設”和“備擇假設”的概念，以及“P值”的含義。他強調瞭P值並不是概率，而是“在零假設為真時，觀察到當前結果或更極端結果的概率”。他還深入講解瞭“第一類錯誤”和“第二類錯誤”，以及如何權衡兩者。對於“t檢驗”的講解，作者非常係統。它詳細講解瞭“單樣本t檢驗”、“獨立樣本t檢驗”和“配對樣本t檢驗”，並提供瞭具體的計算公式和SPSS操作步驟。作者還提醒我們，在使用t檢驗之前，需要檢驗數據的方差齊性。在講解“方差分析”（ANOVA）時，作者提供瞭非常直觀的圖示，幫助我理解“組間方差”和“組內方差”的比較。他還詳細介紹瞭“多重比較”的問題，以及事後檢驗（如Tukey, Bonferroni）是如何用於找齣具體是哪些組之間存在顯著差異。最後，在“相關與迴歸”部分，作者詳細講解瞭“皮爾遜相關係數”的計算和解釋，以及“簡單綫性迴歸”和“多元綫性迴歸”的模型構建和結果解讀。他強調瞭“決定係數”（R-squared）的意義，以及如何檢驗迴歸模型的假設條件。總而言之，《心理統計學（第三版）》（萬韆心理）是一本真正能夠幫助我理解和應用心理統計學的優秀教材。它用清晰的邏輯、豐富的案例和實用的操作指導，將抽象的統計概念變得觸手可及，極大地提升瞭我進行科學研究的能力。