心理统计原书第4版PDF格式文档图书下载

哲学宗教

作者：（美）索思（美）吉森著
出版社：上海：上海人民出版社
出版年份：2013
ISBN：9787208115620
标注页数：342 页
PDF页数：356 页

图书介绍：本书是心理学核心课程系列教材之一。心理学是一门科学，它建立在对大量数据统计分析的基础之上，只有掌握了大量的调查数据，经过科学的方法分析提炼，才能得出科学的结论。在这个过程中，掌握优秀的统计方法就是十分重要的。本书正是针对心理学的初学者，为他们特别选择了基础性的统计方法，介绍了统计的基本概念和手段，对基本的数学方法进行描述，在系统性和科学性上是学习心理统计方法的最佳入门教材。本书共十五章，分为：统计的语言；定义和测量；次数分布；数据图；集中量；差异量和标准分数；概率；正态分布；置信区间与假设检验；样本平均数的显著性检验；有事后比较的单因素方差分析；两因素分析；相关与回归；卡方检验；转换t分数为F分数；附录。

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摘要：《心理统计原书第4版》是一本详细讲解心理学统计方法的经典教材，旨在为学生和研究人员提供全面的心理统计知识。这本书深入浅出地介绍了统计学的基本概念、常见的统计分析方法以及如何在心理学研究中有效应用统计工具。全书内容涵盖了描述性统计、推论性统计、相关分析、回归分析等多方面内容，特别适合心理学专业的学生和研究者。作者通过丰富的案例分析和大量的实操例子，使得抽象的统计概念更具可操作性。同时，书中还特别强调了数据的伦理使用和研究结果的可靠性问题，是一本极具参考价值的教材。通过本书，读者不仅能够掌握基础的统计分析方法，还能学会如何批判性地分析统计结果，并理解其背后的科学原理。

1、描述性统计：心理学研究中的数据整理

描述性统计是心理学研究中最基础的统计工具之一，其主要任务是对数据进行整理和概括。通过计算平均数、标准差等指标，研究者可以迅速了解数据的基本特征，如数据的集中趋势和离散程度。在《心理统计原书第4版》中，描述性统计被详细介绍，并结合大量的实际案例进行讲解。书中通过具体的实例展示了如何使用这些统计方法对心理学实验数据进行初步分析，为后续的推论性统计打下基础。

例如，书中提供了一系列心理学实验数据，展示了如何计算样本的均值、方差和标准差，并解释这些统计量如何帮助研究者理解实验结果的整体趋势。通过这些基础的统计工具，研究者能够更好地识别数据中的模式和异常，进而做出更加准确的研究结论。此外，作者还提到，描述性统计是任何心理学研究的起点，它为更复杂的分析提供了基础数据支持。

此外，本书特别强调了描述性统计在心理学中的应用不仅仅局限于数据整理，它还帮助研究者有效地呈现数据。通过图表、直方图、箱型图等方式，描述性统计可以直观地展示数据的分布情况。书中详细说明了如何根据不同类型的数据选择合适的图表类型，从而更好地表达研究发现。

2、推论性统计：从样本到总体的推断

推论性统计是《心理统计原书第4版》中的另一重要部分，它帮助研究者从样本数据推断总体特征。在心理学研究中，通常无法对所有个体进行调查，因此通过合理的推论性统计方法，从样本推断到总体是至关重要的。书中详细讲解了假设检验、置信区间和显著性水平等推论性统计方法，帮助读者理解如何通过样本数据做出可靠的统计推论。

例如，书中介绍了t检验和方差分析（ANOVA）的使用，这些方法被广泛应用于心理学实验中，用于比较不同组别之间的差异。通过详细的步骤和示例，读者可以掌握如何进行假设检验，如何计算P值，以及如何判断实验结果的统计显著性。作者还特别指出，推论性统计不仅需要数学和计算技能，更需要研究者具备批判性思维，能够正确解读统计结果的意义。

此外，书中还强调了推论性统计中可能遇到的一些常见问题，如样本偏差、数据正态性检验等，并提出了相应的解决方案。这些内容不仅提升了读者的统计分析能力，也增强了其对数据可靠性的敏感性。

3、相关分析：探索变量之间的关系

相关分析是心理学研究中常用的统计方法之一，它帮助研究者了解不同变量之间的关系。在《心理统计原书第4版》中，相关分析被作为一个独立章节进行了详细讲解，内容涉及皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关等多种相关性度量方法。书中通过大量的实际案例，向读者展示了如何计算和解读相关系数，以及如何根据不同的研究需求选择合适的相关分析方法。

举例来说，在心理学研究中，常常需要探讨某个心理变量与行为表现之间的关系，如焦虑与学习成绩的关系。通过皮尔逊相关系数，研究者可以量化这种关系的强度和方向，并根据相关系数的大小判断两个变量之间是否存在显著关联。书中还通过实际数据集展示了如何进行相关分析，帮助读者理解相关分析的具体操作过程。

然而，书中也提醒读者，相关不等于因果。虽然相关分析能够揭示变量之间的关系，但它无法证明因果关系的存在。作者通过一系列的案例分析，帮助读者理解相关分析的局限性，并介绍了如何使用其他统计方法（如回归分析）进一步探讨变量之间的因果关系。

4、回归分析：建立预测模型

回归分析是《心理统计原书第4版》中的核心内容之一，它用于建立和检验变量之间的预测模型。回归分析可以帮助研究者预测一个变量的变化是如何受到其他变量影响的。在本书中，回归分析被详细分为线性回归和多元回归两大部分，分别讲解了单一变量和多个自变量对因变量的影响。

书中的线性回归部分首先讲解了最基本的回归模型，介绍了如何通过回归方程预测因变量的值，并探讨了回归系数的含义。此外，作者还通过多个实例展示了如何进行回归分析的具体步骤，包括数据准备、模型拟合、回归诊断等。读者可以通过这些实例，学会如何在实际研究中应用回归分析，解决诸如影响因素预测等问题。

对于多元回归分析，书中介绍了如何处理多个自变量并评估它们对因变量的综合影响。这对于心理学研究中复杂的多因素问题非常有帮助。通过对多个自变量进行建模，研究者可以更好地理解影响心理现象的多种因素及其相互作用。书中还介绍了回归模型的评估标准，如R平方值、标准误等，帮助读者全面评估模型的拟合度和预测能力。

总结：

《心理统计原书第4版》作为一本心理学领域的重要教材，系统而详细地介绍了心理学研究中常用的统计方法。通过对描述性统计、推论性统计、相关分析和回归分析等内容的讲解，书中为读者提供了全面的统计分析工具，并帮助其理解如何在心理学研究中有效地运用这些工具。同时，书中结合实际案例，深入浅出地展示了每种统计方法的应用，使得即使是统计学初学者也能轻松掌握相关知识。

总的来说，《心理统计原书第4版》不仅是心理学专业学生的必备参考书，也是广大心理学研究人员在实际研究中不可或缺的工具书。通过本书，读者能够获得扎实的统计学基础，并能在实际工作中灵活运用各种统计方法，为心理学研究提供有力的数据支持。

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