心理学研究方法：基于MATLAB和PSYCHTOOLBOX pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈立翰 著

图书标签:

• 心理学
• 研究方法
• MATLAB
• Psychtoolbox
• 实验设计
• 数据分析
• 行为科学
• 认知心理学
• 统计学
• 编程

出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301279144

版次：1

商品编码：12123064

包装：平装

丛书名： 北京大学心理学教材系列

开本：16开

出版时间：2017-01-01

用纸：胶版纸

页数：644

字数：461000

正文语种：中文（简体）

编辑推荐

心理学实验研究的发展得益于各种心理软件的有效使用。基于MATLAB平台编制的工具包PSYCHTOOLBOX，与MATLAB一道，为心理学研究提供了完美的解决方案。
本书主要内容如下：介绍基于MATLAB程序结构和流程控制的编程基础知识、心理学实验研究常用的MATLAB函数；重点介绍如何使用PSYCHTOOLBOX编制心理学实验所需的视觉刺激与听觉刺激、如何利用MATLAB进行数据分析并做出符合国际期刊规范的图表；详细介绍常用的心理物理法和对应的MATLAB代码；结合实例，介绍常见科研设备（脑电仪、眼动仪以及虚拟现实设备等）的接口程序等。
书中部分章节设置了练习题，读者可从“北京大学多感觉通道实验室”网站上获取习题答案和其他拓展资源。

内容简介

作者五年来给北京大学心理学系本科生讲授必修课《心理学研究方法-MATLAB》，本书在历年的教学经验基础上编写而成。本书将心理学研究方法渗透于具体的实验设计实例中。全书共分11章，主要介绍心理学研究基本的科学方法、基于MATLAB程序结构和流程控制的编程基础知识；简介心理学实验研究的常用MATLAB函数；并重点介绍如何使用PSYCHTOOLBOX编制心理学实验所需的视觉刺激与听觉刺激；介绍如何用MATLAB进行数据分析并进行合乎国际期刊规范的制图；本书详细介绍常用的心理物理法和对应的MATLAB代码实现；结合实例，介绍基于MATLAB与PSYCHTOOLBOX工具包的常见科学研究设备（脑电仪，眼动仪、运动捕捉系统以及DIY设备）的接口编程。
本书可作为高等院校心理学、生命科学、医学、体育学等专业的本科生或研究生的教材，也可作为培训或自学用教材。

目录

第一章 心理学研究方法概论
第二章 Matlab概述和编程基础
第三章 Matlab程序结构和流程控制
第四章 利用Psychtoolbox生成视觉刺激
第五章 利用Matlab生成听觉刺激
第六章 Psychtoolbox中的反应录入与Matlab外部接口
第七章 利用Psychtoolbox编写视听刺激
第八章 研究结果的可视化
第九章 利用Matlab进行数据分析和简单数理统计
第十章 常见的心理物理学方法与Matlab实现

探索人类心智的奥秘：一本关于心理学研究方法与实践的指南 本书旨在为有志于深入探索人类心智的读者提供一套全面、严谨且富有实践性的研究方法论。我们将带领您穿越心理学研究的广阔领域，从基础理论的构建到数据收集的细节，再到严谨的数据分析和结果解释，一步步揭示人类行为和认知过程背后的科学规律。本书并非止步于理论的罗列，而是强调研究的实际操作性，通过引入强大的计算工具，帮助您将抽象的研究设计转化为可执行的实验，并高效地处理和分析复杂的心理学数据。 第一部分：研究的基石——理论、设计与伦理 在踏上科学探索之旅之前，建立坚实的研究基础至关重要。本部分将带领您深入理解心理学研究的本质，掌握构建科学理论的关键要素，并学会如何将理论转化为可检验的假设。我们将探讨不同类型研究设计的优劣，包括描述性研究、相关性研究以及实验研究，并重点阐述实验设计中至关重要的控制变量、自变量和因变量的界定。 理论的构建与演进： 心理学研究的驱动力来自于对人类心智的深刻好奇。本章将引导您认识理论在心理学研究中的核心地位，学习如何从现有文献中梳理和整合信息，构建具有解释力和预测力的理论模型。我们将讨论理论的形成过程，包括观察、归纳、演绎等基本逻辑，以及理论的修正和发展如何在科学进步中扮演的角色。 研究问题的界定与假设的提出： 一个好的研究始于一个清晰、可操作的研究问题。本章将教授您如何从广泛的兴趣点中提炼出具体的研究问题，并将其转化为可以被实证检验的科学假设。我们将强调假设的特异性、可证伪性原则，并指导您如何根据现有理论和初步观察来形成有力的假设。 研究设计的精髓： 研究设计是连接理论与现实的桥梁。本章将全面介绍心理学研究的各种设计范式，包括横断研究、纵向研究、定群研究等。我们将深入剖析实验研究的核心要素，讲解如何有效地操纵自变量、测量因变量，并采取适当的控制措施以排除混淆因素。此外，我们还将探讨准实验设计及其在特定研究场景下的应用。 研究伦理的承诺： 科学研究必须遵循严格的伦理规范，以保护研究参与者的权益和福祉。本章将详细介绍心理学研究中的各项伦理原则，包括知情同意、隐私保护、保密性、避免伤害以及去识别化处理等。您将了解伦理审查委员会的运作方式，并学习如何在研究设计和实践中全面遵守这些重要的伦理要求。 第二部分：数据之源——测量、抽样与实验执行 高质量的研究离不开可靠的数据。本部分将聚焦于数据的收集过程，涵盖如何选择合适的测量工具、进行有效的抽样，以及如何在实际操作中精确地执行研究。我们将强调测量效度和信度的重要性，并介绍多种心理学研究中常用的数据收集技术。 测量的科学： 心理学研究的许多概念是抽象的，如何将其转化为可量化的指标是关键。本章将深入探讨心理学测量的基本原理，包括操作化定义、量表类型（名义、顺序、等距、比例）以及各种测量工具的特性。我们将重点讲解效度（内容效度、结构效度、效标关联效度）和信度（重测信度、内部一致性信度、评分者信度）的概念及其评估方法，确保您能够选择和构建出能够准确反映研究变量的测量工具。 抽样的智慧： 研究结论的普遍性很大程度上取决于样本的代表性。本章将介绍不同的抽样方法，包括概率抽样（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样）和非概率抽样（方便抽样、判断抽样、配额抽样、滚雪球抽样）。我们将分析各种抽样方法的优缺点，并指导您如何根据研究目标和资源选择最合适的抽样策略，以最大化研究结果的外部效度。 数据收集的实践： 从问卷调查到行为观察，再到生理测量，心理学数据收集的方式多种多样。本章将详细介绍常见的心理学数据收集技术，包括访谈、问卷（纸质、在线）、自然观察、结构化观察、实验室实验等。我们将提供实用的指导，帮助您设计清晰的指示、编写有效的题目，并规范数据收集流程，以减少误差和偏差。 实验的精确执行： 严谨的实验执行是获得可靠结果的前提。本章将重点讲解如何根据研究设计搭建实验环境，准备实验材料，对被试进行招募和安排，并精确地实施实验操作。我们将强调标准化流程的重要性，以确保不同被试在相同条件下接受相同的处理。同时，我们还将讨论如何处理和记录实验过程中的异常情况，以维护数据的完整性。 第三部分：数据的力量——分析、解释与报告 收集到的原始数据仅仅是研究的开始。本部分将带领您进入数据分析的殿堂，学习如何运用统计学工具来揭示数据背后的模式和关系，并最终将研究成果以清晰、有说服力的方式呈现出来。我们将从基础的描述性统计出发，逐步深入到推断性统计，并介绍常用的数据可视化技术。 描述性统计的基石： 描述性统计是对研究数据进行初步概括和总结的关键。本章将介绍集中趋势（均值、中位数、众数）、离散趋势（方差、标准差、全距）以及数据分布（频率分布、直方图）等基本概念。您将学习如何计算和解释这些统计量，以初步了解数据的基本特征。 推断性统计的探索： 推断性统计允许我们从样本数据推断出关于总体的结论。本章将深入讲解假设检验的基本原理，包括原假设、备择假设、p值、统计显著性等概念。我们将介绍多种常用的推断性统计方法，例如t检验（单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验）、方差分析（ANOVA）、卡方检验等，并指导您如何根据研究设计和数据类型选择恰当的统计方法。 关系的研究： 探究变量之间的关系是心理学研究的核心任务之一。本章将重点讲解相关分析和回归分析。您将学习如何计算和解释相关系数，理解相关不等于因果关系。我们将深入介绍简单线性回归和多元线性回归，帮助您建立预测模型，并理解自变量对因变量的影响程度。 高级分析技术简介： 随着研究的深入，有时需要更复杂的分析工具来揭示隐藏的模式。本章将简要介绍一些高级统计技术，如因子分析、聚类分析、多层次模型等，并阐述它们在心理学研究中的应用场景。这些介绍旨在为您提供进一步学习的起点。 数据可视化： 有效的可视化能够让复杂的数据变得直观易懂。本章将介绍如何使用图表（散点图、折线图、柱状图、饼图等）来呈现数据特征、趋势和关系。您将学习如何选择合适的图表类型，并掌握创建清晰、信息丰富的统计图表的技巧，以增强研究报告的可读性和影响力。 结果的解释与讨论： 数据分析的结果需要被赋予意义。本章将指导您如何将统计结果与研究假设联系起来，并从理论和实际角度进行深入解释。我们将强调审慎地解读研究发现，讨论研究的局限性，并提出未来研究的建议。 研究报告的规范： 将研究成果清晰、准确地传达给同行和公众是研究者不可或缺的技能。本章将介绍心理学研究报告的标准格式（APA风格），包括摘要、引言、方法、结果、讨论和参考文献的撰写要求。您将学习如何用规范的语言和结构来展示您的研究过程和发现，使其易于被理解和评价。 通过本书的学习，您将掌握一套系统且实用的心理学研究方法论。无论您是心理学专业的学生，还是希望将科学的研究思维应用于其他领域的实践者，本书都将是您探索人类心智奥秘的有力助手。我们鼓励您在实践中不断运用和检验所学知识，在每一次研究的尝试中，都向着更深刻的理解迈进。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的叙述风格感到非常惊喜，它不像传统的学术著作那样板着脸孔，反而带有一种平易近人的“老教授”式的娓娓道来。作者在解释一些复杂概念时，总能用一些非常生动的比喻来帮助我们理解，比如在谈到“误差来源”时，他会用一个日常生活中的场景来打比方，一下子就让原本抽象的概念变得具体可感。这种写作手法，极大地减轻了阅读的枯燥感。我常常在深夜里被某个实验设计难住，但翻开这本书，读上几页，就仿佛有人坐在旁边耐心点拨，思路豁然开朗，真的很有代入感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计实在太棒了，封面那种深邃的蓝色调，配上简洁的字体排版，一眼看上去就给人一种严谨又不失现代感的印象。我是一个刚踏入心理学领域的研究生，选这本书完全是出于好奇，想看看它如何结合编程工具来处理复杂的心理学数据。拿到手后，我花了很长时间去翻阅目录和前言，发现它的内容结构安排得非常有逻辑性。作者似乎非常懂得初学者的痛点，没有一上来就抛出晦涩难懂的理论，而是先从基础的实验设计原理入手，这点非常贴心。特别是关于如何用图形界面来搭建实验流程的部分，那种手把手的指导感，让我觉得即使是没有编程基础的人也能快速上手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度绝对是为那些有志于深入研究的读者准备的。虽然它入门友好，但绝不意味着它停留在表面。当我深入到数据处理和模型拟合章节时，我发现作者对于高级统计技术（比如多层线性模型或结构方程模型的基础框架）的介绍非常到位。更关键的是，它教会了我们如何“批判性”地使用这些工具，而不是盲目地套用。书中关于“结果的稳健性检验”的讨论，让我对自己的数据分析过程有了更高的标准要求。这已经不仅仅是一本操作手册，更像是一本研究伦理和严谨性的教科书。

评分☆☆☆☆☆

从排版和印刷质量来看，这本书的制作水平绝对称得上是一流的。纸张的质感厚实，即使是长时间翻阅，油墨也不会沾到手上，这对于需要频繁对照代码和文本的读者来说至关重要。而且，书中代码块的格式设计得非常清晰，不同的函数和变量使用了不同的颜色或字体粗细进行区分，这在快速定位和调试代码时，提供了极大的便利。很多技术类书籍在这一点上做得不够细致，导致读者阅读时容易产生视觉疲劳，但这本书在这方面的用心程度，绝对值得称赞，体现了出版方对学术质量的尊重。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实践性强到令人惊叹，简直就是一本“干货大全”。我尤其欣赏作者在讲解每一个统计模型时，都紧密结合了实际案例。比如，在讨论方差分析（ANOVA）的时候，它不仅仅是罗列公式，而是直接演示了如何利用软件环境中的特定函数，快速导入数据、进行假设检验，并生成符合APA规范的图表。这种“理论—代码—结果解读”的无缝衔接，极大地提高了我的学习效率。我过去看教材时，常常需要反复在统计学课本和软件手册之间来回切换，但这本书完美地将两者融为一体，让我在操作的同时就能理解背后的统计学意义。

评分☆☆☆☆☆

书收到了，质量很好，厚厚的一本，买了很多书，很喜欢，内容很丰富。

评分☆☆☆☆☆

大学生适用讲解详细专业教材内容全面权威指导名师推荐指定用书送货快速正版图书

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开会员送满减卷，618当天就下单了，下午就到了，京东物流还是一如既往的快。

评分☆☆☆☆☆

经常网购，总有大量的包裹收，感觉写评语花掉了我 大量的时间和精力！所以在一段时间里，我总是不去 评价或者随便写写！但是，我又总是觉得好像有点对 不住那些辛苦工作的卖家客服、仓管、老板。于是我 写下了一小段话，给我觉得能拿到我五星好评的卖家 的宝贝评价里面以示感谢和尊敬！首先，宝贝是性价 比很高的，我每次都会先试用再评价的，虽然宝贝不 一定是最好的，但在同等的价位里面绝对是表现最棒 的。京东的配送绝对是一流的，送货速度怏，配送员 服务态度好，每样东西都是送货上门。希望京东能再 接再厉

评分☆☆☆☆☆

快递是很快很好的

评分☆☆☆☆☆

嗯 快递很快，书的内容很全。是正版，比上次买的那本纸张还要好，轻松带入门

评分☆☆☆☆☆

产品很不错，物流速度很快，因为着急用！

评分☆☆☆☆☆

货己收了，马上用上了，感觉很不错。

评分☆☆☆☆☆

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