现代心理与教育统计学（第4版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张厚粲，徐建平 著

图书标签:

• 心理统计
• 教育统计
• 统计学
• 心理学
• 教育学
• 数据分析
• SPSS
• 研究方法
• 第四版
• 高等教育

出版社： 北京师范大学出版社

ISBN：9787303000395

版次：4

商品编码：11729071

包装：平装

丛书名： 新世纪高等学校教材 ， ，

开本：16开

出版时间：2015-05-01

用纸：胶版纸

页数：506

字数：520000

正文语种：中文

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此商品有两种封面，随机发货。

内容简介

　　《现代心理与教育统计学》的编写体例遵照心理与教育统计学这一学科的基本结构和内容，同时，与时俱进，吸收了统计学发展的新成果，增加了少量计算机应用技术，试图为学习者提供一本脉络清晰的关于心理与教育统计学的基础教材。内容方面每章前面都增加了“教学目标”和“学习重点”，每章的后面都有一个“小结”，并提供了进一步延伸性读物、使用EXCEL和SPSS软件进行统计分析的一些技巧和提示、在线资源网址、复习与思考题等。部分章划还附加了些与章节内容相关的资料卡。希望这《现代心理与教育统计学》的出版，能够为我国心理统计教学提供最基本的教学材料，为心理学人才的培养做出应有的贡献。

内页插图

目录

第一章 绪论
第一节 统计方法在心理和教育科学研究中的作用
第二节 心理与教育统计学的内容
第三节 心理与教育统计学的发展
第四节 心理与教育统计基础概念
小结

第二章 统计图表
第一节 数据的初步整理
第二节 次数分布表
第三节 次数分布图
第四节 其他类型的统计图表
小结

第三章 集中量数
第一节 算术平均数
第二节 中数与众数
第三节 其他集中量数
小结

第四章 差异量数
第一节 全距与百分位差
第二节 平均差、方差与标准差
第三节 标准差的应用
第四节 差异量数的选用
小结

第五章 相关关系
第一节 相关、相关系数与散点图
第二节 积差相关
第三节 等级相关
第四节 质与量相关
第五节 品质相关
第六节 相关系数的选用与解释
小结

第六章 概率分布
第一节 概率的基本概念
第二节 正态分布
第三节 二项分布
第四节 样本分布
小结

第七章 参数估计
第一节 点估计、区间估计与标准误
第二节 总体平均数的估计
第三节 标准差与方差的区间估计
第四节 相关系数的区间估计
第五节 比率及比率差异的区间估计
小结

第八章 假设检验
第一节 假设检验的原理
第二节 平均数的显著性检验
第三节 平均数差异的显著性检验
第四节 方差的差异检验
第五节 相关系数的显著性检验
第六节 比率的显著性检验
小结

第九章 方差分析
第一节 方差分析的基本原理及步骤
第二节 完全随机设计的方差分析
第三节 随机区组设计的方差分析
第四节 事后检验
小结

第十章 x2检验
第一节 x2检验的原理
第二节 配合度检验
第三节 独立性检验
第四节 同质性检验与数据的合并
第五节 相关源的分析
小结

第十一章 非参数检验
第一节 非参数检验的基本概念与特点
第二节 两个独立样本的非参数检验方法
第三节 配对样本的非参数检验方法
第四节 等级方差分析
小结

第十二章 线性回归
第一节 线性回归模型的建立方法
第二节 回归模型的检验与估计
第三节 回归方程的应用
小结

第十三章 多变量统计分析简介
第一节 多因素方差分析
第二节 多重线性回归
第三节 因子分析
小结

第十四章 抽样原理及方法
第一节 抽样的意义和原则
第二节 几种重要的随机抽样方法
第三节 样本容量的确定
小结
主要参考文献
附录

前言/序言

《心理与教育统计学：原理与实践》（修订版） 这是一本旨在为读者构建扎实统计学基础的著作，尤其侧重于其在心理学和教育学领域的应用。本书内容涵盖从基础统计概念到高级分析技术的广泛范围，力求在理论严谨性与实际操作性之间取得平衡，帮助读者理解和掌握数据分析的核心方法，从而更深入地探索和理解心理与教育现象。 核心内容亮点： 第一部分：统计学基础与描述性统计 导论与基本概念： 本部分将从统计学的基本定义、研究设计的重要性以及数据类型（分类、有序、间隔、比例）的区分入手，为后续学习奠定坚实的基础。我们将探讨总体与样本的区别，抽样方法的原则，以及统计学在现代心理与教育研究中的不可或缺的作用。 数据整理与呈现： 读者将学习如何有效地组织和清理原始数据，包括频率分布表的构建、分组数据处理等。本书将详细介绍各种图形化数据呈现方式，如直方图、饼图、条形图、散点图等，并指导读者如何选择最合适的图表来直观地展示数据特征。 集中趋势与离散趋势的度量： 本部分将深入讲解描述性统计的核心指标：均值、中位数、众数等集中趋势的度量方法，并分析它们的适用场景和优缺点。同时，读者将掌握如何计算和理解方差、标准差、全距等离散趋势指标，以评估数据的变异程度。 位置测量： 除了基本的集中趋势，本书还将介绍百分位数、四分位数等位置测量方法，帮助读者理解数据分布中特定位置的含义，这在解释标准化分数和百分等级时尤为重要。 第二部分：概率、抽样分布与统计推断 概率论基础： 本部分将 introdute 概率的基本概念，包括事件、概率计算法则，以及概率在统计推断中的角色。我们将探讨离散型和连续型概率分布，重点介绍二项分布、泊松分布等，并为理解后续的正态分布打下基础。 正态分布及其应用： 正态分布是统计学中最核心的分布之一。本书将详细阐述正态分布的性质、标准正态分布的转换（Z分数），以及如何在实际研究中应用正态分布来估计概率和解释数据。 抽样分布： 理解抽样分布是进行统计推断的关键。本书将解释抽样分布的概念，重点讲解样本均值的抽样分布（中心极限定理），并探讨不同抽样统计量的抽样分布特性，为参数估计和假设检验做好准备。 参数估计： 本部分将介绍如何利用样本数据来估计总体参数，包括点估计和区间估计（置信区间）的概念和计算方法。读者将学会如何构建包含总体参数的置信区间，并理解置信水平的含义。 第三部分：假设检验 假设检验的基本原理： 本部分将系统介绍假设检验的逻辑框架，包括原假设（H0）和备择假设（H1）的设定，检验统计量的选择，显著性水平（α）的确定，以及P值的计算和解释。读者将学习如何做出统计决策：拒绝或不拒绝原假设。 单样本检验： 本书将详细讲解单样本Z检验和t检验，用于检验单个样本的均值是否显著异于已知的总体均值。 两独立样本检验： 读者将学习如何使用两独立样本t检验来比较两个互不相关的样本均值是否存在显著差异。 配对样本t检验： 本部分将介绍配对样本t检验，适用于比较同一组被试在不同条件下的测量结果，或两个相关样本的均值差异。 方差齐性检验（F检验）： 在进行某些t检验之前，需要检验两个样本的方差是否相等。本书将介绍F检验的方法。 单因素方差分析（ANOVA）： 当需要比较三个或更多组的均值时，ANOVA是更合适的工具。本书将深入讲解单因素ANOVA的原理、计算过程和结果解释，包括F统计量、P值以及事后比较（Post-hoc tests）的意义。 第四部分：相关与回归分析 相关分析： 本部分将介绍度量两个变量之间线性关系强度和方向的方法，包括Pearson积差相关系数、Spearman等级相关系数的计算和解释。读者将理解相关系数的取值范围及其含义，以及相关不等于因果的原则。 简单线性回归： 本书将讲解如何建立一个预测模型，用一个自变量来预测一个因变量。读者将学习回归方程的构建，回归系数的解释，以及模型的拟合优度（决定系数R²）的评估。 回归的假设与诊断： 为了确保回归模型的有效性，本书将探讨回归分析中的各项假设（如线性关系、误差独立性、方差齐性、正态性），并介绍常用的诊断方法，如残差分析。 第五部分：进阶统计技术与应用 多因素方差分析（MANOVA）： 本部分将扩展ANOVA的概念，介绍当存在两个或更多个自变量（因素）时如何进行方差分析，以及如何解释多因素交互作用。 协方差分析（ANCOVA）： 协方差分析用于控制一个或多个协变量的影响，以更清晰地比较不同处理组的主效应。本书将阐述其原理和应用。 卡方检验： 卡方检验是用于分析分类变量之间关联性的重要方法，本书将讲解拟合优度卡方检验和独立性卡方检验。 非参数统计方法： 当数据不满足参数检验的假设（如正态性）时，非参数检验是重要的替代方案。本书将介绍一些常用的非参数检验，如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验等。 统计软件的应用： 尽管本书侧重于统计原理，但实际操作离不开统计软件。本书将穿插介绍如何使用主流的统计软件（如SPSS、R的常用功能）来实现上述的统计分析，帮助读者将理论知识转化为实际操作技能。 本书特色： 循序渐进的教学设计： 从基础概念到高级应用，逻辑清晰，结构严谨，适合初学者系统学习，也适合有一定基础的读者进行巩固和提升。 丰富的实例研究： 大量采用心理学和教育学领域的真实研究案例，让读者在具体情境中理解统计方法的应用，增强学习的针对性和趣味性。 强调统计思维： 不仅教授计算方法，更注重培养读者的统计思维能力，包括如何提出研究问题、设计研究、选择合适的统计方法、解释统计结果以及批判性地评估研究结论。 图表并茂： 运用大量的图表和示意图来解释抽象的统计概念，降低理解难度，使学习过程更加直观。 计算与概念并重： 在介绍统计公式和计算步骤的同时，深入剖析其背后的统计原理和逻辑，帮助读者知其然并知其所以然。 《心理与教育统计学：原理与实践》（修订版）将是心理学、教育学及相关领域研究者、学生以及所有希望提升数据分析能力和科学素养的读者的宝贵资源。通过对本书的学习，读者将能够更加自信地面对和分析数据，从而在各自的研究和实践领域取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的不仅仅是知识，更是一种思维方式的转变。作者的讲解方式非常具有启发性，他鼓励读者积极思考，而不是被动接受。我特别喜欢他在讲解“统计推断”时所采用的逻辑。他没有直接抛出置信区间和p值的概念，而是先通过一个生动的例子，比如“抽样调查一个班级的平均身高，如何推断整个年级的平均身高”，来引出统计推断的本质。他详细解释了“抽样误差”的概念，以及它如何影响我们推断的准确性。他还深入地阐述了“中心极限定理”的重要性，并解释了它为何是进行统计推断的基石。在讲解“t检验”时，作者不仅介绍了独立样本t检验和配对样本t检验，还详细讨论了它们的适用条件和如何进行结果解释。他还特别强调了“效应量”的重要性，并鼓励读者在报告研究结果时，不仅要关注统计显著性，还要关注效应量的大小。在“方差分析”的部分，作者不仅讲解了单因素方差分析，还深入介绍了多因素方差分析，以及如何理解交互作用。他还通过一个教育实验的例子，展示了如何利用方差分析来检验不同教学方法对学生学习效果的影响。这本书还对“卡方检验”进行了详尽的阐述，包括拟合优度检验和独立性检验，并给出了它们在分析分类变量时的应用。我特别欣赏作者在讲解这些统计方法时，都提供了大量的图表和数据示例，使得学习过程更加生动和直观。这本书为我提供了一个系统而全面的统计学学习框架，让我能够更深入地理解和应用各种统计方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是统计学领域的一盏明灯，为我指引了前进的方向。作者的讲解风格非常独特，他善于将抽象的统计理论与具体的研究问题相结合，让读者能够深刻地理解统计学在现实世界中的价值。我最喜欢的部分是关于“数据清洗和预处理”的章节。作者详细地介绍了如何识别和处理缺失值、异常值，以及如何进行数据转换和标准化。他通过一些典型的研究数据，比如学生的学业成绩、问卷调查数据等，来演示这些操作的必要性和具体步骤，这对于我这样的初学者来说，是非常实用的指导。在讲解“相关分析”时，作者不仅介绍了皮尔逊相关系数，还详细讲解了斯皮尔曼等级相关系数，并说明了它们各自适用的条件。他还强调了“相关不等于因果”这一重要原则，并举例说明了如何避免常见的因果误解。在“回归分析”的部分，作者不仅讲解了简单线性回归，还深入介绍了多元线性回归，并讨论了模型拟合、残差分析、多重共线性等关键问题。他通过一个教育研究的例子，展示了如何建立一个预测模型，来解释和预测学生的学业表现，这让我对回归分析的应用有了更直观的认识。这本书还对“方差分析”进行了详尽的阐述，包括单因素方差分析、双因素方差分析，以及它们在比较多组均值时的优势。作者特别强调了事后检验的重要性，以及如何根据研究设计来选择合适的方差分析方法。总而言之，这本书为我提供了坚实的统计学基础，并教会了我如何将这些知识应用于实际的研究实践中，让我能够更自信地进行数据分析和结果解释。

评分☆☆☆☆☆

这本书的独特之处在于，它不仅仅是一本统计学教材，更像是一本研究方法的指南。作者的讲解风格非常注重理论与实践的结合，他能够将抽象的统计概念与具体的心理学和教育学研究问题相结合，让读者深刻理解统计学在研究中的重要性。我特别喜欢他在讲解“信度和效度”时所使用的案例。他通过一个关于“学习动机问卷”的例子，详细介绍了如何计算问卷的内部一致性信度（如Cronbach's alpha），以及如何通过效标关联效度、结构效度等方法来评估问卷的效度。他还强调了“信度和效度”对研究结果的可靠性和有效性的影响。在讲解“回归分析”时，作者不仅介绍了简单线性回归，还深入介绍了“逻辑回归”，并解释了它在处理二元因变量（如是否通过考试、是否患病）时的优势。他还通过一个教育研究的例子，展示了如何利用逻辑回归来预测学生是否会辍学。这本书还对“方差分析”进行了详尽的阐述，包括单因素方差分析、双因素方差分析，以及它们在比较多组均值时的优势。作者特别强调了事后检验的重要性，以及如何根据研究设计来选择合适的方差分析方法。我特别欣赏作者在讲解这些统计方法时，都提供了大量的图表和数据示例，使得学习过程更加直观和易于理解。他还鼓励读者将所学的统计知识应用到自己的研究中，并提供了相关的资源和建议。这本书为我提供了一个系统而全面的统计学学习框架，让我能够更深入地理解和应用各种统计方法，为我未来的学术研究奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我抱着试试看的心态买来，没想到打开第一页就被深深吸引住了。它没有像我之前看过的那些枯燥乏味的教科书一样，上来就堆砌一堆晦涩难懂的术语。而是以一种非常亲切、仿佛在跟朋友聊天的方式，娓娓道来。作者在讲解每一个统计概念时，都会结合大量的实际案例，这些案例都非常贴近我们的生活，让我瞬间就能理解抽象的统计原理是如何在现实世界中发挥作用的。例如，在讲到描述性统计的时候，作者并没有直接抛出均值、中位数、众数这些词汇，而是先用一个班级学生考试成绩的例子，形象地说明了如何用这些指标来概括一群人的表现。然后，再逐渐深入到更复杂的概念，比如标准差，同样是通过具体的例子，比如不同学生的成绩波动幅度，来解释其意义。这种“润物细无声”的教学方式，让我觉得学习统计学不再是一件困难的事情，反而充满了乐趣。而且，书中对图表的使用也恰到好处，各种柱状图、折线图、散点图等等，都清晰明了地展示了数据之间的关系，比单纯的文字描述要直观得多。我特别喜欢作者在讲解假设检验的部分，他没有直接给出一套复杂的公式，而是先通过一个生动的场景，比如新品上市的销售预测，来引出“零假设”和“备择假设”的概念，然后一步步地引导读者理解如何通过数据来判断这些假设的真伪。这种层层递进的讲解方式，让我对统计学的应用有了更深刻的认识，也更有信心去解决实际问题。这本书的语言风格也十分活泼，时不时还会穿插一些幽默的段子，让我在紧张的学习之余也能放松一下。总之，这是一本真正能帮助读者理解和掌握统计学知识的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书是我在统计学领域遇到的最出色的一本教材。作者的讲解风格非常严谨而又富有启发性，他能够将复杂的统计理论讲解得清晰透彻，并且深入浅出。我特别喜欢他在讲解“抽样分布”时所使用的逻辑。他没有直接给出公式，而是先通过模拟大量抽样，来展示不同统计量（如均值、比例）的抽样分布规律，让我对中心极限定理有了更深刻的理解。他还详细解释了“样本量”对统计推断的影响，以及如何根据研究目标来确定合适的样本量。在讲解“参数估计”时，作者不仅介绍了点估计，还详细讲解了区间估计，并解释了置信区间的含义和如何解释。他还特别强调了“功效分析（power analysis）”的重要性，并鼓励读者在研究设计阶段就进行功效分析，以确保研究具有足够的统计功效。在“多重比较”的部分，作者不仅介绍了Bonferroni校正，还详细讲解了Tukey HSD、Scheffé等其他校正方法，并说明了它们各自的优缺点。他还通过一个心理学实验的例子，展示了如何正确进行多重比较，以避免“第一类错误”的膨胀。这本书还对“卡方检验”进行了详尽的阐述，包括拟合优度检验和独立性检验，并给出了它们在分析分类变量时的应用。我特别欣赏作者在讲解这些统计方法时，都提供了大量的图表和数据示例，使得学习过程更加直观和易于理解。他还鼓励读者将所学的统计知识应用到自己的研究中，并提供了相关的资源和建议。这本书为我提供了一个系统而全面的统计学学习框架，让我能够更深入地理解和应用各种统计方法，为我未来的学术研究奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我来说，就像是打开了一扇新世界的大门。作者的讲解方式充满了智慧和幽默感，让我在轻松愉快的氛围中掌握了复杂的统计知识。我特别喜欢他在讲解“多重线性回归”时所使用的比喻。他将自变量比作“影响考试成绩的各种因素”，如学习时间、学习方法、睡眠质量等，然后将因变量比作“考试成绩”，并解释如何通过回归模型来预测考试成绩。他还详细讨论了“多重共线性”问题，以及如何通过方差膨胀因子（VIF）来检测和处理。在讲解“方差分析”时，作者不仅介绍了单因素方差分析，还深入讲解了“协方差分析（ANCOVA）”，并解释了它如何在控制了协变量的影响后，更精确地比较不同组别之间的均值差异。他还通过一个教育实验的例子，展示了如何利用ANCOVA来消除个体差异对实验结果的影响。这本书还对“结构方程模型（SEM）”进行了初步的介绍，并解释了它在同时检验多个变量之间的关系时的强大功能。我特别欣赏作者在讲解这些高级统计方法时，都提供了大量的图表和数据示例，使得学习过程更加直观和易于理解。他还鼓励读者将所学的统计知识应用到自己的研究中，并提供了相关的资源和建议。这本书为我提供了一个系统而全面的统计学学习框架，让我能够更深入地理解和应用各种统计方法，为我未来的学术研究奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的篇幅虽然不小，但读起来却一点也不枯燥。作者的写作风格非常吸引人，他善于用生动的语言和形象的比喻来解释复杂的统计概念，让原本枯燥的理论变得生动有趣。我特别喜欢他在讲解概率分布时所使用的例子，比如抛硬币、掷骰子等等，这些贴近生活的例子让我立刻就理解了离散型和连续型概率分布的区别。他还在书中详细介绍了各种常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布等，并解释了它们在心理学和教育学研究中的应用场景。在描述统计部分，作者不仅介绍了基本的统计量，如均值、中位数、众数、方差、标准差等，还强调了如何选择合适的统计量来描述不同类型的数据。他对数据的可视化也非常重视，书中提供了大量的图表示例，展示了如何用柱状图、折线图、箱线图等来展示数据的分布特征和趋势。在推断统计部分，作者循序渐进地介绍了假设检验的逻辑和步骤，并详细讲解了t检验、方差分析、卡方检验等常用方法，并给出了它们在实际研究中的应用案例。他特别强调了统计显著性、效应量和置信区间的重要性，以及如何正确解读这些结果。这本书让我对统计学的理解上升到了一个新的高度，它不仅让我掌握了统计学的基本理论和方法，更重要的是，它教会了我如何将这些知识应用于实际研究，如何用科学严谨的态度来分析和解释数据。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对统计学一直有一种敬而远之的态度，总觉得它离我太遥远，也太难懂了。但这本书彻底改变了我的看法。它不仅仅是一本学术著作，更像是一位经验丰富的导师，用最浅显易懂的方式，把我带入了统计学的殿堂。书中的章节安排非常合理，从最基础的概念讲起，循序渐进，每一个知识点都衔接得天衣无缝。我尤其欣赏作者在讲解抽样和抽样分布时所采用的类比。他用“从一大锅饭里舀几勺来判断整锅饭的咸淡”来比喻抽样，瞬间就让这个复杂的概念变得无比清晰。他还详细阐述了中心极限定理的重要性，以及它为何是进行统计推断的基石。在阅读过程中，我发现作者非常注重理论与实践的结合，不仅仅是罗列公式，而是通过大量的实例，展示了统计方法如何在心理学和教育学研究中得到应用。例如，在讨论回归分析时，书中引用了一个关于学习时间和考试成绩之间关系的案例，非常生动地展示了如何用回归模型来预测和解释这种关系。他还强调了统计假设的重要性，以及如何根据研究问题来选择合适的统计检验方法。这本书让我明白了，统计学并非仅仅是数字的游戏，而是帮助我们理解和解决复杂问题的强大工具。它教会了我如何批判性地看待数据，如何从看似杂乱的信息中提取有价值的洞察，以及如何用科学的方法来验证我们的假设。我曾尝试过其他一些统计学书籍，但都没有这本书给我带来的启发大。它不仅传授了知识，更培养了我对统计学的兴趣和信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最深刻的感受是，统计学并非高高在上的理论，而是我们理解世界、解决问题的重要工具。作者的讲解风格非常接地气，他善于用生活中的例子来解释抽象的统计概念。我特别喜欢他在讲解“数据分布”时所使用的比喻。他将学生成绩的分布比作“像一座山一样”，然后用均值、中位数、众数来描述这座山的“高低”和“形状”，让我瞬间就理解了这些统计量的意义。他还详细介绍了“偏态”和“峰度”，并解释了它们如何影响我们对数据的理解。在讲解“相关分析”时，作者并没有局限于皮尔曼相关系数，还介绍了肯德尔等级相关系数，并说明了它们各自的优势和适用场景。他特别强调了“散点图”的重要性，认为它是观察两个变量之间关系的最佳工具。在“回归分析”的部分，作者深入讲解了“逐步回归”和“正则化回归”，并解释了它们在处理高维数据时的优势。他还通过一个心理咨询的案例，展示了如何利用回归模型来预测来访者的康复情况。这本书还对“非参数检验”进行了详尽的阐述，比如曼-惠特尼U检验、威尔科克森符号秩检验等，并说明了它们在数据不符合参数检验假设时的重要性。我特别欣赏作者在讲解这些统计方法时，都提供了大量的R语言或SPSS等统计软件的代码示例，这使得学习过程更加实践化。这本书为我提供了一个坚实的统计学理论基础，并教会了我如何将这些理论应用于实际的数据分析工作中，让我能够更自信地做出科学的判断。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是在进行一次精彩的头脑风暴。作者在书中展现了非凡的洞察力和讲解能力，将那些曾经让我头疼的统计学概念，一一解构，然后又巧妙地重组，变成易于理解的知识体系。我尤其对书中关于“变量的测量层次”的讲解印象深刻。作者没有简单地给出分类、顺序、等距、等比这几个概念，而是通过不同类型的心理测量（例如，形容词量表、等级评分、反应时间等）来具体说明，让我立刻明白了不同测量层次对后续统计分析方法选择的影响。他对于“信度和效度”的阐述也非常透彻。他没有仅仅停留在定义层面，而是通过不同研究情境下的具体例子，比如一个智力测验的信效度评估，来解释它们的重要性以及如何通过统计方法来评估。这本书对“统计显著性”的讲解也别具一格。他并没有将它作为一个孤立的术语来介绍，而是将其置于整个假设检验的框架下，解释它仅仅是拒绝零假设的概率，而不能直接等同于实际意义上的重要性。他花了大量的篇幅来讲解“效应量”的重要性，以及如何去计算和解释它，这对于我理解研究结果的实际意义至关重要。我还很欣赏书中对于“多重比较”问题的讨论。作者清晰地指出了多重比较可能带来的“第一类错误”的膨胀，并介绍了几种常用的校正方法，这对于我们在实际研究中进行多组比较时提供了非常有价值的指导。总之，这本书为我打开了统计学研究的新视野，让我能够更加自信地面对和解决复杂的研究问题。

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使用中，就是在仓库放了很久了。。。边边泛黄

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京东忠实粉丝，东西性价比很高，很喜欢，没有什么问题我就不具体描述了，自己看商品详情就行~

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广大心理爱好者，电大、函选修心理学课程学员的参考读物。

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为19年考研做准备！书的纸质很好，加油！

评分☆☆☆☆☆

本书对心理咨询与心理治疗的基本原理与方法，心理治疗中代表性学派的理论和技术进行了介绍。具体包括治疗中来访者与治疗师的关系建立、会谈的基本技术、心理诊断、心理治疗的目标与阶段、心理治疗中的阻力与问题。本书还重点介绍了心理分析、行为治疗、人本主义疗法、合理情绪疗法等当今主流学派的治疗方法。本书特别注意将理论与实例相结合，既可作为高等院校相关学科学生的专业教材，也可供广大临床工作者、心理学工作者、教育和社会工作者使用。

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