現代心理與教育統計學（第4版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張厚粲，徐建平 著

圖書標籤:

• 心理統計
• 教育統計
• 統計學
• 心理學
• 教育學
• 數據分析
• SPSS
• 研究方法
• 第四版
• 高等教育

齣版社： 北京師範大學齣版社

ISBN：9787303000395

版次：4

商品編碼：11729071

包裝：平裝

叢書名： 新世紀高等學校教材 ， ，

開本：16開

齣版時間：2015-05-01

用紙：膠版紙

頁數：506

字數：520000

正文語種：中文

編輯推薦

此商品有兩種封麵，隨機發貨。

內容簡介

　　《現代心理與教育統計學》的編寫體例遵照心理與教育統計學這一學科的基本結構和內容，同時，與時俱進，吸收瞭統計學發展的新成果，增加瞭少量計算機應用技術，試圖為學習者提供一本脈絡清晰的關於心理與教育統計學的基礎教材。內容方麵每章前麵都增加瞭“教學目標”和“學習重點”，每章的後麵都有一個“小結”，並提供瞭進一步延伸性讀物、使用EXCEL和SPSS軟件進行統計分析的一些技巧和提示、在綫資源網址、復習與思考題等。部分章劃還附加瞭些與章節內容相關的資料卡。希望這《現代心理與教育統計學》的齣版，能夠為我國心理統計教學提供最基本的教學材料，為心理學人纔的培養做齣應有的貢獻。

內頁插圖

目錄

第一章 緒論
第一節 統計方法在心理和教育科學研究中的作用
第二節 心理與教育統計學的內容
第三節 心理與教育統計學的發展
第四節 心理與教育統計基礎概念
小結

第二章 統計圖錶
第一節 數據的初步整理
第二節 次數分布錶
第三節 次數分布圖
第四節 其他類型的統計圖錶
小結

第三章 集中量數
第一節 算術平均數
第二節 中數與眾數
第三節 其他集中量數
小結

第四章 差異量數
第一節 全距與百分位差
第二節 平均差、方差與標準差
第三節 標準差的應用
第四節 差異量數的選用
小結

第五章 相關關係
第一節 相關、相關係數與散點圖
第二節 積差相關
第三節 等級相關
第四節 質與量相關
第五節 品質相關
第六節 相關係數的選用與解釋
小結

第六章 概率分布
第一節 概率的基本概念
第二節 正態分布
第三節 二項分布
第四節 樣本分布
小結

第七章 參數估計
第一節 點估計、區間估計與標準誤
第二節 總體平均數的估計
第三節 標準差與方差的區間估計
第四節 相關係數的區間估計
第五節 比率及比率差異的區間估計
小結

第八章 假設檢驗
第一節 假設檢驗的原理
第二節 平均數的顯著性檢驗
第三節 平均數差異的顯著性檢驗
第四節 方差的差異檢驗
第五節 相關係數的顯著性檢驗
第六節 比率的顯著性檢驗
小結

第九章 方差分析
第一節 方差分析的基本原理及步驟
第二節 完全隨機設計的方差分析
第三節 隨機區組設計的方差分析
第四節 事後檢驗
小結

第十章 x2檢驗
第一節 x2檢驗的原理
第二節 配閤度檢驗
第三節 獨立性檢驗
第四節 同質性檢驗與數據的閤並
第五節 相關源的分析
小結

第十一章 非參數檢驗
第一節 非參數檢驗的基本概念與特點
第二節 兩個獨立樣本的非參數檢驗方法
第三節 配對樣本的非參數檢驗方法
第四節 等級方差分析
小結

第十二章 綫性迴歸
第一節 綫性迴歸模型的建立方法
第二節 迴歸模型的檢驗與估計
第三節 迴歸方程的應用
小結

第十三章 多變量統計分析簡介
第一節 多因素方差分析
第二節 多重綫性迴歸
第三節 因子分析
小結

第十四章 抽樣原理及方法
第一節 抽樣的意義和原則
第二節 幾種重要的隨機抽樣方法
第三節 樣本容量的確定
小結
主要參考文獻
附錄

前言/序言

《心理與教育統計學：原理與實踐》（修訂版） 這是一本旨在為讀者構建紮實統計學基礎的著作，尤其側重於其在心理學和教育學領域的應用。本書內容涵蓋從基礎統計概念到高級分析技術的廣泛範圍，力求在理論嚴謹性與實際操作性之間取得平衡，幫助讀者理解和掌握數據分析的核心方法，從而更深入地探索和理解心理與教育現象。 核心內容亮點： 第一部分：統計學基礎與描述性統計 導論與基本概念： 本部分將從統計學的基本定義、研究設計的重要性以及數據類型（分類、有序、間隔、比例）的區分入手，為後續學習奠定堅實的基礎。我們將探討總體與樣本的區彆，抽樣方法的原則，以及統計學在現代心理與教育研究中的不可或缺的作用。 數據整理與呈現： 讀者將學習如何有效地組織和清理原始數據，包括頻率分布錶的構建、分組數據處理等。本書將詳細介紹各種圖形化數據呈現方式，如直方圖、餅圖、條形圖、散點圖等，並指導讀者如何選擇最閤適的圖錶來直觀地展示數據特徵。 集中趨勢與離散趨勢的度量： 本部分將深入講解描述性統計的核心指標：均值、中位數、眾數等集中趨勢的度量方法，並分析它們的適用場景和優缺點。同時，讀者將掌握如何計算和理解方差、標準差、全距等離散趨勢指標，以評估數據的變異程度。 位置測量： 除瞭基本的集中趨勢，本書還將介紹百分位數、四分位數等位置測量方法，幫助讀者理解數據分布中特定位置的含義，這在解釋標準化分數和百分等級時尤為重要。 第二部分：概率、抽樣分布與統計推斷 概率論基礎： 本部分將 introdute 概率的基本概念，包括事件、概率計算法則，以及概率在統計推斷中的角色。我們將探討離散型和連續型概率分布，重點介紹二項分布、泊鬆分布等，並為理解後續的正態分布打下基礎。 正態分布及其應用： 正態分布是統計學中最核心的分布之一。本書將詳細闡述正態分布的性質、標準正態分布的轉換（Z分數），以及如何在實際研究中應用正態分布來估計概率和解釋數據。 抽樣分布： 理解抽樣分布是進行統計推斷的關鍵。本書將解釋抽樣分布的概念，重點講解樣本均值的抽樣分布（中心極限定理），並探討不同抽樣統計量的抽樣分布特性，為參數估計和假設檢驗做好準備。 參數估計： 本部分將介紹如何利用樣本數據來估計總體參數，包括點估計和區間估計（置信區間）的概念和計算方法。讀者將學會如何構建包含總體參數的置信區間，並理解置信水平的含義。 第三部分：假設檢驗 假設檢驗的基本原理： 本部分將係統介紹假設檢驗的邏輯框架，包括原假設（H0）和備擇假設（H1）的設定，檢驗統計量的選擇，顯著性水平（α）的確定，以及P值的計算和解釋。讀者將學習如何做齣統計決策：拒絕或不拒絕原假設。 單樣本檢驗： 本書將詳細講解單樣本Z檢驗和t檢驗，用於檢驗單個樣本的均值是否顯著異於已知的總體均值。 兩獨立樣本檢驗： 讀者將學習如何使用兩獨立樣本t檢驗來比較兩個互不相關的樣本均值是否存在顯著差異。 配對樣本t檢驗： 本部分將介紹配對樣本t檢驗，適用於比較同一組被試在不同條件下的測量結果，或兩個相關樣本的均值差異。 方差齊性檢驗（F檢驗）： 在進行某些t檢驗之前，需要檢驗兩個樣本的方差是否相等。本書將介紹F檢驗的方法。 單因素方差分析（ANOVA）： 當需要比較三個或更多組的均值時，ANOVA是更閤適的工具。本書將深入講解單因素ANOVA的原理、計算過程和結果解釋，包括F統計量、P值以及事後比較（Post-hoc tests）的意義。 第四部分：相關與迴歸分析 相關分析： 本部分將介紹度量兩個變量之間綫性關係強度和方嚮的方法，包括Pearson積差相關係數、Spearman等級相關係數的計算和解釋。讀者將理解相關係數的取值範圍及其含義，以及相關不等於因果的原則。 簡單綫性迴歸： 本書將講解如何建立一個預測模型，用一個自變量來預測一個因變量。讀者將學習迴歸方程的構建，迴歸係數的解釋，以及模型的擬閤優度（決定係數R²）的評估。 迴歸的假設與診斷： 為瞭確保迴歸模型的有效性，本書將探討迴歸分析中的各項假設（如綫性關係、誤差獨立性、方差齊性、正態性），並介紹常用的診斷方法，如殘差分析。 第五部分：進階統計技術與應用 多因素方差分析（MANOVA）： 本部分將擴展ANOVA的概念，介紹當存在兩個或更多個自變量（因素）時如何進行方差分析，以及如何解釋多因素交互作用。 協方差分析（ANCOVA）： 協方差分析用於控製一個或多個協變量的影響，以更清晰地比較不同處理組的主效應。本書將闡述其原理和應用。 卡方檢驗： 卡方檢驗是用於分析分類變量之間關聯性的重要方法，本書將講解擬閤優度卡方檢驗和獨立性卡方檢驗。 非參數統計方法： 當數據不滿足參數檢驗的假設（如正態性）時，非參數檢驗是重要的替代方案。本書將介紹一些常用的非參數檢驗，如Mann-Whitney U檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗等。 統計軟件的應用： 盡管本書側重於統計原理，但實際操作離不開統計軟件。本書將穿插介紹如何使用主流的統計軟件（如SPSS、R的常用功能）來實現上述的統計分析，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作技能。 本書特色： 循序漸進的教學設計： 從基礎概念到高級應用，邏輯清晰，結構嚴謹，適閤初學者係統學習，也適閤有一定基礎的讀者進行鞏固和提升。 豐富的實例研究： 大量采用心理學和教育學領域的真實研究案例，讓讀者在具體情境中理解統計方法的應用，增強學習的針對性和趣味性。 強調統計思維： 不僅教授計算方法，更注重培養讀者的統計思維能力，包括如何提齣研究問題、設計研究、選擇閤適的統計方法、解釋統計結果以及批判性地評估研究結論。 圖錶並茂： 運用大量的圖錶和示意圖來解釋抽象的統計概念，降低理解難度，使學習過程更加直觀。 計算與概念並重： 在介紹統計公式和計算步驟的同時，深入剖析其背後的統計原理和邏輯，幫助讀者知其然並知其所以然。 《心理與教育統計學：原理與實踐》（修訂版）將是心理學、教育學及相關領域研究者、學生以及所有希望提升數據分析能力和科學素養的讀者的寶貴資源。通過對本書的學習，讀者將能夠更加自信地麵對和分析數據，從而在各自的研究和實踐領域取得更大的成就。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對統計學一直有一種敬而遠之的態度，總覺得它離我太遙遠，也太難懂瞭。但這本書徹底改變瞭我的看法。它不僅僅是一本學術著作，更像是一位經驗豐富的導師，用最淺顯易懂的方式，把我帶入瞭統計學的殿堂。書中的章節安排非常閤理，從最基礎的概念講起，循序漸進，每一個知識點都銜接得天衣無縫。我尤其欣賞作者在講解抽樣和抽樣分布時所采用的類比。他用“從一大鍋飯裏舀幾勺來判斷整鍋飯的鹹淡”來比喻抽樣，瞬間就讓這個復雜的概念變得無比清晰。他還詳細闡述瞭中心極限定理的重要性，以及它為何是進行統計推斷的基石。在閱讀過程中，我發現作者非常注重理論與實踐的結閤，不僅僅是羅列公式，而是通過大量的實例，展示瞭統計方法如何在心理學和教育學研究中得到應用。例如，在討論迴歸分析時，書中引用瞭一個關於學習時間和考試成績之間關係的案例，非常生動地展示瞭如何用迴歸模型來預測和解釋這種關係。他還強調瞭統計假設的重要性，以及如何根據研究問題來選擇閤適的統計檢驗方法。這本書讓我明白瞭，統計學並非僅僅是數字的遊戲，而是幫助我們理解和解決復雜問題的強大工具。它教會瞭我如何批判性地看待數據，如何從看似雜亂的信息中提取有價值的洞察，以及如何用科學的方法來驗證我們的假設。我曾嘗試過其他一些統計學書籍，但都沒有這本書給我帶來的啓發大。它不僅傳授瞭知識，更培養瞭我對統計學的興趣和信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我抱著試試看的心態買來，沒想到打開第一頁就被深深吸引住瞭。它沒有像我之前看過的那些枯燥乏味的教科書一樣，上來就堆砌一堆晦澀難懂的術語。而是以一種非常親切、仿佛在跟朋友聊天的方式，娓娓道來。作者在講解每一個統計概念時，都會結閤大量的實際案例，這些案例都非常貼近我們的生活，讓我瞬間就能理解抽象的統計原理是如何在現實世界中發揮作用的。例如，在講到描述性統計的時候，作者並沒有直接拋齣均值、中位數、眾數這些詞匯，而是先用一個班級學生考試成績的例子，形象地說明瞭如何用這些指標來概括一群人的錶現。然後，再逐漸深入到更復雜的概念，比如標準差，同樣是通過具體的例子，比如不同學生的成績波動幅度，來解釋其意義。這種“潤物細無聲”的教學方式，讓我覺得學習統計學不再是一件睏難的事情，反而充滿瞭樂趣。而且，書中對圖錶的使用也恰到好處，各種柱狀圖、摺綫圖、散點圖等等，都清晰明瞭地展示瞭數據之間的關係，比單純的文字描述要直觀得多。我特彆喜歡作者在講解假設檢驗的部分，他沒有直接給齣一套復雜的公式，而是先通過一個生動的場景，比如新品上市的銷售預測，來引齣“零假設”和“備擇假設”的概念，然後一步步地引導讀者理解如何通過數據來判斷這些假設的真僞。這種層層遞進的講解方式，讓我對統計學的應用有瞭更深刻的認識，也更有信心去解決實際問題。這本書的語言風格也十分活潑，時不時還會穿插一些幽默的段子，讓我在緊張的學習之餘也能放鬆一下。總之，這是一本真正能幫助讀者理解和掌握統計學知識的優秀教材。

評分☆☆☆☆☆

這本書對我來說，就像是打開瞭一扇新世界的大門。作者的講解方式充滿瞭智慧和幽默感，讓我在輕鬆愉快的氛圍中掌握瞭復雜的統計知識。我特彆喜歡他在講解“多重綫性迴歸”時所使用的比喻。他將自變量比作“影響考試成績的各種因素”，如學習時間、學習方法、睡眠質量等，然後將因變量比作“考試成績”，並解釋如何通過迴歸模型來預測考試成績。他還詳細討論瞭“多重共綫性”問題，以及如何通過方差膨脹因子（VIF）來檢測和處理。在講解“方差分析”時，作者不僅介紹瞭單因素方差分析，還深入講解瞭“協方差分析（ANCOVA）”，並解釋瞭它如何在控製瞭協變量的影響後，更精確地比較不同組彆之間的均值差異。他還通過一個教育實驗的例子，展示瞭如何利用ANCOVA來消除個體差異對實驗結果的影響。這本書還對“結構方程模型（SEM）”進行瞭初步的介紹，並解釋瞭它在同時檢驗多個變量之間的關係時的強大功能。我特彆欣賞作者在講解這些高級統計方法時，都提供瞭大量的圖錶和數據示例，使得學習過程更加直觀和易於理解。他還鼓勵讀者將所學的統計知識應用到自己的研究中，並提供瞭相關的資源和建議。這本書為我提供瞭一個係統而全麵的統計學學習框架，讓我能夠更深入地理解和應用各種統計方法，為我未來的學術研究奠定瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，就像是在進行一次精彩的頭腦風暴。作者在書中展現瞭非凡的洞察力和講解能力，將那些曾經讓我頭疼的統計學概念，一一解構，然後又巧妙地重組，變成易於理解的知識體係。我尤其對書中關於“變量的測量層次”的講解印象深刻。作者沒有簡單地給齣分類、順序、等距、等比這幾個概念，而是通過不同類型的心理測量（例如，形容詞量錶、等級評分、反應時間等）來具體說明，讓我立刻明白瞭不同測量層次對後續統計分析方法選擇的影響。他對於“信度和效度”的闡述也非常透徹。他沒有僅僅停留在定義層麵，而是通過不同研究情境下的具體例子，比如一個智力測驗的信效度評估，來解釋它們的重要性以及如何通過統計方法來評估。這本書對“統計顯著性”的講解也彆具一格。他並沒有將它作為一個孤立的術語來介紹，而是將其置於整個假設檢驗的框架下，解釋它僅僅是拒絕零假設的概率，而不能直接等同於實際意義上的重要性。他花瞭大量的篇幅來講解“效應量”的重要性，以及如何去計算和解釋它，這對於我理解研究結果的實際意義至關重要。我還很欣賞書中對於“多重比較”問題的討論。作者清晰地指齣瞭多重比較可能帶來的“第一類錯誤”的膨脹，並介紹瞭幾種常用的校正方法，這對於我們在實際研究中進行多組比較時提供瞭非常有價值的指導。總之，這本書為我打開瞭統計學研究的新視野，讓我能夠更加自信地麵對和解決復雜的研究問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最深刻的感受是，統計學並非高高在上的理論，而是我們理解世界、解決問題的重要工具。作者的講解風格非常接地氣，他善於用生活中的例子來解釋抽象的統計概念。我特彆喜歡他在講解“數據分布”時所使用的比喻。他將學生成績的分布比作“像一座山一樣”，然後用均值、中位數、眾數來描述這座山的“高低”和“形狀”，讓我瞬間就理解瞭這些統計量的意義。他還詳細介紹瞭“偏態”和“峰度”，並解釋瞭它們如何影響我們對數據的理解。在講解“相關分析”時，作者並沒有局限於皮爾曼相關係數，還介紹瞭肯德爾等級相關係數，並說明瞭它們各自的優勢和適用場景。他特彆強調瞭“散點圖”的重要性，認為它是觀察兩個變量之間關係的最佳工具。在“迴歸分析”的部分，作者深入講解瞭“逐步迴歸”和“正則化迴歸”，並解釋瞭它們在處理高維數據時的優勢。他還通過一個心理谘詢的案例，展示瞭如何利用迴歸模型來預測來訪者的康復情況。這本書還對“非參數檢驗”進行瞭詳盡的闡述，比如曼-惠特尼U檢驗、威爾科剋森符號秩檢驗等，並說明瞭它們在數據不符閤參數檢驗假設時的重要性。我特彆欣賞作者在講解這些統計方法時，都提供瞭大量的R語言或SPSS等統計軟件的代碼示例，這使得學習過程更加實踐化。這本書為我提供瞭一個堅實的統計學理論基礎，並教會瞭我如何將這些理論應用於實際的數據分析工作中，讓我能夠更自信地做齣科學的判斷。

評分☆☆☆☆☆

這本書的獨特之處在於，它不僅僅是一本統計學教材，更像是一本研究方法的指南。作者的講解風格非常注重理論與實踐的結閤，他能夠將抽象的統計概念與具體的心理學和教育學研究問題相結閤，讓讀者深刻理解統計學在研究中的重要性。我特彆喜歡他在講解“信度和效度”時所使用的案例。他通過一個關於“學習動機問捲”的例子，詳細介紹瞭如何計算問捲的內部一緻性信度（如Cronbach's alpha），以及如何通過效標關聯效度、結構效度等方法來評估問捲的效度。他還強調瞭“信度和效度”對研究結果的可靠性和有效性的影響。在講解“迴歸分析”時，作者不僅介紹瞭簡單綫性迴歸，還深入介紹瞭“邏輯迴歸”，並解釋瞭它在處理二元因變量（如是否通過考試、是否患病）時的優勢。他還通過一個教育研究的例子，展示瞭如何利用邏輯迴歸來預測學生是否會輟學。這本書還對“方差分析”進行瞭詳盡的闡述，包括單因素方差分析、雙因素方差分析，以及它們在比較多組均值時的優勢。作者特彆強調瞭事後檢驗的重要性，以及如何根據研究設計來選擇閤適的方差分析方法。我特彆欣賞作者在講解這些統計方法時，都提供瞭大量的圖錶和數據示例，使得學習過程更加直觀和易於理解。他還鼓勵讀者將所學的統計知識應用到自己的研究中，並提供瞭相關的資源和建議。這本書為我提供瞭一個係統而全麵的統計學學習框架，讓我能夠更深入地理解和應用各種統計方法，為我未來的學術研究奠定瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的篇幅雖然不小，但讀起來卻一點也不枯燥。作者的寫作風格非常吸引人，他善於用生動的語言和形象的比喻來解釋復雜的統計概念，讓原本枯燥的理論變得生動有趣。我特彆喜歡他在講解概率分布時所使用的例子，比如拋硬幣、擲骰子等等，這些貼近生活的例子讓我立刻就理解瞭離散型和連續型概率分布的區彆。他還在書中詳細介紹瞭各種常見的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、正態分布等，並解釋瞭它們在心理學和教育學研究中的應用場景。在描述統計部分，作者不僅介紹瞭基本的統計量，如均值、中位數、眾數、方差、標準差等，還強調瞭如何選擇閤適的統計量來描述不同類型的數據。他對數據的可視化也非常重視，書中提供瞭大量的圖錶示例，展示瞭如何用柱狀圖、摺綫圖、箱綫圖等來展示數據的分布特徵和趨勢。在推斷統計部分，作者循序漸進地介紹瞭假設檢驗的邏輯和步驟，並詳細講解瞭t檢驗、方差分析、卡方檢驗等常用方法，並給齣瞭它們在實際研究中的應用案例。他特彆強調瞭統計顯著性、效應量和置信區間的重要性，以及如何正確解讀這些結果。這本書讓我對統計學的理解上升到瞭一個新的高度，它不僅讓我掌握瞭統計學的基本理論和方法，更重要的是，它教會瞭我如何將這些知識應用於實際研究，如何用科學嚴謹的態度來分析和解釋數據。

評分☆☆☆☆☆

這本書是我在統計學領域遇到的最齣色的一本教材。作者的講解風格非常嚴謹而又富有啓發性，他能夠將復雜的統計理論講解得清晰透徹，並且深入淺齣。我特彆喜歡他在講解“抽樣分布”時所使用的邏輯。他沒有直接給齣公式，而是先通過模擬大量抽樣，來展示不同統計量（如均值、比例）的抽樣分布規律，讓我對中心極限定理有瞭更深刻的理解。他還詳細解釋瞭“樣本量”對統計推斷的影響，以及如何根據研究目標來確定閤適的樣本量。在講解“參數估計”時，作者不僅介紹瞭點估計，還詳細講解瞭區間估計，並解釋瞭置信區間的含義和如何解釋。他還特彆強調瞭“功效分析（power analysis）”的重要性，並鼓勵讀者在研究設計階段就進行功效分析，以確保研究具有足夠的統計功效。在“多重比較”的部分，作者不僅介紹瞭Bonferroni校正，還詳細講解瞭Tukey HSD、Scheffé等其他校正方法，並說明瞭它們各自的優缺點。他還通過一個心理學實驗的例子，展示瞭如何正確進行多重比較，以避免“第一類錯誤”的膨脹。這本書還對“卡方檢驗”進行瞭詳盡的闡述，包括擬閤優度檢驗和獨立性檢驗，並給齣瞭它們在分析分類變量時的應用。我特彆欣賞作者在講解這些統計方法時，都提供瞭大量的圖錶和數據示例，使得學習過程更加直觀和易於理解。他還鼓勵讀者將所學的統計知識應用到自己的研究中，並提供瞭相關的資源和建議。這本書為我提供瞭一個係統而全麵的統計學學習框架，讓我能夠更深入地理解和應用各種統計方法，為我未來的學術研究奠定瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直就是統計學領域的一盞明燈，為我指引瞭前進的方嚮。作者的講解風格非常獨特，他善於將抽象的統計理論與具體的研究問題相結閤，讓讀者能夠深刻地理解統計學在現實世界中的價值。我最喜歡的部分是關於“數據清洗和預處理”的章節。作者詳細地介紹瞭如何識彆和處理缺失值、異常值，以及如何進行數據轉換和標準化。他通過一些典型的研究數據，比如學生的學業成績、問捲調查數據等，來演示這些操作的必要性和具體步驟，這對於我這樣的初學者來說，是非常實用的指導。在講解“相關分析”時，作者不僅介紹瞭皮爾遜相關係數，還詳細講解瞭斯皮爾曼等級相關係數，並說明瞭它們各自適用的條件。他還強調瞭“相關不等於因果”這一重要原則，並舉例說明瞭如何避免常見的因果誤解。在“迴歸分析”的部分，作者不僅講解瞭簡單綫性迴歸，還深入介紹瞭多元綫性迴歸，並討論瞭模型擬閤、殘差分析、多重共綫性等關鍵問題。他通過一個教育研究的例子，展示瞭如何建立一個預測模型，來解釋和預測學生的學業錶現，這讓我對迴歸分析的應用有瞭更直觀的認識。這本書還對“方差分析”進行瞭詳盡的闡述，包括單因素方差分析、雙因素方差分析，以及它們在比較多組均值時的優勢。作者特彆強調瞭事後檢驗的重要性，以及如何根據研究設計來選擇閤適的方差分析方法。總而言之，這本書為我提供瞭堅實的統計學基礎，並教會瞭我如何將這些知識應用於實際的研究實踐中，讓我能夠更自信地進行數據分析和結果解釋。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的不僅僅是知識，更是一種思維方式的轉變。作者的講解方式非常具有啓發性，他鼓勵讀者積極思考，而不是被動接受。我特彆喜歡他在講解“統計推斷”時所采用的邏輯。他沒有直接拋齣置信區間和p值的概念，而是先通過一個生動的例子，比如“抽樣調查一個班級的平均身高，如何推斷整個年級的平均身高”，來引齣統計推斷的本質。他詳細解釋瞭“抽樣誤差”的概念，以及它如何影響我們推斷的準確性。他還深入地闡述瞭“中心極限定理”的重要性，並解釋瞭它為何是進行統計推斷的基石。在講解“t檢驗”時，作者不僅介紹瞭獨立樣本t檢驗和配對樣本t檢驗，還詳細討論瞭它們的適用條件和如何進行結果解釋。他還特彆強調瞭“效應量”的重要性，並鼓勵讀者在報告研究結果時，不僅要關注統計顯著性，還要關注效應量的大小。在“方差分析”的部分，作者不僅講解瞭單因素方差分析，還深入介紹瞭多因素方差分析，以及如何理解交互作用。他還通過一個教育實驗的例子，展示瞭如何利用方差分析來檢驗不同教學方法對學生學習效果的影響。這本書還對“卡方檢驗”進行瞭詳盡的闡述，包括擬閤優度檢驗和獨立性檢驗，並給齣瞭它們在分析分類變量時的應用。我特彆欣賞作者在講解這些統計方法時，都提供瞭大量的圖錶和數據示例，使得學習過程更加生動和直觀。這本書為我提供瞭一個係統而全麵的統計學學習框架，讓我能夠更深入地理解和應用各種統計方法。

評分☆☆☆☆☆

想要學習心理學，就買瞭這本教材，紙質不錯，印刷也很好，物流也快，非常滿意，好評。

評分☆☆☆☆☆

書書收到瞭，書的質量非常好，做工精細，價格便宜！一次買瞭很多本！

評分☆☆☆☆☆

漢 語:我來打醬油。 英 語:it's none of my business .i come to buy some sauce.德 語:ich bezogen, was ich kam zu einer soja-so?e.法 語:je lis ce qui, j'en suis arriv une sauce de soja.荷 蘭 語:ik gerelateerd wat, kwam ik tot een sojasaus.俄 語:я,касающихся того, что я пришел к соевым соусом. 西班牙語:relacionados con lo que yo, me vino a un salsa de soja 意大利語:i relativi cosa, sono venuto a una salsa di soia.日 本 語:私関連したどのような、私がして醤油.希 臘 語:i σχετικ? ? τι ? ρθα σε μια σ? λτσα σ? για?.

評分☆☆☆☆☆

很好的工具書，心理學等社會學科統計必備，非常喜歡這本書，平時用很方便

評分☆☆☆☆☆

包子曰:買書不是為瞭看書，是一種情懷，是一種信仰。所以，明知看不完，還要繼續買！

評分☆☆☆☆☆

準備學習書很好很好非常好

評分☆☆☆☆☆

感覺不錯，艱巨的考研之路從此開始，給自己加油＾０＾~

評分☆☆☆☆☆

考試專用，挺好的，印刷質量很好，排版清晰，物流速度很快

評分☆☆☆☆☆

趕上活動，買瞭一堆書，屯瞭起來，哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈，開心開心，夠一年得瞭！