行为科学统计学 中文第三版 2013年 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　本书适合所有初学统计的读者，即使没有数学基础也能轻松阅读。从最基础的叙述统计、机率原理到推论统计的基本概念，皆以最平实的叙述让读者能够有深刻理解。本书将统计学和实验方法紧密结合，展现出统计学在科学研究中的重要性。

　　◎ 以实例和应用为内容主轴，避免艰深的统计公式推演。
　　◎ 强调「由做中学」，引导在解题过程中建构统计概念。
　　◎ 重视阶段性的学习，透过概念阐述、应用实例评量、问题模式回馈，逐步奠定学习的基础。
　　◎ 每章节均设计行为科学各领域的实例，介绍能实际派上用场的统计学例子。
　　◎ 结合SPSS统计软体的示范操作，在配合软体的应用后更能明了统计图表及数据的表达方式。
 

行为科学统计学（中文第三版，2013年版）图书简介 本书聚焦于行为科学领域内统计学方法的应用与理解。 在社会科学、心理学、教育学、管理学等以人类行为为研究对象的学科中，严谨的定量分析是支撑理论构建和实践验证的基石。《行为科学统计学（中文第三版，2013年版）》正是为满足这一核心需求而精心编纂的教材与参考书。本书旨在为广大学者、研究人员、研究生以及需要运用统计工具的专业人士提供一套系统、深入且实用的统计学知识体系。 核心目标与适用范围 本书的核心目标是弥合理论统计学与实际行为数据分析之间的鸿沟。它不仅仅罗列公式和概念，更强调统计思维在设计实验、收集数据、选择模型、解释结果以及批判性评估研究中的关键作用。 适用对象包括但不限于： 社会学与心理学专业学生： 帮助他们掌握从描述性统计到复杂推论统计的分析技能。 教育测量与评价专家： 提供项目反应理论（IRT）和经典测量理论（CTT）的统计学基础支持。 市场研究与组织行为学者： 教授如何运用回归分析、方差分析等工具揭示消费者或员工行为的内在机制。 公共卫生与政策分析人员： 提供流行病学研究中常用的生存分析和流行病学统计方法的介绍。 内容的深度与广度 本书的结构设计遵循了从基础概念到高级模型的逻辑推进路线，确保读者能够逐步建立起扎实的统计学基础。 第一部分：统计学基础与数据准备 本部分奠定了整个统计学学习的基石，着重于统计学的哲学思想和数据管理的实践性要求。 1. 行为科学中的统计思维： 探讨描述性统计与推论统计的根本区别，强调统计推断（Inference）的逻辑框架——从样本到总体的过程及其潜在的局限性。 2. 数据的测量与类型： 详细区分定类、定序、定距、定比四种测量尺度，并阐述不同数据类型对后续统计方法选择的决定性影响。 3. 探索性数据分析（EDA）： 强调在正式建模前对数据进行充分“了解”的重要性。这包括但不限于： 图形化展示： 使用直方图、箱线图（Box Plots）、散点图（Scatter Plots）来识别数据的分布形态、离群值（Outliers）和潜在的非线性关系。 集中趋势与离散程度的度量： 均值、中位数、众数、标准差、方差以及变异系数的精确计算与解释。 4. 抽样理论与概率基础： 深入讲解大数定律、中心极限定理（Central Limit Theorem）在行为研究中的应用，以及如何构建具有代表性的随机样本。 第二部分：参数估计与假设检验 这是推论统计的核心领域，本书对假设检验的每一步骤都进行了细致的剖析。 1. 参数估计方法： 重点介绍点估计（Point Estimation）和区间估计（Interval Estimation），特别是置信区间（Confidence Intervals）的构建与解释，强调置信区间比单一的P值提供更丰富的信息。 2. 基本假设检验框架： 明确阐述零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）的建立、检验统计量的选择、自由度的确定以及决策过程（拒绝或不拒绝$H_0$）。 3. I 类错误与II 类错误： 深入讨论$alpha$（显著性水平）和$eta$（II 类错误概率），以及统计功效（Statistical Power）的概念。书中详细演示了如何根据研究设计预先计算所需的最小样本量以达到预期的功效水平，这是实践研究中至关重要的一环。 4. 常用单样本与双样本检验： Z检验与t检验： 适用于均值比较，区分了独立样本t检验、配对样本t检验（Paired t-test）的适用情景，并对等方差或异方差的假设进行了详细的检验和处理（如Welch’s t-test）。 非参数检验： 当数据不满足正态分布或样本量较小时，本书介绍了相应的替代方法，如Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验等，确保分析的稳健性。 第三部分：方差分析（ANOVA）与效应量估计 方差分析是比较多个组别均值差异的强大工具，本书着重强调了多重比较的控制和模型解释的完整性。 1. 单因素方差分析（One-Way ANOVA）： 详细讲解F统计量的来源——组间方差与组内方差的比值，以及如何通过方差来源的分解来理解总变异。 2. 多因素方差分析（Factorial ANOVA）： 重点剖析了交互作用（Interaction Effect）的含义及其在行为科学中的重要解释价值（例如，药物效果是否因性别而异）。书中包含了对主效应和简单效应的分析方法。 3. 重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）： 专为纵向数据或同一受试者接受多个处理条件设计的分析方法，强调了球形检验（Sphericity）的必要性和对非球形数据的校正方法（如Greenhouse-Geisser修正）。 4. 效应量（Effect Size）： 本部分强调报告不仅仅是“有无显著差异”，更要报告“差异有多大”。书中详述了$eta^2$（Eta Squared）、偏 $eta^2$（Partial Eta Squared）以及Cohen’s $d$等在ANOVA中的应用，使研究结论更具实际意义。 第四部分：相关与回归分析 本部分是预测和建模的核心，旨在揭示变量之间的依赖关系。 1. 相关分析： 区分了皮尔逊积差相关（Pearson's $r$）、斯皮尔曼等级相关（Spearman's $ ho$）和肯德尔等级相关（Kendall's $ au$），并深入讨论了相关不等于因果这一重要原则的统计学依据。 2. 简单线性回归： 解释了最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理，回归系数的解释（斜率与截距），以及模型的拟合优度指标 $R^2$。 3. 多元线性回归（Multiple Regression）： 逐步引入多个预测变量，详细讲解了多重共线性（Multicollinearity）的诊断与处理、变量选择（如逐步回归法）的争议与应用。同时，书中探讨了中介效应（Mediation）和调节效应（Moderation）的回归建模方法，这些是探索行为机制的常用技术。 4. 回归诊断与稳健性： 强调对残差进行分析以检验线性、独立性、同方差性等基本假设。介绍了离群点（Influential Points）的识别方法，如Cook's Distance。 第五部分：高级统计技术与专门模型 为应对复杂行为数据的挑战，本书引入了行为科学中更前沿的统计工具。 1. 卡方检验（Chi-Square Tests）： 适用于分类数据，包括拟合优度检验（Goodness-of-Fit）和独立性检验（Test of Independence），并介绍了费舍尔精确检验（Fisher's Exact Test）在小样本情况下的应用。 2. Logistic回归： 专用于预测二元或多元结果变量（如“是/否”、“患病/未患病”）。书中详尽解释了Odds Ratio（优势比）的计算和解释，这对流行病学和临床心理学研究至关重要。 3. 方差分析与回归的拓展： 介绍了混合模型（Mixed Models）的基础概念，用于处理具有嵌套结构或重复测量的复杂数据，强调其在多层数据结构分析中的优势。 本书的特点 计算导向，软件结合： 书中所有的统计概念和过程都辅以实际的案例和相应的计算步骤，并明确指出在主流统计软件（如SPSS、SAS或R语言环境）中的操作逻辑，帮助读者实现理论与实践的无缝对接。 强调批判性思维： 每一章的结尾都设有“统计陷阱与研究伦理”栏目，提醒读者警惕过度拟合、P值操纵（P-hacking）以及统计误用等问题，鼓励读者以更审慎的态度对待数据分析结果。 丰富的案例支撑： 所有统计方法的引入都紧密结合具体的行为学研究情境，案例材料力求多样化，涵盖了态度测量、决策制定、群体互动、学习效率等多个领域，增强了教材的贴近性和可操作性。 通过学习本书，读者将不仅掌握应用统计工具的能力，更能培养出一种科学的、数据驱动的思维模式，从而在各自的研究领域内产出更具影响力和可靠性的成果。

译者简介

赵碧华

　　现职：东吴大学社会工作系副教授    
　　学历：政治大学中山人文社会科学研究所博士    
　　研究领域：少年问题与福利服务、社会统计、研究方法、社会工作管理、非营利组织管理研究    

潘中道

　　现职：暨南国际大学社会政策与社会工作学系助理教授    
　　学历：英国Aston大学管理学院政策研究与服务管理博士    
　　研究领域：研究方法、非营利组织研究、比较社会政策    

郭俊贤

　　现职：国家文教机构专任教师    
　　学历：政治大学教育研究所硕士    
　　研究领域：曾任学术交流基金会助理研究员    
 

Part１　概论
第１章　统计学与科学方法
前言
获得知识的方法
定义
科学研究与统计学
随机抽样
描述统计与推论统计
电脑在统计上的应用
统计学与「真实世界」
摘要
重要名词
习题

Part２　描述统计学
第２章　统计学的基础数理与测量概念
研读统计学的建议
统计学上常用的数学符号
总和的概念
测量的尺度
测量尺度在行为科学上的应用
连续变数与间断变数
重要名词
习题

第３章　次数分配
前言：未分组的次数分配
分组分数（Grouping　Scores）
百分位数
百分等级
次数分配图示法
探索性的资料分析
重要名词
习题

第４章　集中趋势与变异性的测量方法
前言
集中趋势测量
变异性测量方法
重要名词
习题

第５章　常态分配与标准分数
前言
常态分配曲线（The　Normal　Curve）
标准分数（z分数）
重要名词
习题

第６章　相关
前言
关系（Relationships）
相关（Correlation）
重要名词
习题

第７章　直线回归
前言
预测与不完全关系
建构最小平方回归线：Y对X的回归
预测误差的测量：估计标准误（The　Standard　Error　of　Estimate）
使用线性回归预测时的考量
回归常数与皮尔森　r　间的关系
复回归（Multiple　Regression）
重要名词
习题

Part３　推论统计学
第８章　随机抽样与机率
前言
随机抽样（Random　Sampling）
机率（Probability）
重要名词
习题

第９章　二项分配
前言
二项分配的定义与说明
无限扩张的二项式产生二项分配
使用二项式表
使用常态近似法
重要名词　
习题

第１０章　以符号检定来简介假设考验
前言
第一类型和第二类型错误
显着水准（α）和决策过程
评估分配的两端
单尾和双尾的机率评估
显着性对重要性
重要名词
习题

第１１章　考验力
前言
什么是考验力？
Pnull与Preal
AIDS实验的考验力分析
Alpha-Beta和真实
解释不显着结果
计算考验力
重要名词
习题

第１２章　抽样分配、平均数的抽样分配、z　检定
前言
抽样分配
常态离差（z）检定
重要名词
习题

第１３章　单一样本之Student's　t　检定
前言
z和t检定的比较
t的抽样分配
t和z分配的比较
开始说话之实验的修订
根据原始分数计算tobt
t检定适用的情境
母群体平均数的信赖区间
皮尔森r的显着性考验
重要名词
习题

第１４章　适用于关联和独立分组的Student's　t　检定
前言
适用于关联分组的t检定*
适用于独立分组的z和t检定
适用于独立分组设计的z检定
适用于独立分组的Student's　t检定
t检定的考验力
关联分组设计和独立分组设计之比较
重要名词
习题

第１５章　变异数分析简介
前言：F分配
F检定和变异数分析（ANOVA）
变异数分析技术的概论
以变异数分析技术来分析资料
单因子变异数分析的基本逻辑
变异数分析和检定间的关系
变异数分析的基本假设
效果大小
变异数分析的考验力
多重比较
事后比较
重要名词
习题

第１６章　二因子变异数分析
简介二因子变异数分析──质化说明
二因子变异数分析的量化说明
以二因子ANOVA分析实验
多重比较
二因子变异数分析的基本假设
重要名词
习题

第１７章　卡方和无母数检定
前言：母数和无母数检定的区别
卡方（χ2）
魏克逊配对符号等级检定
曼－惠二氏U检定
克-瓦二氏检定
重要名词
习题

第１８章　推论统计之回顾
前言
名词和概念
假设检定的步骤
单一样本设计
关联分组设计：两组方式
独立分组设计：两组方式
多组实验
分析名义资料
选择适当的检定方法
习题

附录A　基础数学回顾
附录B　公式
附录C　习题解答
附录D　附表
附录E　SPSS简介

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我是在幾年前，因為工作上需要接觸到一些市場調查和使用者行為分析的報告，才開始接觸這本《行為科學統計學》中文第三版，2013年的版本。當時我對統計學的認識，大概就停留在國高中學過的基礎程度，對於專業的統計分析方法，可以說是一竅不通。這本書對我來說，最大的價值在於它讓我看到統計學是如何能夠實際應用在解決我們日常工作和生活中遇到的問題。它不像一般的學術書籍那樣枯燥，而是用了很多貼近商業和社會科學實際應用情境的案例，像是如何分析消費者的購買偏好、如何評估行銷活動的效果、如何理解群眾的意見分歧等等，這些都讓我對統計學產生了濃厚的興趣。書中對各種統計方法的解釋，即使是比較複雜的，也都盡量用比較直觀的方式來闡述，並且會強調這些方法背後的邏輯和用意。它也讓我了解到，統計學不僅僅是計算，更重要的是如何從數據中提取有價值的資訊，並做出有效的決策。這本書讓我對數據分析有了初步的認識，也啟發了我進一步學習相關知識的動力。

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說到這本《行為科學統計學》中文第三版，2013年的版本，我當時買來主要是為了要寫我的畢業論文，希望能更精確地分析我的研究數據。坦白說，我對統計學的基礎本來就不是說非常扎實，所以一開始對這本書抱著既期待又怕受傷害的心情。但不得不說，它的編排真的很用心。開頭的部分，它並沒有急著跳入複雜的公式，而是先花了不少篇幅講解統計學在行為科學研究中的重要性，以及一些基本的統計概念，像是變量、測量尺度等等，這些在許多其他統計學書籍裡可能會被一筆帶過，但這本書卻把它們講得很清楚，讓我這個基礎比較薄弱的人，能夠快速進入狀況。後面的章節，例如信度與效度分析、因子分析等等，對於進行量化研究來說，是非常關鍵的。書中用了不少圖表輔助說明，把一些抽象的概念具象化，讓我更容易理解。而且，它也介紹了當時比較新的統計軟體操作，雖然我個人還是習慣用SPSS，但書中提供的其他軟體範例，也讓我對數據分析有了更廣泛的認識。總之，對於需要進行嚴謹學術研究的學生來說，這本書確實是一本非常實用的工具書，它能幫助你更有效地設計研究、分析數據，並得出可靠的研究結論。

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我是在一個偶然的機會下，在二手書店翻到這本2013年的《行為科學統計學》中文第三版，那時候我對心理學的研究方法產生了濃厚的興趣，特別是想要了解如何透過量化的方式來驗證理論。當時市面上關於心理學統計的書不少，但很多都太過學術，看了讓人卻步。這本《行為科學統計學》給我最大的驚喜是它的「平易近人」。它以一種非常生活化的語言來解釋統計學的原理，比如在講到常態分配時，會用班級同學的身高分佈來做例子，讓我覺得那些冰冷的數字突然有了溫度，不再那麼抽象。而且，書中的範例都緊扣著行為科學的應用，不像有些教科書，例子都比較偏向自然科學。書中對於各種統計方法的介紹，從最基礎的描述性統計，到比較進算的迴歸分析、變異數分析，都有深入淺出的說明，並且在解釋原理的同時，也會強調這些方法在實際研究中的適用情境。最讓我印象深刻的是，書中還討論了一些倫理上的考量，提醒我們在進行數據分析時，要如何避免誤導性的解讀，這點是非常難能可貴的。這本書讓我對統計學的恐懼感大大降低，也讓我對未來的研究更有信心。

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這本《行為科學統計學》中文第三版，2013年的版本，對我來說，就像是一本開啟我學術研究大門的鑰匙。我當時是個剛踏入研究所門檻的學生，對於要如何處理研究中大量的數據，感到非常茫然。市面上關於統計學的書籍很多，但有些過於理論化，有些又過於實務操作，讓我不知道該如何取捨。這本中文版的出現，恰好填補了這個中間的空缺。它的結構安排非常有邏輯性，從最基本的統計概念，到中階的假設檢定，再到進階的迴歸與多變量分析，循序漸進，不會讓你覺得一下子接觸太多東西而消化不良。書中舉的例子都非常貼近我們在行為科學領域會遇到的情境，例如在探討決策行為、學習過程、人際互動時，如何運用統計學來分析。我記得有一次，我在解讀一份量化研究報告時，看到一些統計術語不太理解，翻回這本書，發現它對這些術語的解釋都非常到位，並且配有圖表，讓我的理解更加清晰。而且，書中還特別強調了統計分析結果的解釋與詮釋，這對於一個初學者來說，是非常重要的引導，能幫助我們避免走入誤區，做出正確的判斷。

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啊，這本《行為科學統計學》中文第三版，2013年的版本，真是讓我想起當年準備研究所考試的時光。那時候，統計學根本就是我的夢魘，數字、公式，還有那些看似永遠也搞不懂的假設檢定，每次翻開書就頭痛。但這本中文版的出現，簡直就像及時雨。它不像一些國外的翻譯本，用語生澀難懂，而是用了很多貼近我們生活習慣的例子，像是解釋迴歸分析時，會用台灣常見的房價、學歷與薪資的關聯性來比對，一下子就覺得統計學好像沒那麼遙遠了。而且，它在每個章節後面都會附上一些練習題，題目量雖然不少，但從基礎的描述統計到進階的推論統計，都有涵蓋到，而且解答都寫得非常詳盡，會一步一步引導你思考，而不是直接給答案。我記得有一次，我卡在一個多變量分析的題目上好久，後來翻到書後面，看到那個詳細的解題步驟，才豁然開朗。對我來說，這本書最棒的地方就是它不會讓你覺得統計學是一門高冷的學問，而是讓你覺得，透過這些工具，真的可以幫助我們理解身邊的各種現象，並且做出更理性的判斷。它就像一位溫柔的老師，耐心引導著你一步步克服恐懼，最終掌握這門重要的學科。