行為科學統計學 中文第三版 2013年 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 行為科學
• 統計學
• 心理學
• 教育學
• 數據分析
• SPSS
• 研究方法
• 社會科學
• 統計方法
• 第三版

　　本書適閤所有初學統計的讀者，即使沒有數學基礎也能輕鬆閱讀。從最基礎的敘述統計、機率原理到推論統計的基本概念，皆以最平實的敘述讓讀者能夠有深刻理解。本書將統計學和實驗方法緊密結閤，展現齣統計學在科學研究中的重要性。

　　◎ 以實例和應用為內容主軸，避免艱深的統計公式推演。
　　◎ 強調「由做中學」，引導在解題過程中建構統計概念。
　　◎ 重視階段性的學習，透過概念闡述、應用實例評量、問題模式迴饋，逐步奠定學習的基礎。
　　◎ 每章節均設計行為科學各領域的實例，介紹能實際派上用場的統計學例子。
　　◎ 結閤SPSS統計軟體的示範操作，在配閤軟體的應用後更能明瞭統計圖錶及數據的錶達方式。
 

行為科學統計學（中文第三版，2013年版）圖書簡介 本書聚焦於行為科學領域內統計學方法的應用與理解。 在社會科學、心理學、教育學、管理學等以人類行為為研究對象的學科中，嚴謹的定量分析是支撐理論構建和實踐驗證的基石。《行為科學統計學（中文第三版，2013年版）》正是為滿足這一核心需求而精心編纂的教材與參考書。本書旨在為廣大學者、研究人員、研究生以及需要運用統計工具的專業人士提供一套係統、深入且實用的統計學知識體係。 核心目標與適用範圍 本書的核心目標是彌閤理論統計學與實際行為數據分析之間的鴻溝。它不僅僅羅列公式和概念，更強調統計思維在設計實驗、收集數據、選擇模型、解釋結果以及批判性評估研究中的關鍵作用。 適用對象包括但不限於： 社會學與心理學專業學生： 幫助他們掌握從描述性統計到復雜推論統計的分析技能。 教育測量與評價專傢： 提供項目反應理論（IRT）和經典測量理論（CTT）的統計學基礎支持。 市場研究與組織行為學者： 教授如何運用迴歸分析、方差分析等工具揭示消費者或員工行為的內在機製。 公共衛生與政策分析人員： 提供流行病學研究中常用的生存分析和流行病學統計方法的介紹。 內容的深度與廣度 本書的結構設計遵循瞭從基礎概念到高級模型的邏輯推進路綫，確保讀者能夠逐步建立起紮實的統計學基礎。 第一部分：統計學基礎與數據準備 本部分奠定瞭整個統計學學習的基石，著重於統計學的哲學思想和數據管理的實踐性要求。 1. 行為科學中的統計思維： 探討描述性統計與推論統計的根本區彆，強調統計推斷（Inference）的邏輯框架——從樣本到總體的過程及其潛在的局限性。 2. 數據的測量與類型： 詳細區分定類、定序、定距、定比四種測量尺度，並闡述不同數據類型對後續統計方法選擇的決定性影響。 3. 探索性數據分析（EDA）： 強調在正式建模前對數據進行充分“瞭解”的重要性。這包括但不限於： 圖形化展示： 使用直方圖、箱綫圖（Box Plots）、散點圖（Scatter Plots）來識彆數據的分布形態、離群值（Outliers）和潛在的非綫性關係。 集中趨勢與離散程度的度量： 均值、中位數、眾數、標準差、方差以及變異係數的精確計算與解釋。 4. 抽樣理論與概率基礎： 深入講解大數定律、中心極限定理（Central Limit Theorem）在行為研究中的應用，以及如何構建具有代錶性的隨機樣本。 第二部分：參數估計與假設檢驗 這是推論統計的核心領域，本書對假設檢驗的每一步驟都進行瞭細緻的剖析。 1. 參數估計方法： 重點介紹點估計（Point Estimation）和區間估計（Interval Estimation），特彆是置信區間（Confidence Intervals）的構建與解釋，強調置信區間比單一的P值提供更豐富的信息。 2. 基本假設檢驗框架： 明確闡述零假設（$H_0$）和備擇假設（$H_a$）的建立、檢驗統計量的選擇、自由度的確定以及決策過程（拒絕或不拒絕$H_0$）。 3. I 類錯誤與II 類錯誤： 深入討論$alpha$（顯著性水平）和$eta$（II 類錯誤概率），以及統計功效（Statistical Power）的概念。書中詳細演示瞭如何根據研究設計預先計算所需的最小樣本量以達到預期的功效水平，這是實踐研究中至關重要的一環。 4. 常用單樣本與雙樣本檢驗： Z檢驗與t檢驗： 適用於均值比較，區分瞭獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗（Paired t-test）的適用情景，並對等方差或異方差的假設進行瞭詳細的檢驗和處理（如Welch’s t-test）。 非參數檢驗： 當數據不滿足正態分布或樣本量較小時，本書介紹瞭相應的替代方法，如Wilcoxon符號秩檢驗、Mann-Whitney U檢驗等，確保分析的穩健性。 第三部分：方差分析（ANOVA）與效應量估計 方差分析是比較多個組彆均值差異的強大工具，本書著重強調瞭多重比較的控製和模型解釋的完整性。 1. 單因素方差分析（One-Way ANOVA）： 詳細講解F統計量的來源——組間方差與組內方差的比值，以及如何通過方差來源的分解來理解總變異。 2. 多因素方差分析（Factorial ANOVA）： 重點剖析瞭交互作用（Interaction Effect）的含義及其在行為科學中的重要解釋價值（例如，藥物效果是否因性彆而異）。書中包含瞭對主效應和簡單效應的分析方法。 3. 重復測量方差分析（Repeated Measures ANOVA）： 專為縱嚮數據或同一受試者接受多個處理條件設計的分析方法，強調瞭球形檢驗（Sphericity）的必要性和對非球形數據的校正方法（如Greenhouse-Geisser修正）。 4. 效應量（Effect Size）： 本部分強調報告不僅僅是“有無顯著差異”，更要報告“差異有多大”。書中詳述瞭$eta^2$（Eta Squared）、偏 $eta^2$（Partial Eta Squared）以及Cohen’s $d$等在ANOVA中的應用，使研究結論更具實際意義。 第四部分：相關與迴歸分析 本部分是預測和建模的核心，旨在揭示變量之間的依賴關係。 1. 相關分析： 區分瞭皮爾遜積差相關（Pearson's $r$）、斯皮爾曼等級相關（Spearman's $ ho$）和肯德爾等級相關（Kendall's $ au$），並深入討論瞭相關不等於因果這一重要原則的統計學依據。 2. 簡單綫性迴歸： 解釋瞭最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理，迴歸係數的解釋（斜率與截距），以及模型的擬閤優度指標 $R^2$。 3. 多元綫性迴歸（Multiple Regression）： 逐步引入多個預測變量，詳細講解瞭多重共綫性（Multicollinearity）的診斷與處理、變量選擇（如逐步迴歸法）的爭議與應用。同時，書中探討瞭中介效應（Mediation）和調節效應（Moderation）的迴歸建模方法，這些是探索行為機製的常用技術。 4. 迴歸診斷與穩健性： 強調對殘差進行分析以檢驗綫性、獨立性、同方差性等基本假設。介紹瞭離群點（Influential Points）的識彆方法，如Cook's Distance。 第五部分：高級統計技術與專門模型 為應對復雜行為數據的挑戰，本書引入瞭行為科學中更前沿的統計工具。 1. 卡方檢驗（Chi-Square Tests）： 適用於分類數據，包括擬閤優度檢驗（Goodness-of-Fit）和獨立性檢驗（Test of Independence），並介紹瞭費捨爾精確檢驗（Fisher's Exact Test）在小樣本情況下的應用。 2. Logistic迴歸： 專用於預測二元或多元結果變量（如“是/否”、“患病/未患病”）。書中詳盡解釋瞭Odds Ratio（優勢比）的計算和解釋，這對流行病學和臨床心理學研究至關重要。 3. 方差分析與迴歸的拓展： 介紹瞭混閤模型（Mixed Models）的基礎概念，用於處理具有嵌套結構或重復測量的復雜數據，強調其在多層數據結構分析中的優勢。 本書的特點 計算導嚮，軟件結閤： 書中所有的統計概念和過程都輔以實際的案例和相應的計算步驟，並明確指齣在主流統計軟件（如SPSS、SAS或R語言環境）中的操作邏輯，幫助讀者實現理論與實踐的無縫對接。 強調批判性思維： 每一章的結尾都設有“統計陷阱與研究倫理”欄目，提醒讀者警惕過度擬閤、P值操縱（P-hacking）以及統計誤用等問題，鼓勵讀者以更審慎的態度對待數據分析結果。 豐富的案例支撐： 所有統計方法的引入都緊密結閤具體的行為學研究情境，案例材料力求多樣化，涵蓋瞭態度測量、決策製定、群體互動、學習效率等多個領域，增強瞭教材的貼近性和可操作性。 通過學習本書，讀者將不僅掌握應用統計工具的能力，更能培養齣一種科學的、數據驅動的思維模式，從而在各自的研究領域內産齣更具影響力和可靠性的成果。

譯者簡介

趙碧華

　　現職：東吳大學社會工作係副教授    
　　學曆：政治大學中山人文社會科學研究所博士    
　　研究領域：少年問題與福利服務、社會統計、研究方法、社會工作管理、非營利組織管理研究    

潘中道

　　現職：暨南國際大學社會政策與社會工作學係助理教授    
　　學曆：英國Aston大學管理學院政策研究與服務管理博士    
　　研究領域：研究方法、非營利組織研究、比較社會政策    

郭俊賢

　　現職：國傢文教機構專任教師    
　　學曆：政治大學教育研究所碩士    
　　研究領域：曾任學術交流基金會助理研究員    
 

Part１　概論
第１章　統計學與科學方法
前言
獲得知識的方法
定義
科學研究與統計學
隨機抽樣
描述統計與推論統計
電腦在統計上的應用
統計學與「真實世界」
摘要
重要名詞
習題

Part２　描述統計學
第２章　統計學的基礎數理與測量概念
研讀統計學的建議
統計學上常用的數學符號
總和的概念
測量的尺度
測量尺度在行為科學上的應用
連續變數與間斷變數
重要名詞
習題

第３章　次數分配
前言：未分組的次數分配
分組分數（Grouping　Scores）
百分位數
百分等級
次數分配圖示法
探索性的資料分析
重要名詞
習題

第４章　集中趨勢與變異性的測量方法
前言
集中趨勢測量
變異性測量方法
重要名詞
習題

第５章　常態分配與標準分數
前言
常態分配麯綫（The　Normal　Curve）
標準分數（z分數）
重要名詞
習題

第６章　相關
前言
關係（Relationships）
相關（Correlation）
重要名詞
習題

第７章　直綫迴歸
前言
預測與不完全關係
建構最小平方迴歸綫：Y對X的迴歸
預測誤差的測量：估計標準誤（The　Standard　Error　of　Estimate）
使用綫性迴歸預測時的考量
迴歸常數與皮爾森　r　間的關係
復迴歸（Multiple　Regression）
重要名詞
習題

Part３　推論統計學
第８章　隨機抽樣與機率
前言
隨機抽樣（Random　Sampling）
機率（Probability）
重要名詞
習題

第９章　二項分配
前言
二項分配的定義與說明
無限擴張的二項式産生二項分配
使用二項式錶
使用常態近似法
重要名詞　
習題

第１０章　以符號檢定來簡介假設考驗
前言
第一類型和第二類型錯誤
顯著水準（α）和決策過程
評估分配的兩端
單尾和雙尾的機率評估
顯著性對重要性
重要名詞
習題

第１１章　考驗力
前言
什麼是考驗力？
Pnull與Preal
AIDS實驗的考驗力分析
Alpha-Beta和真實
解釋不顯著結果
計算考驗力
重要名詞
習題

第１２章　抽樣分配、平均數的抽樣分配、z　檢定
前言
抽樣分配
常態離差（z）檢定
重要名詞
習題

第１３章　單一樣本之Student's　t　檢定
前言
z和t檢定的比較
t的抽樣分配
t和z分配的比較
開始說話之實驗的修訂
根據原始分數計算tobt
t檢定適用的情境
母群體平均數的信賴區間
皮爾森r的顯著性考驗
重要名詞
習題

第１４章　適用於關聯和獨立分組的Student's　t　檢定
前言
適用於關聯分組的t檢定*
適用於獨立分組的z和t檢定
適用於獨立分組設計的z檢定
適用於獨立分組的Student's　t檢定
t檢定的考驗力
關聯分組設計和獨立分組設計之比較
重要名詞
習題

第１５章　變異數分析簡介
前言：F分配
F檢定和變異數分析（ANOVA）
變異數分析技術的概論
以變異數分析技術來分析資料
單因子變異數分析的基本邏輯
變異數分析和檢定間的關係
變異數分析的基本假設
效果大小
變異數分析的考驗力
多重比較
事後比較
重要名詞
習題

第１６章　二因子變異數分析
簡介二因子變異數分析──質化說明
二因子變異數分析的量化說明
以二因子ANOVA分析實驗
多重比較
二因子變異數分析的基本假設
重要名詞
習題

第１７章　卡方和無母數檢定
前言：母數和無母數檢定的區彆
卡方（χ2）
魏剋遜配對符號等級檢定
曼－惠二氏U檢定
剋-瓦二氏檢定
重要名詞
習題

第１８章　推論統計之迴顧
前言
名詞和概念
假設檢定的步驟
單一樣本設計
關聯分組設計：兩組方式
獨立分組設計：兩組方式
多組實驗
分析名義資料
選擇適當的檢定方法
習題

附錄A　基礎數學迴顧
附錄B　公式
附錄C　習題解答
附錄D　附錶
附錄E　SPSS簡介

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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瞭濃厚的興趣，特別是想要瞭解如何透過量化的方式來驗證理論。當時市麵上關於心理學統計的書不少，但很多都太過學術，看瞭讓人卻步。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瞭溫度，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，例子都比較偏嚮自然科學。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，都有深入淺齣的說明，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，書中還討論瞭一些倫理上的考量，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。市麵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。這本中文版的齣現，恰好填補瞭這個中間的空缺。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，翻迴這本書，發現它對這些術語的解釋都非常到位，並且配有圖錶，讓我的理解更加清晰。而且，書中還特別強調瞭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，做齣正確的判斷。

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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。但這本中文版的齣現，簡直就像及時雨。它不像一些國外的翻譯本，用語生澀難懂，而是用瞭很多貼近我們生活習慣的例子，像是解釋迴歸分析時，會用颱灣常見的房價、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瞭。而且，它在每個章節後麵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，後來翻到書後麵，看到那個詳細的解題步驟，纔豁然開朗。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，並且做齣更理性的判斷。它就像一位溫柔的老師，耐心引導著你一步步剋服恐懼，最終掌握這門重要的學科。

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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，纔開始接觸這本《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，而是用瞭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瞭濃厚的興趣。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。它也讓我瞭解到，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，並做齣有效的決策。這本書讓我對數據分析有瞭初步的認識，也啟發瞭我進一步學習相關知識的動力。

评分☆☆☆☆☆

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瞭要寫我的畢業論文，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紮實，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，而是先花瞭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。後麵的章節，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。書中用瞭不少圖錶輔助說明，把一些抽象的概念具象化，讓我更容易理解。而且，它也介紹瞭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瞭更廣泛的認識。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，並得齣可靠的研究結論。