统计原理：行为科学之应用(中文第一版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书是心理与教育领域学生进入统计世界的一本入门教科书，特色在于能以深入浅出、循序渐进的方式来呈现统计学的基本概念与原理，并配合各种例题来说明数据的意义与解释及应用方式。本书的内容涵盖了基础统计学的相关内容，以平实简明的写作风格，搭配例题说明，可以说是社会科学领域的学习者或研究者不可或缺的参考书籍。

　　►各章节以概念出发并搭配实际的例题说明，协助学习者吸收教材内容，建立完整的知识体系。
　　►各章节皆提供丰富的习题，提供学习者检视学习内容的理解程度，反覆演练更将熟能生巧。
　　►搭配学术期刊论文格式解说，示范正确的图表与研究结果的呈现；除了发挥更大的学习效益，并能与学术活动接轨。

《现代社会科学研究方法：数据驱动的决策艺术》 内容简介 本书旨在为社会科学领域的研究者、政策制定者以及对数据驱动决策感兴趣的专业人士，提供一套系统、前沿且实用的研究方法论框架。在全球化、信息爆炸的背景下，社会现象的复杂性日益凸显，传统的定性研究范式已不足以支撑深入、量化的理解。本书正是在这一时代需求下应运而生，它摒弃了晦涩难懂的纯数学推导，转而聚焦于如何将严谨的统计思维和先进的计算工具，有效应用于社会学、政治学、经济学、教育学乃至心理学等多个学科的实际问题解决中。 第一部分：社会科学研究的基石——范式与伦理 本部分首先探讨了现代社会科学研究的哲学基础。我们深入剖析了实证主义、解释主义以及后实证主义等主要研究范式，阐明了在不同研究问题下，研究者应如何选择最合适的认识论立场。随后，本书用了大量篇幅讨论了社会科学研究中的伦理困境与规范。从知情同意、隐私保护到数据使用的透明度要求，本书不仅罗列了既定的伦理准则，更通过一系列经典的案例分析，引导读者在复杂的现实操作中做出审慎的判断。特别值得一提的是，我们探讨了大数据时代下，算法偏见（Algorithmic Bias）对社会公平性的潜在威胁，并提出了应对这些挑战的伦理前瞻性策略。 第二部分：研究设计的艺术——从概念到测量的桥梁 高质量的研究始于严谨的设计。本部分的核心内容是如何构建一个可检验、可操作的研究框架。我们详细阐述了因果推断在社会科学中的重要性，并区分了相关性与因果性的本质差异。 测量理论的精进： 本章超越了基础的信度与效度讨论，重点讲解了潜变量（Latent Variables）的测量模型，包括探索性因子分析（EFA）与验证性因子分析（CFA）的实际应用。我们提供了在问卷设计中如何有效测量态度、偏好、社会资本等抽象概念的具体操作指南。 抽样策略的优化： 除了常见的简单随机抽样和分层抽样，本书详细介绍了多阶段抽样、整群抽样在大型全国性调查中的实施细节，并引入了针对非概率抽样（如滚雪球抽样、便利抽样）的权重调整技术，以最大程度地减小样本选择偏差。 实验与准实验设计： 实验方法是检验因果关系的金标准。本书系统介绍了随机对照试验（RCT）的设置与评估，并着重讲解了在社会科学中难以完全随机分配情境下的替代方案——准实验设计。这包括断点回归设计（RDD）、倾向得分匹配（PSM）以及双重差分法（DID），每种方法都配有详细的统计软件操作步骤和结果解释范例。 第三部分：数据处理与探索性分析的深度挖掘 在数据准备阶段，本书强调了数据清洗和预处理的重要性，并引入了先进的处理技术以应对真实世界数据的“脏乱差”。 缺失值处理的进阶技术： 相比于简单的均值填充，本书详细介绍了多重插补（Multiple Imputation, MI）的原理与操作，以及如何利用极大似然估计（FIML）来稳健地处理缺失数据。 描述性统计的叙事力量： 我们倡导将描述性统计从单纯的数字罗列提升为一种强大的研究叙事工具。通过可视化技术，如箱线图、核密度估计图以及热力图，研究者可以更直观地洞察数据的分布特征、异常值以及变量间的初步关系。 第四部分：推断性统计的现代视角——模型选择与诊断 本部分是本书的统计核心，但其讲解方式完全围绕“解决问题”展开，而非追求数学证明。 广义线性模型（GLM）的全面应用： 线性回归只是冰山一角。本书深入讲解了处理二元/分类结果的逻辑回归、处理计数数据的泊松回归，以及处理比例数据的Beta回归。每种模型都配有相应的社会科学应用场景解析。 多层次建模（MLM/HLM）： 认识到社会现象的嵌套性结构（例如，学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校中），本书详细阐述了多层线性模型如何有效处理组内相关性，避免传统OLS分析的误差估计偏差。我们探讨了随机截距模型、随机斜率模型，并展示了如何在不同层级解释预测变量的效应。 中介与调节效应分析： 因果链条的剖析是社会科学的核心任务。本书提供了 Baron 和 Kenny 经典方法的修正路径，重点介绍了 Preacher 和 Hayes 等人提出的基于 MCMC 的间接效应检验方法，确保了对复杂路径模型的准确估计。 生存分析与时间序列： 对于分析事件发生时间（如失业持续时间、政策采纳时间）的研究，本书介绍了 Cox 比例风险模型及其在社会学中的应用。对于宏观经济或政治趋势的分析，则提供了 ARIMA 模型和向量自回归（VAR）模型的入门指导。 第五部分：超越经典回归——大数据与计算社会科学的前沿 面对海量非结构化数据和新的计算能力，社会科学的研究工具箱必须不断更新。 文本分析与自然语言处理（NLP）： 本章侧重于如何利用词袋模型（Bag-of-Words）、主题模型（如 LDA）以及情感分析技术，从海量的文本数据（如社交媒体帖子、历史文献）中提取社会学意义。 机器学习在预测中的应用： 我们介绍了决策树、随机森林和梯度提升模型（如 XGBoost），并强调了这些模型在社会现象预测任务中的优势，同时也讨论了“黑箱”模型的可解释性问题（XAI）。 贝叶斯方法论的回归： 贝叶斯统计提供了一种强大的、与时俱进的推断框架。本书介绍了贝叶斯推断的基本思想，以及如何利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法来估计复杂的层次化模型，特别适合那些在小样本或信息不完整时进行稳健推断的研究。 结语 本书的目标是培养研究者批判性地选择和应用统计工具的能力，而非简单地复制既有模型。它强调了统计方法是为研究问题服务的工具，而非限制研究思维的教条。通过大量的实际案例和对统计软件（如 R 语言或 Stata）输出的深入解读，读者将能够自信地设计出严谨的研究，分析出可靠的证据，并最终为社会科学的知识体系添砖加瓦。这本书是献给所有渴望将严谨的量化分析融入其社会科学实践的探索者。

审阅者简介

邱皓政

　　现职
　　台湾师范大学管理学院副教授

译者简介

林碧芳

　　现职
　　台湾师范大学进修推广学院、东吴大学、世新大学兼任助理教授

　　学历
　　政治大学教育学系教育心理与辅导组博士

第01章 了解变异性：统计学概述
1.1　 学习统计：如何使用这本书
1.2　 在开始之前
1.3　 何谓统计学？
1.4　 使用统计学：四个例子
1.5　 为什么统计学有其必要？
1.6　 摘要整理
1.7　 重要名词与符号
1.8　 习题

第02章 科学研究脉络中的统计学
2.1　 何谓科学？
2.2　 测量
2.3　 摘要整理
2.4　 重要名词与符号
2.5　 习题

第03章 描述资料：次数分配与图形
3.1　 未分组分数的次数分配
3.2　 分组次数分配
3.3　 百分等级与百分位数
3.4　 次数分配图示法
3.5　 质性资料的图示法
3.6　 次数分配的形状
3.7　 误导的图示
3.8　 摘要整理
3.9　 重要名词与符号
3.10　习题

第04章 描述资料：集中趋势量数
4.1　 样本平均数
4.2　 母体平均数
4.3　 中位数
4.4　 众数
4.5　 集中趋势量数的期刊呈现方式
4.6　 集中趋势量数的比较
4.7　 摘要整理
4.8　 重要名词与符号
4.9　 习题

第05章 描述资料：变异量数
5.1　 全距是变异量数
5.2　 样本平均数的变异量数
5.3　 描述统计的选择
5.4　 摘要整理
5.5　 重要名词与符号
5.6　 习题

第06章 常态分配、机率与标准分数
6.1　 常态分配
6.2　 标准常态分配
6.3　 机率
6.4　 标准分数
6.5　 摘要整理
6.6　 重要名词与符号
6.7　 习题

第07章 了解资料：运用统计来推论与估计
7.1　 X作为μ的点估计
7.2　 母体估计变异数与标准差
7.3　 平均数的抽样分配：决定估计的准确度
7.4　 平均数的估计标准误
7.5　 母体平均数的区间估计
7.6　 摘要整理
7.7　 重要名词与符号
7.8　 习题

第08章 真的有差异吗？统计假设检定概说
8.1　 统计假设检定
8.2　 单样本 t 检定
8.3　 单样本 t 检定的结果报告
8.4　 统计假设检定的重要议题
8.5　 使用 t 统计量来建立母体平均数的信赖区间
8.6　 摘要整理
8.7　 重要名词与符号
8.8　 习题

第09章 实验设计与平均数差异检定的基本原理
9.1　 研究程序的回顾
9.2　 实验处理具有效果吗？统计检定的需要
9.3　 两个独立组的 t 检定
9.4　 检定力与 tind
9.5　 效果量
9.6　 使用 t 统计量来建立两个独立母体平均数差异的信赖区间
9.7　　t 检定实际上检验的是什么？
9.8　 复习统计与科学显着性
9.9　 统计假设检定的争议
9.10　 t 检定的结果报告
9.11　受试者内设计与关联分数的 t 检定
9.12　摘要整理
9.13　重要名词与符号
9.14　习题

第10章 单因子受试者间变异数分析
10.1　单因子多水准设计的范例
10.2　组间与组内变异
10.3 　F 统计量的计算
10.4 　F 的统计假设检定
10.5　多水准设计中达统计显着的 F 的解释
10.6　效果量
10.7　tind 与 F 的关系
10.8　电脑化的资料分析
10.9　变异数分析结果的报告
10.10 摘要整理
10.11 重要名词与符号
10.12 习题

第11章 二因子受试者间变异数分析
11.1　2×2 受试者间设计的范例
11.2　多因子设计的各项资讯
11.3　二因子受试者间设计的变异数分析
11.4　二因子受试者间变异数分析的统计假设检定
11.5　2×2 多因子变异数分析的解释
11.6　多因子变异数分析结果的报告
11.7　摘要整理
11.8　重要名词与符号
11.9　习题

第12章 单因子受试者内变异数分析
12.1　单因子受试者内实验的范例
12.2　单因子受试者内变异数分析
12.3　Fobs 的统计假设检定
12.4　变异数分析结果的报告
12.5　研究设计的选择：受试者间或受试者内设计
12.6　摘要整理
12.7　重要名词与符号
12.8　习题

第13章 相关：了解共变
13.1　散佈图
13.2　皮尔森相关系数
13.3　 r 的特性
13.4　皮尔森 r 的统计显着性检定
13.5　相关研究的结果报告
13.6　史皮尔曼等级相关系数
13.7　摘要整理
13.8　重要名词与符号
13.9　习题

第14章 回归分析：预测的线性关系
14.1　线性关系
14.2　建立线性回归线
14.3　预测误差
14.4　从 Y 预测 X
14.5　使用线性回归线
14.6　进一步看回归趋向平均数
14.7　多元回归
14.8　摘要整理
14.9　重要名词与符号
14.10 习题

第15章 无母数统计检定
15.1　次数资料的分析：卡方检定
15.2　卡方检定的结果报告
15.3　Mann-Whitney U 检定
15.4　Mann-Whitney U 检定的结果报告
15.5　Wilcoxon 符号等级检定
15.6　Wilcoxon 符号等级检定的结果报告
15.7　无母数检定的使用
15.8　摘要整理
15.9　重要名词与符号
15.10 习题

附录A 基础数学回顾*
附录B 统计学符号*
附录C 附表
附录D 常用公式及方程式*
附录E 习题解答
附录F 参考文献

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我是一名對社會科學領域，特別是社會心理學、社會學等學科充滿好奇心的業餘愛好者。過去我經常閱讀相關的學術論文和專著，但常常在閱讀到數據分析的部分時，感到非常困惑。這本《統計原理：行為科學之應用(中文第一版)》的出現，就如同為我打開了一扇新的大門。書中在介紹「假設檢定」時，並沒有直接進入複雜的統計公式，而是從「科學探究」的本質出發，解釋了為什麼我們需要透過統計學來驗證我們的假設，以及如何從有限的數據中做出合理的推論。這讓我理解到，原來統計學不僅僅是數字的遊戲，更是科學思維的體現。我特別喜歡書中關於「第一類錯誤」和「第二類錯誤」的講解，這讓我對統計推論的局限性有了更清晰的認識。此外，書中在探討「卡方檢定」時，就以一個關於不同社會群體對某項社會議題的看法分佈為例，讓我們理解如何運用卡方檢定來判斷這些分佈是否存在顯著差異。這種貼近社會議題的案例，讓我不再感到統計學的遙遠，而是看到了它在理解社會現象、分析社會趨勢方面的巨大價值。這本書的翻譯非常自然，讀起來毫無壓力，而且例子都非常有趣，讓我能夠在輕鬆的閱讀中，學到許多有用的知識。我認為這本書對於任何對社會科學有興趣的讀者來說，都是一本非常值得推薦的入門讀物。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計原理：行為科學之應用(中文第一版)》實在是太讓我驚豔了！我平常工作上就經常需要接觸到一些學術研究資料，尤其是在行為科學領域，數據分析能力更是不可或缺。過去我總是習慣性地尋找英文原版的書籍，但坦白說，有時候翻譯的專業術語和本土化的例子，真的會讓理解上更為順暢。這本書在這一點上做得非常出色，它不僅僅是將統計學的原理進行羅列，而是巧妙地將這些抽象的概念，連結到我們日常生活中，甚至是一些我們可能從未想過的社會現象。例如，書中對於抽樣方法的介紹，就舉了一個很有趣的例子，說明如何透過精確的抽樣設計，來預測某種消費行為的趨勢，這讓我豁然開朗，原來統計學離我們這麼近，而且應用起來是如此的具體而有意義。再者，它對於迴歸分析的闡述，更是深入淺出，不再是冰冷的數學公式，而是透過實際案例，讓我們理解不同變數之間的關聯性，以及如何透過模型來解釋和預測結果。書中的圖表和範例都非常貼切，有時候看著看著，甚至會聯想到我過去在處理的一些研究數據，覺得如果當時有這本書的指引，一定能省下不少摸索的時間。總體而言，這本書的翻譯品質很高，用詞精煉，既有學術的嚴謹性，又不失閱讀的流暢性，對於想在行為科學領域深入研究的讀者來說，絕對是一本值得珍藏的入門或進階讀物。它成功地將統計學的「難」化為「易」，讓看似枯燥的數字，變得生動有趣，充滿了探索的樂趣。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在教育領域工作的專業人士，我一直非常關注如何運用科學的方法來提升教學效果和學生的學習表現。這本《統計原理：行為科學之應用(中文第一版)》的出現，正好契合了我的需求。書中在探討「實驗設計」與「準實驗設計」時，就以教育領域的實際案例，例如探討不同教學方法對學生學業成績的影響，來闡述這些統計學方法的應用。這讓我深刻理解到，原來透過嚴謹的實驗設計，我們才能更科學地評估各種教育介入措施的效果，而不是僅僅憑藉經驗判斷。我特別欣賞書中對於「功效分析」(Power Analysis)的講解，這讓我們在設計研究時，能夠更精確地估計所需的樣本大小，從而避免資源的浪費，並確保研究結果的可靠性。此外，書中對於「中介效應」和「調節效應」的介紹，也讓我對學生學習動機、學習策略與學業成就之間的複雜關係有了更深的理解。它解釋了如何透過統計學的方法，來揭示這些變數之間的層層關聯。這本書的語言風格非常流暢，而且例子都非常貼切，讓我能夠將書中的知識，直接應用到我日常的教學和研究工作中。我認為這本書的出版，將會為台灣的教育研究領域，帶來一股新的研究思維和方法論的革新。

评分☆☆☆☆☆

我一直對心理學研究很感興趣，尤其是在理解人們的決策過程和社會互動方面。過去我閱讀過不少關於心理學的書籍，但往往在數據分析的部分感到力不從心，許多研究論文中的統計圖表和結果，對我來說就像是天書。幸運的是，我遇到了這本《統計原理：行為科學之應用(中文第一版)》。這本書的出現，徹底改變了我對統計學的看法。它以非常系統化的方式，講解了統計學在行為科學研究中的核心作用。書中在介紹「變異數分析」(ANOVA)時，就生動地比較了不同實驗組別在特定行為指標上的差異，並詳細解釋了如何透過ANOVA來判斷這些差異是否具有統計學意義。這個部分對我幫助特別大，因為很多心理學實驗都會涉及多個實驗組的比較，而ANOVA正是解決這個問題的關鍵工具。書中也探討了「相關分析」與「迴歸分析」的區別與聯繫，並透過生動的例子，展示了如何利用它們來預測心理狀態的變化，或是理解不同人格特質之間的關係。我特別喜歡書中對於「中介變數」和「調節變數」的講解，這對於理解複雜的人類行為機制至關重要。書中的例題也很多樣化，涵盖了社會心理學、臨床心理學、發展心理學等不同分支，讓我能夠從多個角度，看到統計學的應用價值。我認為這本書的出版，不僅是一本教科書，更是一本啟發讀者思考的「工具書」，它讓統計學從晦澀難懂的學科，轉變成為理解人類行為的「利器」。

评分☆☆☆☆☆

我是一名剛開始接觸行為科學領域的學生，過去對於統計學的印象就是一片模糊的數字和複雜的公式。直到我閱讀了這本《統計原理：行為科學之應用(中文第一版)》，我才真正體會到統計學的美妙之處。書中的語言風格非常親切，作者彷彿是位循循善誘的老師，耐心地引導我一步一步地理解統計學的精髓。它並沒有一味地追求學術上的艱深，而是用非常生活化的例子，來解釋每一個統計概念。比如，在講述機率與機率分佈時，作者就舉了擲骰子、抽撲克牌的例子，讓原本抽象的概念變得具體可感。更讓我驚喜的是，書中在介紹如何進行「多變量分析」時，就結合了行為科學中常見的研究主題，例如探討家庭收入、教育程度與個人消費習慣之間的關係。這讓我意識到，原來統計學不僅僅是用來描述現象，更能幫助我們揭示事物背後隱藏的規律。書中的圖形化展示也非常出色，許多複雜的統計圖表，都被作者以清晰易懂的方式呈現出來，讓我能夠快速掌握重點。對於初學者來說，這本書絕對是一本不可多得的「救星」。它不僅讓我克服了對統計學的恐懼，更讓我對這個領域產生了濃厚的興趣，迫不及待地想繼續深入探索。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我對統計學一直有種「敬而遠之」的感覺，總覺得那是一門充滿數字和公式的枯燥學科。直到我偶然間看到了這本《統計原理：行為科學之應用(中文第一版)》，我才發現，原來統計學也可以這麼有意思，而且和我們日常的生活息息相關。書中在講解「敘述統計」時，就從最基礎的平均數、中位數、眾數開始，用非常淺顯易懂的語言，並且結合了許多我們生活中熟悉的場景，例如班級的考試成績、社區的平均收入等，來解釋這些概念的意義和用途。這讓我瞬間感到親切，彷彿統計學不再是學術的象牙塔，而是我們觸手可及的工具。接著，書中進入了「推論統計」的部分，我原以為會是更難的內容，但作者卻巧妙地透過「區間估計」和「信賴區間」的概念，來解釋我們如何從有限的樣本推斷出整體的趨勢。這讓我理解到，原來我們在新聞中看到的各種民意調查結果，背後都有著嚴謹的統計學原理在支撐。最讓我印象深刻的是，書中在探討「卡方檢定」時，就以一個關於不同地區的民眾對某項政策的態度分佈為例，讓我們理解如何運用卡方檢定來判斷這些分佈是否存在顯著差異。這種具體的案例，讓我不再感到理論的空泛，而是看到了統計學在實際社會現象分析中的巨大價值。這本書成功地將統計學的「複雜」化為「簡單」，讓我在輕鬆的閱讀過程中，學到了非常有用的知識。

评分☆☆☆☆☆

我是一位大學裡的研究助理，平時的工作內容就是要協助教授進行各種行為科學相關的研究。過去我們在進行數據分析的時候，經常會遇到一些瓶頸，特別是在處理一些複雜的因子結構和潛在變量模型時。這本《統計原理：行為科學之應用(中文第一版)》的出現，簡直就是為我們量身打造的。書中對於「結構方程模型」(SEM)的介紹，讓我眼前一亮。作者並沒有像其他教科書那樣，直接拋出大量的數學公式，而是透過圖示和逐步深入的講解，讓我們理解SEM的核心思想，以及它在行為科學研究中的強大威力。例如，書中就舉了一個非常經典的例子，探討了工作壓力、員工倦怠感和離職意願之間的關係，並展示了如何利用SEM來建立和檢驗這個複雜的因果模型。這對於我們在進行相關研究時，提供了非常寶貴的參考。而且，書中的翻譯品質非常高，用詞準確，術語翻譯也相當到位，完全沒有影響到對內容的理解。我還注意到，書中也對一些常用的統計軟體，例如SPSS和R，在應用SEM時的注意事項有所提及，這對於我們實際操作非常有幫助。總體來說，這本書不僅提供了理論上的深度，更兼顧了實務上的指導性，對於任何希望在行為科學領域進行深入研究的學生和研究者來說，都絕對是一本不可或缺的參考書。

评分☆☆☆☆☆

我是一名心理系的畢業生，正在準備研究所的考試。我知道統計學對於心理學研究是不可或缺的，但一直以來，我對統計學都感到有些畏懼。這本《統計原理：行為科學之應用(中文第一版)》的出現，可謂是及時雨。書中的內容編排非常合理，從最基礎的描述統計，到進階的推論統計，循序漸進，讓我在學習過程中感到非常有成就感。我特別欣賞書中在介紹「 t 檢定」時，就以比較兩組受試者在某項心理測驗分數上的差異為例，詳細解釋了如何進行單一樣本 t 檢定、獨立樣本 t 檢定和配對樣本 t 檢定。這對於我們在設計實驗和分析數據時，提供了非常清晰的指引。而且，書中的例題都非常貼近心理學研究的實際情境，例如探討不同干預措施對焦慮水平的影響，或是比較兩組學生在學習動機上的差異。這讓我能夠將書中的理論知識，與我對心理學的理解融會貫通。此外，書中也對「相關分析」和「迴歸分析」的應用進行了深入的探討，讓我理解了如何利用它們來預測心理狀態的變化，或是理解不同心理特質之間的關係。我認為這本書的語言風格非常親切，而且圖文並茂，讓原本枯燥的統計學概念變得生動有趣。對於我這樣正處於備戰研究所的學生來說，這本書不僅是一本重要的參考書，更是一本能夠幫助我建立統計學信心的「啟蒙書」。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計原理：行為科學之應用(中文第一版)》真的是我近期讀過最讓我受惠的學術書籍之一。我本身是在市場研究公司工作，經常需要處理大量的消費者數據，而如何從這些數據中挖掘出有價值的資訊，一直是我們團隊努力的方向。過去我們習慣於使用一些比較基礎的統計方法，但隨著研究的深入，越來越發現需要更進階的分析工具。這本書恰恰填補了我們在這方面的知識缺口。它對於「因子分析」和「集群分析」的介紹，就給了我很多啟發。書中透過實際案例，詳細闡述了如何運用這些方法來識別不同的消費者群體，以及他們各自獨特的消費行為模式。這對於我們制定更精準的行銷策略，有著至關重要的指導意義。而且，書中的論述邏輯非常嚴謹，每一項統計方法的介紹，都建立在清晰的理論基礎之上，並且有詳細的步驟說明，讓人能夠跟隨作者的思路，逐步理解。最重要的是，它並沒有過度強調數學的推導，而是更側重於統計方法在行為科學領域的實際應用。這對於我們這些更偏向實務工作者來說，是非常友善的。我認為這本書的出版，對於台灣的行為科學研究和應用領域，將會產生深遠的影響，它提供了一個非常好的範例，說明如何將學術理論與實務需求完美結合。

评分☆☆☆☆☆

老實說，一開始拿到《統計原理：行為科學之應用(中文第一版)》這本書的時候，我抱持著一種既期待又有點懷疑的心態。畢竟「統計原理」聽起來就不是那麼「親民」的學科，而「行為科學」又是個廣泛的領域，如何將兩者巧妙結合，並且用中文第一版的方式呈現，這本身就是個挑戰。然而，翻開書頁的那一刻，我的疑慮就消散了大半。書中的編排結構非常清晰，從最基礎的描述性統計，到進階的推論性統計，循序漸進，一點也不會讓人感到突兀。特別是它在介紹統計假設檢定時，沒有像過去我閱讀的某些書籍那樣，直接拋出一大堆公式和符號，而是透過情境式的講解，讓我們理解為什麼需要進行假設檢定，以及在什麼情況下，我們會需要用到這些方法。例如，書中探討了在進行一項市場調查時，如何透過統計學的方法，來判斷新的廣告策略是否真的能顯著提升產品的銷售量。這種貼近實際應用的例子，讓統計學的原理不再是遙不可及的理論，而是具備實質解決問題能力的工具。更讓我印象深刻的是，書中對各種統計軟體的應用也有所提及，雖然沒有深入教學，但對於讀者如何將書中的理論應用到實際操作上，提供了很好的指引。這對於許多像我一樣，可能對軟體操作不太熟悉，但又想學以致用的讀者來說，無疑是一大福音。我認為這本書的價值，不僅在於知識的傳遞，更在於它激發了我們對數據分析的興趣，並且讓我們看到了統計學在理解人類行為方面的巨大潛力。