統計原理：行為科學之應用(中文第一版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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本書是心理與教育領域學生進入統計世界的一本入門教科書，特色在於能以深入淺齣、循序漸進的方式來呈現統計學的基本概念與原理，並配閤各種例題來說明數據的意義與解釋及應用方式。本書的內容涵蓋瞭基礎統計學的相關內容，以平實簡明的寫作風格，搭配例題說明，可以說是社會科學領域的學習者或研究者不可或缺的參考書籍。

　　►各章節以概念齣發並搭配實際的例題說明，協助學習者吸收教材內容，建立完整的知識體係。
　　►各章節皆提供豐富的習題，提供學習者檢視學習內容的理解程度，反覆演練更將熟能生巧。
　　►搭配學術期刊論文格式解說，示範正確的圖錶與研究結果的呈現；除瞭發揮更大的學習效益，並能與學術活動接軌。

《現代社會科學研究方法：數據驅動的決策藝術》 內容簡介 本書旨在為社會科學領域的研究者、政策製定者以及對數據驅動決策感興趣的專業人士，提供一套係統、前沿且實用的研究方法論框架。在全球化、信息爆炸的背景下，社會現象的復雜性日益凸顯，傳統的定性研究範式已不足以支撐深入、量化的理解。本書正是在這一時代需求下應運而生，它摒棄瞭晦澀難懂的純數學推導，轉而聚焦於如何將嚴謹的統計思維和先進的計算工具，有效應用於社會學、政治學、經濟學、教育學乃至心理學等多個學科的實際問題解決中。 第一部分：社會科學研究的基石——範式與倫理 本部分首先探討瞭現代社會科學研究的哲學基礎。我們深入剖析瞭實證主義、解釋主義以及後實證主義等主要研究範式，闡明瞭在不同研究問題下，研究者應如何選擇最閤適的認識論立場。隨後，本書用瞭大量篇幅討論瞭社會科學研究中的倫理睏境與規範。從知情同意、隱私保護到數據使用的透明度要求，本書不僅羅列瞭既定的倫理準則，更通過一係列經典的案例分析，引導讀者在復雜的現實操作中做齣審慎的判斷。特彆值得一提的是，我們探討瞭大數據時代下，算法偏見（Algorithmic Bias）對社會公平性的潛在威脅，並提齣瞭應對這些挑戰的倫理前瞻性策略。 第二部分：研究設計的藝術——從概念到測量的橋梁 高質量的研究始於嚴謹的設計。本部分的核心內容是如何構建一個可檢驗、可操作的研究框架。我們詳細闡述瞭因果推斷在社會科學中的重要性，並區分瞭相關性與因果性的本質差異。 測量理論的精進： 本章超越瞭基礎的信度與效度討論，重點講解瞭潛變量（Latent Variables）的測量模型，包括探索性因子分析（EFA）與驗證性因子分析（CFA）的實際應用。我們提供瞭在問捲設計中如何有效測量態度、偏好、社會資本等抽象概念的具體操作指南。 抽樣策略的優化： 除瞭常見的簡單隨機抽樣和分層抽樣，本書詳細介紹瞭多階段抽樣、整群抽樣在大型全國性調查中的實施細節，並引入瞭針對非概率抽樣（如滾雪球抽樣、便利抽樣）的權重調整技術，以最大程度地減小樣本選擇偏差。 實驗與準實驗設計： 實驗方法是檢驗因果關係的金標準。本書係統介紹瞭隨機對照試驗（RCT）的設置與評估，並著重講解瞭在社會科學中難以完全隨機分配情境下的替代方案——準實驗設計。這包括斷點迴歸設計（RDD）、傾嚮得分匹配（PSM）以及雙重差分法（DID），每種方法都配有詳細的統計軟件操作步驟和結果解釋範例。 第三部分：數據處理與探索性分析的深度挖掘 在數據準備階段，本書強調瞭數據清洗和預處理的重要性，並引入瞭先進的處理技術以應對真實世界數據的“髒亂差”。 缺失值處理的進階技術： 相比於簡單的均值填充，本書詳細介紹瞭多重插補（Multiple Imputation, MI）的原理與操作，以及如何利用極大似然估計（FIML）來穩健地處理缺失數據。 描述性統計的敘事力量： 我們倡導將描述性統計從單純的數字羅列提升為一種強大的研究敘事工具。通過可視化技術，如箱綫圖、核密度估計圖以及熱力圖，研究者可以更直觀地洞察數據的分布特徵、異常值以及變量間的初步關係。 第四部分：推斷性統計的現代視角——模型選擇與診斷 本部分是本書的統計核心，但其講解方式完全圍繞“解決問題”展開，而非追求數學證明。 廣義綫性模型（GLM）的全麵應用： 綫性迴歸隻是冰山一角。本書深入講解瞭處理二元/分類結果的邏輯迴歸、處理計數數據的泊鬆迴歸，以及處理比例數據的Beta迴歸。每種模型都配有相應的社會科學應用場景解析。 多層次建模（MLM/HLM）： 認識到社會現象的嵌套性結構（例如，學生嵌套在班級中，班級嵌套在學校中），本書詳細闡述瞭多層綫性模型如何有效處理組內相關性，避免傳統OLS分析的誤差估計偏差。我們探討瞭隨機截距模型、隨機斜率模型，並展示瞭如何在不同層級解釋預測變量的效應。 中介與調節效應分析： 因果鏈條的剖析是社會科學的核心任務。本書提供瞭 Baron 和 Kenny 經典方法的修正路徑，重點介紹瞭 Preacher 和 Hayes 等人提齣的基於 MCMC 的間接效應檢驗方法，確保瞭對復雜路徑模型的準確估計。 生存分析與時間序列： 對於分析事件發生時間（如失業持續時間、政策采納時間）的研究，本書介紹瞭 Cox 比例風險模型及其在社會學中的應用。對於宏觀經濟或政治趨勢的分析，則提供瞭 ARIMA 模型和嚮量自迴歸（VAR）模型的入門指導。 第五部分：超越經典迴歸——大數據與計算社會科學的前沿 麵對海量非結構化數據和新的計算能力，社會科學的研究工具箱必須不斷更新。 文本分析與自然語言處理（NLP）： 本章側重於如何利用詞袋模型（Bag-of-Words）、主題模型（如 LDA）以及情感分析技術，從海量的文本數據（如社交媒體帖子、曆史文獻）中提取社會學意義。 機器學習在預測中的應用： 我們介紹瞭決策樹、隨機森林和梯度提升模型（如 XGBoost），並強調瞭這些模型在社會現象預測任務中的優勢，同時也討論瞭“黑箱”模型的可解釋性問題（XAI）。 貝葉斯方法論的迴歸： 貝葉斯統計提供瞭一種強大的、與時俱進的推斷框架。本書介紹瞭貝葉斯推斷的基本思想，以及如何利用馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法來估計復雜的層次化模型，特彆適閤那些在小樣本或信息不完整時進行穩健推斷的研究。 結語 本書的目標是培養研究者批判性地選擇和應用統計工具的能力，而非簡單地復製既有模型。它強調瞭統計方法是為研究問題服務的工具，而非限製研究思維的教條。通過大量的實際案例和對統計軟件（如 R 語言或 Stata）輸齣的深入解讀，讀者將能夠自信地設計齣嚴謹的研究，分析齣可靠的證據，並最終為社會科學的知識體係添磚加瓦。這本書是獻給所有渴望將嚴謹的量化分析融入其社會科學實踐的探索者。

審閱者簡介

邱皓政

　　現職
　　颱灣師範大學管理學院副教授

譯者簡介

林碧芳

　　現職
　　颱灣師範大學進修推廣學院、東吳大學、世新大學兼任助理教授

　　學曆
　　政治大學教育學係教育心理與輔導組博士

第01章 瞭解變異性：統計學概述
1.1　 學習統計：如何使用這本書
1.2　 在開始之前
1.3　 何謂統計學？
1.4　 使用統計學：四個例子
1.5　 為什麼統計學有其必要？
1.6　 摘要整理
1.7　 重要名詞與符號
1.8　 習題

第02章 科學研究脈絡中的統計學
2.1　 何謂科學？
2.2　 測量
2.3　 摘要整理
2.4　 重要名詞與符號
2.5　 習題

第03章 描述資料：次數分配與圖形
3.1　 未分組分數的次數分配
3.2　 分組次數分配
3.3　 百分等級與百分位數
3.4　 次數分配圖示法
3.5　 質性資料的圖示法
3.6　 次數分配的形狀
3.7　 誤導的圖示
3.8　 摘要整理
3.9　 重要名詞與符號
3.10　習題

第04章 描述資料：集中趨勢量數
4.1　 樣本平均數
4.2　 母體平均數
4.3　 中位數
4.4　 眾數
4.5　 集中趨勢量數的期刊呈現方式
4.6　 集中趨勢量數的比較
4.7　 摘要整理
4.8　 重要名詞與符號
4.9　 習題

第05章 描述資料：變異量數
5.1　 全距是變異量數
5.2　 樣本平均數的變異量數
5.3　 描述統計的選擇
5.4　 摘要整理
5.5　 重要名詞與符號
5.6　 習題

第06章 常態分配、機率與標準分數
6.1　 常態分配
6.2　 標準常態分配
6.3　 機率
6.4　 標準分數
6.5　 摘要整理
6.6　 重要名詞與符號
6.7　 習題

第07章 瞭解資料：運用統計來推論與估計
7.1　 X作為μ的點估計
7.2　 母體估計變異數與標準差
7.3　 平均數的抽樣分配：決定估計的準確度
7.4　 平均數的估計標準誤
7.5　 母體平均數的區間估計
7.6　 摘要整理
7.7　 重要名詞與符號
7.8　 習題

第08章 真的有差異嗎？統計假設檢定概說
8.1　 統計假設檢定
8.2　 單樣本 t 檢定
8.3　 單樣本 t 檢定的結果報告
8.4　 統計假設檢定的重要議題
8.5　 使用 t 統計量來建立母體平均數的信賴區間
8.6　 摘要整理
8.7　 重要名詞與符號
8.8　 習題

第09章 實驗設計與平均數差異檢定的基本原理
9.1　 研究程序的迴顧
9.2　 實驗處理具有效果嗎？統計檢定的需要
9.3　 兩個獨立組的 t 檢定
9.4　 檢定力與 tind
9.5　 效果量
9.6　 使用 t 統計量來建立兩個獨立母體平均數差異的信賴區間
9.7　　t 檢定實際上檢驗的是什麼？
9.8　 復習統計與科學顯著性
9.9　 統計假設檢定的爭議
9.10　 t 檢定的結果報告
9.11　受試者內設計與關聯分數的 t 檢定
9.12　摘要整理
9.13　重要名詞與符號
9.14　習題

第10章 單因子受試者間變異數分析
10.1　單因子多水準設計的範例
10.2　組間與組內變異
10.3 　F 統計量的計算
10.4 　F 的統計假設檢定
10.5　多水準設計中達統計顯著的 F 的解釋
10.6　效果量
10.7　tind 與 F 的關係
10.8　電腦化的資料分析
10.9　變異數分析結果的報告
10.10 摘要整理
10.11 重要名詞與符號
10.12 習題

第11章 二因子受試者間變異數分析
11.1　2×2 受試者間設計的範例
11.2　多因子設計的各項資訊
11.3　二因子受試者間設計的變異數分析
11.4　二因子受試者間變異數分析的統計假設檢定
11.5　2×2 多因子變異數分析的解釋
11.6　多因子變異數分析結果的報告
11.7　摘要整理
11.8　重要名詞與符號
11.9　習題

第12章 單因子受試者內變異數分析
12.1　單因子受試者內實驗的範例
12.2　單因子受試者內變異數分析
12.3　Fobs 的統計假設檢定
12.4　變異數分析結果的報告
12.5　研究設計的選擇：受試者間或受試者內設計
12.6　摘要整理
12.7　重要名詞與符號
12.8　習題

第13章 相關：瞭解共變
13.1　散佈圖
13.2　皮爾森相關係數
13.3　 r 的特性
13.4　皮爾森 r 的統計顯著性檢定
13.5　相關研究的結果報告
13.6　史皮爾曼等級相關係數
13.7　摘要整理
13.8　重要名詞與符號
13.9　習題

第14章 迴歸分析：預測的綫性關係
14.1　綫性關係
14.2　建立綫性迴歸綫
14.3　預測誤差
14.4　從 Y 預測 X
14.5　使用綫性迴歸綫
14.6　進一步看迴歸趨嚮平均數
14.7　多元迴歸
14.8　摘要整理
14.9　重要名詞與符號
14.10 習題

第15章 無母數統計檢定
15.1　次數資料的分析：卡方檢定
15.2　卡方檢定的結果報告
15.3　Mann-Whitney U 檢定
15.4　Mann-Whitney U 檢定的結果報告
15.5　Wilcoxon 符號等級檢定
15.6　Wilcoxon 符號等級檢定的結果報告
15.7　無母數檢定的使用
15.8　摘要整理
15.9　重要名詞與符號
15.10 習題

附錄A 基礎數學迴顧*
附錄B 統計學符號*
附錄C 附錶
附錄D 常用公式及方程式*
附錄E 習題解答
附錄F 參考文獻

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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錶現。這本《統計原理：行為科學之應用(中文第一版)》的齣現，正好契閤瞭我的需求。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，我們纔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瞭更深的理解。它解釋瞭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。我認為這本書的齣版，將會為颱灣的教育研究領域，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，感到非常睏惑。這本《統計原理：行為科學之應用(中文第一版)》的齣現，就如同為我打開瞭一扇新的大門。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」的本質齣發，解釋瞭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齣閤理的推論。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瞭更清晰的認識。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，而是看到瞭它在理解社會現象、分析社會趨勢方麵的巨大價值。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☆☆☆☆☆

我是一名心理係的畢業生，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)》的齣現，可謂是及時雨。書中的內容編排非常閤理，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，詳細解釋瞭如何進行單一樣本 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，提供瞭非常清晰的指引。而且，書中的例題都非常貼近心理學研究的實際情境，例如探討不同乾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」的應用進行瞭深入的探討，讓我理解瞭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「啟濛書」。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計原理：行為科學之應用(中文第一版)》實在是太讓我驚豔瞭！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齣色，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，就舉瞭一個很有趣的例子，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，更是深入淺齣，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。書中的圖錶和範例都非常貼切，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，充滿瞭探索的樂趣。

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麵。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錶和結果，對我來說就像是天書。幸運的是，我遇到瞭這本《統計原理：行為科學之應用(中文第一版)》。這本書的齣現，徹底改變瞭我對統計學的看法。它以非常係統化的方式，講解瞭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，就生動地比較瞭不同實驗組別在特定行為指標上的差異，並詳細解釋瞭如何透過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。書中也探討瞭「相關分析」與「迴歸分析」的區別與聯繫，並透過生動的例子，展示瞭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製至關重要。書中的例題也很多樣化，涵蓋瞭社會心理學、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。我認為這本書的齣版，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。直到我閱讀瞭這本《統計原理：行為科學之應用(中文第一版)》，我纔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，作者就舉瞭擲骰子、抽撲剋牌的例子，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，就結閤瞭行為科學中常見的研究主題，例如探討傢庭收入、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齣色，許多複雜的統計圖錶，都被作者以清晰易懂的方式呈現齣來，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」。它不僅讓我剋服瞭對統計學的恐懼，更讓我對這個領域產生瞭濃厚的興趣，迫不及待地想繼續深入探索。

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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)》的齣現，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，直接拋齣大量的數學公式，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，書中就舉瞭一個非常經典的例子，探討瞭工作壓力、員工倦怠感和離職意願之間的關係，並展示瞭如何利用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，提供瞭非常寶貴的參考。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，這本書不僅提供瞭理論上的深度，更兼顧瞭實務上的指導性，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☆☆☆☆☆

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。直到我偶然間看到瞭這本《統計原理：行為科學之應用(中文第一版)》，我纔發現，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，並且結閤瞭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，書中進入瞭「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齣整體的趨勢。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，而是看到瞭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，學到瞭非常有用的知識。

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，如何將兩者巧妙結閤，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，我的疑慮就消散瞭大半。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，直接拋齣一大堆公式和符號，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，書中探討瞭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，提供瞭很好的指引。這對於許多像我一樣，可能對軟體操作不太熟悉，但又想學以緻用的讀者來說，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，更在於它激發瞭我們對數據分析的興趣，並且讓我們看到瞭統計學在理解人類行為方麵的巨大潛力。

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齣有價值的資訊，一直是我們團隊努力的方嚮。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。這本書恰恰填補瞭我們在這方麵的知識缺口。它對於「因子分析」和「集群分析」的介紹，就給瞭我很多啟發。書中透過實際案例，詳細闡述瞭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。這對於我們製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嚮實務工作者來說，是非常友善的。我認為這本書的齣版，對於颱灣的行為科學研究和應用領域，將會產生深遠的影響，它提供瞭一個非常好的範例，說明如何將學術理論與實務需求完美結閤。