這是一本很有「人」味的統計學書籍，書中大量引用以「人」為對象的實際研究範例，這樣的例子會更有趣、實用。在內容選材上，除瞭一般統計入門書固有的內容外，作者認為「隨機化檢定」與「後設分析」是統計學未來的發展方嚮，故特別納入講述，讓讀者能跟上統計學發展的脈動。在統計軟體方麵，作者不隻介紹普及的 SPSS 外，更大力推廣自由軟體 R 語言的應用。
本書特色
1. 以「人」為對象的實際研究範例，可學到更多統計在真實情境的應用。
2. 正文穿插的統計學傢小傳，有助於認識現代統計學發展的古往今來。
3. 加入「隨機化檢定」與「後設分析」的介紹，讓讀者的學習能夠與時俱進。
4. 同時介紹 SPSS 與 R 語言的應用。
具體描述
好的，這是一份關於另一本圖書的詳細簡介，旨在避免提及您提到的那本“基礎行為科學統計學”中的任何內容。 --- 圖書簡介：現代農業技術與可持續發展 書名： 現代農業技術與可持續發展 作者： [此處可留空或添加虛構作者名，如：張宏宇、李梅] 齣版社： [此處可留空或添加虛構齣版社名，如：綠色田野齣版社] ISBN： [此處可留空或添加虛構ISBN] 定價： [此處可留空或添加虛構定價] --- 導言：全球農業的轉型與挑戰 在21世紀，全球農業正麵臨著前所未有的復雜挑戰：人口持續增長帶來的糧食安全壓力、氣候變化導緻的極端天氣事件頻發、水資源與土地資源的日益稀缺，以及對環境保護日益增長的需求。傳統的、高投入的農業模式已難以為繼。為瞭實現糧食生産的可持續性、提高農業韌性，並確保農産品質量與安全，農業技術的革新已成為迫切之需。 本書《現代農業技術與可持續發展》深入探討瞭當代農業領域最前沿的技術應用、管理策略以及它們如何協同作用，以構建一個更具生産力、更環保、更具社會責任感的農業未來。本書不僅關注於“如何種得更多”，更側重於“如何更智慧地耕作”。 第一部分：精準農業與數據驅動的決策 本書的基石在於對“精準農業”理念的全麵闡釋。精準農業不僅僅是一個時髦的詞匯，它代錶瞭一種範式轉變：從依賴經驗和平均化管理轉嚮基於實時數據和變量管理的精細化操作。 1.1 傳感器技術與物聯網（IoT）在田間的應用： 本部分詳細介紹瞭土壤濕度傳感器、氣象站、葉麵傳感器等各類智能設備的部署與數據采集。重點闡述瞭這些設備如何形成一個覆蓋農田的“神經係統”，實時監測作物健康、養分需求和環境壓力。我們探討瞭數據流動的路徑，從現場采集到雲端處理，以及如何通過移動應用界麵將復雜數據轉化為可執行的現場指令。 1.2 遙感技術與地理信息係統（GIS）： 本書係統梳理瞭無人機（UAV）和衛星遙感技術在農業中的應用。內容涵蓋瞭多光譜、高光譜成像技術原理，以及如何利用植被指數（如NDVI、NDRE）來評估作物的長勢差異、識彆病蟲害的早期爆發點。GIS在農田信息空間分析中的核心作用——如繪製土壤肥力圖、産量預測模型——也得到瞭詳盡的論述。 1.3 可變投入管理（VRT）： 精準農業的最終目標是實現“在對的時間、對的地點、施用對的量”。本章詳細分析瞭如何基於空間數據和曆史記錄，設計變量施肥、變量灌溉和變量播種的處方圖。我們探討瞭現代農機設備（如配備GPS和電控係統的播種機和噴霧機）如何精確執行這些處方，從而最大程度地減少資源浪費和環境徑流。 第二部分：生物技術與作物改良 農業的未來離不開作物品種的進步。本部分聚焦於分子生物學和基因編輯技術如何加速作物改良的進程，以應對氣候變化和病蟲害的持續威脅。 2.1 傳統育種與分子標記輔助育種（MAS）： 首先迴顧瞭經典雜交育種的原理和局限性，隨後深入解析瞭分子標記技術（如SSR、SNP）在加速選擇優良性狀（如抗逆性、高産潛力）方麵的優勢。本章通過案例研究說明瞭如何縮短新品種的研發周期。 2.2 基因編輯技術（CRISPR/Cas9）的應用前景： 本節著重探討瞭基因編輯技術在精準改良作物性狀中的革命性潛力。內容包括如何利用該技術精確調控作物的抗旱、抗鹽堿能力，以及提高營養價值（如富含維生素或必需脂肪酸）。同時，本書也客觀地討論瞭相關技術的倫理考量、監管環境及其對全球糧食係統的潛在影響。 2.3 微生物組學在土壤健康中的作用： 現代農業認識到，健康的土壤是可持續生産的基礎。本章轉嚮土壤生態係統，詳細分析瞭植物根際微生物群落對養分吸收、病害抑製和土壤結構改善的關鍵作用。內容涵蓋瞭生物肥料、生物刺激素的開發與應用策略，以及如何通過農藝措施（如覆蓋作物和輪作）來促進有益微生物的繁榮。 第三部分：可持續資源管理與環境友好型實踐 實現可持續發展，必須在生産效率與生態保護之間找到平衡。本部分側重於水、土、能源三大關鍵資源的優化利用。 3.1 智能灌溉與水資源高效利用： 隨著水資源壓力的增大，高效灌溉技術成為焦點。本書對比瞭滴灌、微噴灌、地下滴灌等技術在不同作物和氣候條件下的適用性。重點討論瞭基於作物需水模型的實時灌溉調度係統，以及如何通過數據驅動的決策來防止過度灌溉造成的養分淋失。 3.2 保護性耕作與土壤碳匯： 保護性耕作（免耕、少耕）是減少土壤侵蝕、提高土壤有機質含量的核心策略。本章詳細分析瞭免耕技術對土壤團粒結構、持水能力和碳固存潛力的積極影響。此外，還探討瞭如何將農田納入碳匯市場，以及相關的激勵政策機製。 3.3 綜閤蟲害管理（IPM）的升級： IPM是減少化學農藥依賴的關鍵路徑。本書強調瞭IPM的係統性，包括生物防治（天敵應用）、抗性品種的選擇、以及利用昆蟲信息素進行監測與乾擾。特彆引入瞭利用AI圖像識彆技術進行病蟲害的自動化診斷和預測，以指導精準的、靶嚮性的生物防治或化學乾預。 第四部分：未來展望與農業係統的整閤 本書最後一部分將視角投嚮更宏觀的係統層麵，探討如何將技術融閤到整體的農業供應鏈和政策框架中。 4.1 垂直農業與受控環境農業（CEA）： 針對城市化和土地稀缺問題，本書探討瞭垂直農場和溫室環境控製技術的最新進展。分析瞭水培、氣霧培等無土栽培技術在水資源節約和周年生産上的優勢，以及如何利用可再生能源和先進照明技術（如LED光譜調控）來優化能源消耗。 4.2 農業供應鏈的數字化與可追溯性： 區塊鏈技術在食品供應鏈中的應用被詳細介紹。它如何實現從田間到餐桌的全程透明化，增強消費者信任，並幫助生産者優化物流與庫存管理，減少收獲後的損耗。 4.3 政策導嚮與技術推廣的挑戰： 最後，本書探討瞭新技術在實際推廣過程中麵臨的社會、經濟和製度障礙，包括小農戶的技術接受度、初期投入成本以及政策支持的必要性。旨在為政策製定者、農業推廣人員和投資者提供一個全麵的視角，以推動可持續農業技術的廣泛應用。 總結 《現代農業技術與可持續發展》是一本麵嚮農業科研人員、技術研發工程師、農場管理者以及農業經濟政策製定者的綜閤性參考書。它清晰地勾勒齣一條技術驅動的、資源高效利用的、對環境負責的農業發展路徑，是理解和實踐未來農業轉型的必備讀物。
著者信息
譯者簡介
郭俊賢
現職 文教業的自由工作者
學歷 政治大學教育研究所碩士
經歷
國傢文教機構講座教師
學術交流基金會助理研究員
META 郭易心方小學堂主持人
郭俊賢
現職 文教業的自由工作者
學歷 政治大學教育研究所碩士
經歷
國傢文教機構講座教師
學術交流基金會助理研究員
META 郭易心方小學堂主持人
圖書目錄
第01章 緒論
1.1 一個改變中的領域
1.2 環境脈絡的重要性
1.3 基本術語
1.4 統計方法的選擇
1.5 運用電腦
1.6 重點節要
1.7 即刻複習
1.8 習題
第02章 基本概念
2.1 測量尺度
2.2 變項
2.3 隨機抽樣
2.4 符號
2.5 重點節要
2.6 即刻複習
2.7 習題
第03章 展示資料
3.1 圖示資料
3.2 莖葉圖
3.3 判讀圖形
3.4 描繪資料的替代方法
3.5 描述次數分配
3.6 使用 SPSS 展示資料
3.7 重點節要
3.8 即刻複習
3.9 習題
第04章 集中趨勢量數
4.1 眾數
4.2 中位數
4.3 平均數
4.4 眾數、中位數和平均數的優缺點
4.5 使用 SPSS 和 R 取得集中趨勢量數
4.6 重點節要
4.7 即刻複習
4.8 習題
第05章 變異量數
5.1 全距
5.2 四分位全距和其他全距統計量
5.3 平均離差
5.4 變異數
5.5 標準差
5.6 變異數和標準差的計算公式
5.7 以平均數和變異數為估計值
5.8 箱形圖：分散情形和極端分數的圖示法
5.9 再談截尾樣本
5.10 使用 SPSS 和 R 取得變異量數
5.11 月亮錯覺
5.12 重點節要
5.13 即刻複習
5.14 習題
第06章 常態分配
6.1 常態分配
6.2 標準常態分配
6.3 設定一個觀察值的可能上下限
6.4 由 z 分數衍生的量數
6.5 重點節要
6.6 即刻複習
6.7 習題
第07章 機率的基本概念
7.1 機率
7.2 基本術語和規則
7.3 機率在爭議事件的應用
7.4 撰寫結果
7.5 間斷變項對連續變項
7.6 間斷變項的機率分配
7.7 連續變項的機率分配
7.8 重點節要
7.9 即刻複習
7.10 習題
第08章 抽樣分配和假設檢定
8.1 抽樣分配和標準誤
8.2 再以課程評鑑和人的決策兩個研究為例
8.3 假設檢定
8.4 虛無假設
8.5 檢定統計量和其抽樣分配
8.6 使用常態分配進行假設檢定
8.7 第一類型和第二類型錯誤
8.8 單尾和雙尾檢定
8.9 總結範例
8.10 再談課程評鑑和沉澱成本的例子
8.11 重點節要
8.12 即刻複習
8.13 習題
第09章 相關
9.1 散布圖
9.2 範例：生活步調和心臟病
9.3 共變數
9.4 皮爾森積差相關係數
9.5 等級資料的相關
9.6 影響相關係數的因素
9.7 注意極端值
9.8 相關和因果
9.9 如果事物好到難以置信，或許就不是真的
9.10 考驗相關係數的顯著性
9.11 相關係數的信賴區間
9.12 交互相關矩陣
9.13 其他相關係數
9.14 使用 SPSS 取得相關係數
9.15 r2 和效果量
9.16 迴顧：課程品質評價和預期成績有關嗎？
9.17 重點節要
9.18 即刻複習
9.19 習題
第10章 迴歸
10.1 壓力和健康的關係
10.2 基本資料
10.3 迴歸線
10.4 預測的正確性
10.5 極端值的影響
10.6 迴歸分析的假設檢定
10.7 使用 SPSS 的解法
10.8 總結範例
10.9 迴歸和相關的對照
10.10 重點節要
10.11 即刻複習
10.12 習題
第11章 多元迴歸
11.1 概論
11.2 贊助學校
11.3 多元迴歸方程式
11.4 殘差
11.5 假設檢定
11.6 精煉迴歸方程式
11.7 專節：使用 R 進行多元迴歸分析
11.8 範例二：自信母親有何特質？
11.9 範例三：癌癥病患的心理癥狀
11.10 重點節要
11.11 即刻複習
11.12 習題
第12章 平均數的假設檢定：單一樣本
12.1 平均數的抽樣分配
12.2 σ 已知時的平均數假設檢定
12.3 當母群體標準差未知時，單一樣本 t 檢定
12.4 影響 t 大小和對 H0 決策的因素
12.5 範例二：月亮錯覺
12.6 我們的效果有多大？
12.7 平均數的信賴界限
12.8 使用 SPSS 和 R 執行單一樣本 t 檢定
12.9 好的猜測勝過未迴答
12.10 重點節要
12.11 即刻複習
12.12 習題
第13章 平均數的假設檢定：兩關聯樣本
13.1 關聯樣本
13.2 應用到差異分數的學生 t 檢定
13.3 不在群體中的「群體內效應」
13.4 使用關聯樣本的利和弊
13.5 我們發現的效果有多大？──效果量
13.6 改變量的信賴區間
13.7 使用 SPSS 和 R 進行關聯樣本 t 檢定
13.8 撰寫結果
13.9 重點節要
13.10 即刻複習
13.11 習題
第14章 平均數的假設檢定：兩獨立樣本
14.1 平均數間差異的分配
14.2 變異數異質性
14.3 分配的非常態性
14.4 獨立樣本的第二個範例
14.5 再看效果量
14.6 μ1 － μ2 的信賴界限
14.7 效果量的信賴界限
14.8 將結果繪製成圖
14.9 撰寫結果
14.10 幸運會激勵工作嗎？
14.11 重點節要
14.12 即刻複習
14.13 習題
第15章 統計考驗力
15.1 統計考驗力的基本概念
15.2 影響統計考驗力的因素
15.3 統計考驗力的傳統算法
15.4 計算單一樣本 t 檢定的統計考驗力
15.5 計算兩獨立平均數差異的統計考驗力
15.6 計算關聯樣本 t 檢定的統計考驗力
15.7 從樣本大小的觀點探究統計考驗力
15.8 你可以不靠手算
15.9 事後（迴溯）統計考驗力
15.10 重點節要
15.11 即刻複習
15.12 習題
第16章 單因子變異數分析
16.1 基本概念
16.2 變異數分析的邏輯
16.3 變異數分析的計算過程
16.4 樣本大小不等
16.5 多重比較的方法
16.6 違反前提假設
16.7 效果量
16.8 撰寫結果
16.9 總結範例
16.10 重點節要
16.11 即刻複習
16.12 習題
第17章 多因子變異數分析
17.1 多因子設計
17.2 艾森剋的研究
17.3 交互作用
17.4 單純效果
17.5 關聯量數和效果量
17.6 結果報告
17.7 樣本大小不等
17.8 陽剛過度補償的議題：這是男性的事
17.9 使用 SPSS 進行多因子變異數分析
17.10 重點節要
17.11 即刻複習
17.12 習題
第18章 重複量數變異數分析
18.1 範例：地震誘發的憂鬱反應
18.2 多重比較
18.3 效果量
18.4 重複量數設計的前提假設
18.5 重複量數設計的優缺點
18.6 撰寫結果
18.7 總結範例
18.8 重點節要
18.9 即刻複習
18.10 習題
第19章 卡方檢定
19.1 一個類別變項：卡方的適閤度檢定
19.2 兩個類別變項：列聯錶分析
19.3 傳統卡方檢定的改善方法
19.4 卡方檢定運用在大型列聯錶
19.5 期望次數太小的問題
19.6 以卡方進行百分比同質性檢定
19.7 效果量
19.8 總結範例
19.9 撰寫結果（範例二）
19.10 重點節要
19.11 即刻複習
19.12 習題
第20章 無母數和無分配限製的統計檢定
20.1 傳統的無母數檢定
20.2 隨機化檢定
20.3 效果量
20.4 拔靴法
20.5 就育兒適應研究撰寫結果
20.6 重點節要
20.7 即刻複習
20.8 習題
第21章 後設分析
21.1 後設分析
21.2 效果量指標的簡單迴顧
21.3 範例：兒童和青少年的憂鬱
21.4 範例二：尼古丁口香糖和戒菸
21.5 重點節要
21.6 即刻複習
21.7 習題
附錄
附錄A 數學基礎練習
附錄B 統計學符號
附錄C 基礎統計公式
附錄D 資料檔
附錄E 統計錶
1.1 一個改變中的領域
1.2 環境脈絡的重要性
1.3 基本術語
1.4 統計方法的選擇
1.5 運用電腦
1.6 重點節要
1.7 即刻複習
1.8 習題
第02章 基本概念
2.1 測量尺度
2.2 變項
2.3 隨機抽樣
2.4 符號
2.5 重點節要
2.6 即刻複習
2.7 習題
第03章 展示資料
3.1 圖示資料
3.2 莖葉圖
3.3 判讀圖形
3.4 描繪資料的替代方法
3.5 描述次數分配
3.6 使用 SPSS 展示資料
3.7 重點節要
3.8 即刻複習
3.9 習題
第04章 集中趨勢量數
4.1 眾數
4.2 中位數
4.3 平均數
4.4 眾數、中位數和平均數的優缺點
4.5 使用 SPSS 和 R 取得集中趨勢量數
4.6 重點節要
4.7 即刻複習
4.8 習題
第05章 變異量數
5.1 全距
5.2 四分位全距和其他全距統計量
5.3 平均離差
5.4 變異數
5.5 標準差
5.6 變異數和標準差的計算公式
5.7 以平均數和變異數為估計值
5.8 箱形圖：分散情形和極端分數的圖示法
5.9 再談截尾樣本
5.10 使用 SPSS 和 R 取得變異量數
5.11 月亮錯覺
5.12 重點節要
5.13 即刻複習
5.14 習題
第06章 常態分配
6.1 常態分配
6.2 標準常態分配
6.3 設定一個觀察值的可能上下限
6.4 由 z 分數衍生的量數
6.5 重點節要
6.6 即刻複習
6.7 習題
第07章 機率的基本概念
7.1 機率
7.2 基本術語和規則
7.3 機率在爭議事件的應用
7.4 撰寫結果
7.5 間斷變項對連續變項
7.6 間斷變項的機率分配
7.7 連續變項的機率分配
7.8 重點節要
7.9 即刻複習
7.10 習題
第08章 抽樣分配和假設檢定
8.1 抽樣分配和標準誤
8.2 再以課程評鑑和人的決策兩個研究為例
8.3 假設檢定
8.4 虛無假設
8.5 檢定統計量和其抽樣分配
8.6 使用常態分配進行假設檢定
8.7 第一類型和第二類型錯誤
8.8 單尾和雙尾檢定
8.9 總結範例
8.10 再談課程評鑑和沉澱成本的例子
8.11 重點節要
8.12 即刻複習
8.13 習題
第09章 相關
9.1 散布圖
9.2 範例：生活步調和心臟病
9.3 共變數
9.4 皮爾森積差相關係數
9.5 等級資料的相關
9.6 影響相關係數的因素
9.7 注意極端值
9.8 相關和因果
9.9 如果事物好到難以置信，或許就不是真的
9.10 考驗相關係數的顯著性
9.11 相關係數的信賴區間
9.12 交互相關矩陣
9.13 其他相關係數
9.14 使用 SPSS 取得相關係數
9.15 r2 和效果量
9.16 迴顧：課程品質評價和預期成績有關嗎？
9.17 重點節要
9.18 即刻複習
9.19 習題
第10章 迴歸
10.1 壓力和健康的關係
10.2 基本資料
10.3 迴歸線
10.4 預測的正確性
10.5 極端值的影響
10.6 迴歸分析的假設檢定
10.7 使用 SPSS 的解法
10.8 總結範例
10.9 迴歸和相關的對照
10.10 重點節要
10.11 即刻複習
10.12 習題
第11章 多元迴歸
11.1 概論
11.2 贊助學校
11.3 多元迴歸方程式
11.4 殘差
11.5 假設檢定
11.6 精煉迴歸方程式
11.7 專節：使用 R 進行多元迴歸分析
11.8 範例二：自信母親有何特質？
11.9 範例三：癌癥病患的心理癥狀
11.10 重點節要
11.11 即刻複習
11.12 習題
第12章 平均數的假設檢定：單一樣本
12.1 平均數的抽樣分配
12.2 σ 已知時的平均數假設檢定
12.3 當母群體標準差未知時，單一樣本 t 檢定
12.4 影響 t 大小和對 H0 決策的因素
12.5 範例二：月亮錯覺
12.6 我們的效果有多大？
12.7 平均數的信賴界限
12.8 使用 SPSS 和 R 執行單一樣本 t 檢定
12.9 好的猜測勝過未迴答
12.10 重點節要
12.11 即刻複習
12.12 習題
第13章 平均數的假設檢定：兩關聯樣本
13.1 關聯樣本
13.2 應用到差異分數的學生 t 檢定
13.3 不在群體中的「群體內效應」
13.4 使用關聯樣本的利和弊
13.5 我們發現的效果有多大？──效果量
13.6 改變量的信賴區間
13.7 使用 SPSS 和 R 進行關聯樣本 t 檢定
13.8 撰寫結果
13.9 重點節要
13.10 即刻複習
13.11 習題
第14章 平均數的假設檢定：兩獨立樣本
14.1 平均數間差異的分配
14.2 變異數異質性
14.3 分配的非常態性
14.4 獨立樣本的第二個範例
14.5 再看效果量
14.6 μ1 － μ2 的信賴界限
14.7 效果量的信賴界限
14.8 將結果繪製成圖
14.9 撰寫結果
14.10 幸運會激勵工作嗎？
14.11 重點節要
14.12 即刻複習
14.13 習題
第15章 統計考驗力
15.1 統計考驗力的基本概念
15.2 影響統計考驗力的因素
15.3 統計考驗力的傳統算法
15.4 計算單一樣本 t 檢定的統計考驗力
15.5 計算兩獨立平均數差異的統計考驗力
15.6 計算關聯樣本 t 檢定的統計考驗力
15.7 從樣本大小的觀點探究統計考驗力
15.8 你可以不靠手算
15.9 事後（迴溯）統計考驗力
15.10 重點節要
15.11 即刻複習
15.12 習題
第16章 單因子變異數分析
16.1 基本概念
16.2 變異數分析的邏輯
16.3 變異數分析的計算過程
16.4 樣本大小不等
16.5 多重比較的方法
16.6 違反前提假設
16.7 效果量
16.8 撰寫結果
16.9 總結範例
16.10 重點節要
16.11 即刻複習
16.12 習題
第17章 多因子變異數分析
17.1 多因子設計
17.2 艾森剋的研究
17.3 交互作用
17.4 單純效果
17.5 關聯量數和效果量
17.6 結果報告
17.7 樣本大小不等
17.8 陽剛過度補償的議題：這是男性的事
17.9 使用 SPSS 進行多因子變異數分析
17.10 重點節要
17.11 即刻複習
17.12 習題
第18章 重複量數變異數分析
18.1 範例：地震誘發的憂鬱反應
18.2 多重比較
18.3 效果量
18.4 重複量數設計的前提假設
18.5 重複量數設計的優缺點
18.6 撰寫結果
18.7 總結範例
18.8 重點節要
18.9 即刻複習
18.10 習題
第19章 卡方檢定
19.1 一個類別變項：卡方的適閤度檢定
19.2 兩個類別變項：列聯錶分析
19.3 傳統卡方檢定的改善方法
19.4 卡方檢定運用在大型列聯錶
19.5 期望次數太小的問題
19.6 以卡方進行百分比同質性檢定
19.7 效果量
19.8 總結範例
19.9 撰寫結果（範例二）
19.10 重點節要
19.11 即刻複習
19.12 習題
第20章 無母數和無分配限製的統計檢定
20.1 傳統的無母數檢定
20.2 隨機化檢定
20.3 效果量
20.4 拔靴法
20.5 就育兒適應研究撰寫結果
20.6 重點節要
20.7 即刻複習
20.8 習題
第21章 後設分析
21.1 後設分析
21.2 效果量指標的簡單迴顧
21.3 範例：兒童和青少年的憂鬱
21.4 範例二：尼古丁口香糖和戒菸
21.5 重點節要
21.6 即刻複習
21.7 習題
附錄
附錄A 數學基礎練習
附錄B 統計學符號
附錄C 基礎統計公式
附錄D 資料檔
附錄E 統計錶
圖書序言
- ISBN：9786269595327
- 規格：平裝 / 704頁 / 17 x 23 x 3.52 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
- 齣版地：颱灣
- 本書分類：專業/教科書/政府齣版品> 財經類> 統計> 統計學
圖書試讀
譯者序
這是一本很有「人味」的統計書，即使哲人已遠！
本書是原著第九版的譯本。每次修訂，都是一次蛻變。蛻變意味著作者與時俱進，承認過去的部分錯誤，然後修正與再成長。原著者修訂此書時，已年逾70，且罹患骨髓癌，在老病纏身的狀態下，仍投注在此書的修訂，他一定是走在他想望的人生旅程上。2018年安息時，他必是帶著微笑離去。
這本書的人味，你可以從書中舉的例子嗅聞到，大多數的例子都以人為對象的實際研究，這樣的例子會更有趣，學到更多，但同時也代錶你要更用心，纔能進入研究的情境。而在內文中，關於統計方法的特性與限製的討論上，作者也勇於指齣自己在前幾版犯過的錯，讓你見識到你以為的客觀事實，其實都有討論空間，作者也不吝於提齣個人的主觀意見，而他的意見其實也有討論空間。這不就是人間嗎？
最有創造力的人性，應該是「好奇心」，再加上「好逸惡勞——懶」。因為懶得做，所以人類發明瞭很多器物。資訊科技應該也是好奇心和懶的產物。因為懶得動手算，所以有瞭統計套裝軟體，當代研究的資料分析，都離不開統計程式。
在統計軟體方麵，作者不隻介紹普及但價格不親民的SPSS外，更大力推廣自由軟體（free software）R語言的應用。如果願意學習用R語言跑統計，你應該可以學到很多，當然相對付齣的時間，也一定比傳統學習要多很多。
本書第20章的「隨機化檢定」與第21章「後設分析」是原著者與時俱進的最佳寫照。這些內容在一般入門統計書上是不可能見到的，但原著者認為這是未來的發展方嚮，所以即使這些方法幾乎無法靠人腦「一腦掌握」，一定得人腦、電腦「雙腦並用」纔可能執行這些分析。原著者仍舊抱持傳教者的精神，納入這兩章的內容。
翻譯這本書，是學習，是修煉。這過程大部分是在欣賞作者的行文鋪排，偶爾會有經驗到令人讚嘆的亮點，但偶爾也會有搖頭喟嘆的時刻。喟嘆大師也是人，是人就會犯錯，但大師不凡之處，在於會認錯，改錯，前提是要能知錯，隻是哲人已遠。第九版代錶修正過很多先前版本的疏漏，此譯本雖也已盡力校正一些，但觀念差異之處，則仍以尊重原著者為原則。但即使如此，漏網之魚仍在所難免，可能源自於原著者，也可能源自於譯者，除瞭明顯可見的低級錯誤外，歡迎各方賢達不吝指正交流。
郭俊賢
2021年九月
這是一本很有「人味」的統計書，即使哲人已遠！
本書是原著第九版的譯本。每次修訂，都是一次蛻變。蛻變意味著作者與時俱進，承認過去的部分錯誤，然後修正與再成長。原著者修訂此書時，已年逾70，且罹患骨髓癌，在老病纏身的狀態下，仍投注在此書的修訂，他一定是走在他想望的人生旅程上。2018年安息時，他必是帶著微笑離去。
這本書的人味，你可以從書中舉的例子嗅聞到，大多數的例子都以人為對象的實際研究，這樣的例子會更有趣，學到更多，但同時也代錶你要更用心，纔能進入研究的情境。而在內文中，關於統計方法的特性與限製的討論上，作者也勇於指齣自己在前幾版犯過的錯，讓你見識到你以為的客觀事實，其實都有討論空間，作者也不吝於提齣個人的主觀意見，而他的意見其實也有討論空間。這不就是人間嗎？
最有創造力的人性，應該是「好奇心」，再加上「好逸惡勞——懶」。因為懶得做，所以人類發明瞭很多器物。資訊科技應該也是好奇心和懶的產物。因為懶得動手算，所以有瞭統計套裝軟體，當代研究的資料分析，都離不開統計程式。
在統計軟體方麵，作者不隻介紹普及但價格不親民的SPSS外，更大力推廣自由軟體（free software）R語言的應用。如果願意學習用R語言跑統計，你應該可以學到很多，當然相對付齣的時間，也一定比傳統學習要多很多。
本書第20章的「隨機化檢定」與第21章「後設分析」是原著者與時俱進的最佳寫照。這些內容在一般入門統計書上是不可能見到的，但原著者認為這是未來的發展方嚮，所以即使這些方法幾乎無法靠人腦「一腦掌握」，一定得人腦、電腦「雙腦並用」纔可能執行這些分析。原著者仍舊抱持傳教者的精神，納入這兩章的內容。
翻譯這本書，是學習，是修煉。這過程大部分是在欣賞作者的行文鋪排，偶爾會有經驗到令人讚嘆的亮點，但偶爾也會有搖頭喟嘆的時刻。喟嘆大師也是人，是人就會犯錯，但大師不凡之處，在於會認錯，改錯，前提是要能知錯，隻是哲人已遠。第九版代錶修正過很多先前版本的疏漏，此譯本雖也已盡力校正一些，但觀念差異之處，則仍以尊重原著者為原則。但即使如此，漏網之魚仍在所難免，可能源自於原著者，也可能源自於譯者，除瞭明顯可見的低級錯誤外，歡迎各方賢達不吝指正交流。
郭俊賢
2021年九月
用戶評價
评分
說真的，我拿到這本書的時候，心裡是有些許嘀咕的。畢竟市麵上關於統計的書多如牛毛，內容從學術到應用五花八門，但真正能將「行為科學」這個複雜的變因整閤進去，還能保持邏輯清晰的，實在是鳳毛麟角。這本書的厲害之處，或許不在於它提供瞭多少新穎的統計模型，而在於它如何巧妙地將那些我們習以為常的統計方法，重新置放在人類決策、認知偏差這些看似虛無縹緲的議題上進行校準。舉例來說，它處理「序列相關性」的方式，就非常細膩，不像傳統計量經濟學那樣偏重時間序列的趨勢分析，而是著重於個體反應在不同刺激下的內部連結。那種對「情境依賴性」的考量，讓我讀起來特別有感，彷彿作者正坐在我旁邊，一邊幫我跑數據，一邊輕聲提醒：「別忘瞭，你處理的是活生生的人，不是完美的常態分佈麯線。」這種貼近實務界睏境的寫法，讓原本枯燥的統計章節變得生動起來，閱讀體驗非常流暢，幾乎沒有「卡頓」的感覺。
评分這本書的封麵設計簡直是走一個簡約到不行的風格，黑白線條勾勒齣一些符號，乍看之下，會覺得是某種古典哲學的註解，但翻開內頁，纔驚覺它根本是統計學的殿堂，而且還是行為科學領域的專門應用。我得說，光是那個書名《基礎行為科學統計學》就已經夠硬派瞭，完全沒有那種吸引大眾的親切感，就像是直接把你拉進一個冰冷的實驗室裡，要求你馬上進入狀況。不過，對於真正有誌於在心理學、社會學或者人力資源管理這塊領域深耕的人來說，這種「不拐彎抹角」的態度，或許纔是最實在的。我特別欣賞作者在緒論中對「測量本質」的探討，那種對數據背後意義的追問，遠遠超越瞭單純的公式堆砌。很多教科書隻是教你怎麼按計算機，但這本卻逼著你思考：你到底在測量什麼？這份對學術嚴謹性的堅持，讓我覺得這本書不隻是工具書，更像是一本思想啟濛錄。它沒有試圖討好初學者，但對於有基礎的人來說，這種直指核心的論述，反而是一種及時雨，讓人有種醍醐灌頂的感覺。
评分翻開中段關於「模型假設檢定」的章節，我差點沒把咖啡噴齣來。作者對P值的誤用和濫用現象，提齣瞭一連串辛辣的批判，語氣之重，簡直就像是個看不慣學術界浮誇風氣的老教授在訓話。他沒有使用太多華麗的辭藻，而是直接擺齣瞭幾組經典的實例，讓我們看看那些「顯著的結果」是如何在更嚴格的標準下瞬間崩塌的。這對我這種時常需要在報告中麵對「顯著性」壓力的研究者來說，簡直是當頭棒喝。而且，這本書在介紹貝氏統計法時，處理得極為謹慎且深入，它沒有將貝氏方法塑造成萬能靈藥，而是強調其在處理「先驗知識」時的倫理和方法論上的挑戰。這份坦誠和對學術界弊病的直言不諱，讓整本書的份量感一下子加重瞭許多，它不再是單純的技術手冊，更像是一本學術倫理的探討集。
评分這本參考書的排版風格，說真的，非常「理工科」。大量的圖錶和數學符號穿插其中，幾乎沒有多餘的留白來讓讀者喘口氣。對於習慣瞭圖文並茂、大量生活化比喻的讀者來說，一開始可能會感到有些吃力，需要不斷地迴頭查找術語錶。我記得有一段關於「多重共線性」的解釋，它用瞭整整兩頁來闡述變數間的糾纏關係，圖解雖然詳盡，但其複雜程度，讓我不得不承認，這絕對不是給那些想快速入門的讀者準備的。然而，一旦你撐過瞭前期的「痛苦建立期」，你會發現，作者對細節的執著為後續的複雜分析打下瞭無比堅實的地基。它強迫你必須在腦海中建構起一個完整的統計結構，而不是學會幾個孤立的技巧。這種循序漸進但又極度密集的學習方式，雖然辛苦，但迴報是紮實的內功。
评分全書讀完後，給我的整體感受是：這是一部專為「進階學習者」打造的統計工具箱，它的視野遠超齣瞭單純的描述統計範疇，直探行為推論的邊界。特別是關於「效度與信度」的討論，作者用大量的篇幅去解構社會科學研究中常見的測量誤差來源，並且提供瞭非常具體的修復策略，這點遠勝過我之前看過的其他幾本經典教材。它並沒有過度美化行為科學的複雜性，反而毫不留情地揭示瞭我們在嘗試量化人心時所麵臨的內在矛盾。書末附帶的案例分析，選取的都是當代學界熱議的議題，讓讀者能立刻將所學的統計知識投入到前沿的議題討論中去。總結來說，這本書就像是一把高精度的瑞士軍刀，雖然外觀低調，但每一個功能都設計得極其精準且耐用，是工具書中的上品，值得所有嚴肅對待行為科學研究的人珍藏。
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