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商品簡介
作者簡介
目次
商品簡介
本書主要講述行為科學（重點是心理學）中使用的統計知識，內容涉及描述性統計、簡單的假設驗證、多元統計和統計建模等。全書共分5個部分：1、描述性統計；2、推論統計；3、多元統計；4、以結構方程為例，介紹統計建模的過程；5、介紹“新統計”的基本思想。本書特色在於：（1）沒有深奧的數學公式，題目儘量用簡單的數據，消除學生對相關數學知識的恐懼。（2）將統計與具體的研究情境相結合，向讀者傳遞如何針對具體研究運用適宜的統計方法的信息。（3）在理論方面，吸收西方心理學界新近的統計理論方法，反映學術界新動態。（4）試圖將高等統計的一些重要內容，包括應用軟件包SPSS輸出結果，以較通俗的方式介紹給讀者。（5）書末配有10套綜合練習題，供讀者自學之用。
作者簡介
甘怡群，北京大學心理與認知科學學院教授。目前任中國心理學會心理測量分會理事，國際SSCI期刊“Applied Psychology：Health and Well-being”編委，《心理科學進展》編委，《中國心理衛生雜誌》常務編委,《中國臨床心理學雜誌》編委。同時也是22個國際性學術期刊的審稿人。研究領域集中在應對、心理健康。
目次
目 錄
**章統計和度量的基本概念
§1 統計、科學和觀察
§2 科學方法和實驗設計
§3 心理統計中常用的一些概念和統計符號
第二章次數分佈
§1 次數分佈表
§2 次數分佈圖
§3 次數分佈的特徵和計算
第三章集中量數與差異量數
§1 集中量數
§2 差異量數
第四章z分數、正態分佈和概率
§1 z分數及其應用
§2 正態分佈
第五章概率和樣本:樣本均值的分佈
§1 樣本均值的分佈
§2 樣本均值分佈與概率
第六章假設檢驗初步
§1 假設檢驗的性質和種類
§2 假設檢驗的基本邏輯
§3 z檢驗
§4 假設檢驗的兩類錯誤
§5 假設檢驗的前提
§6 假設檢驗的效力
第七章二項分佈
§1 二項分佈的概率
§2 二項分佈的均值和標準差
§3 百分比檢驗
第八章t統計量簡介
§1 t統計量簡介
§2 t統計量和 z統計量的比較
§3 t統計量的自由度
§4 t分佈
§5 t檢驗
第九章兩個獨立樣本的假設檢驗
§1 獨立樣本均值差異的分佈
§2 獨立樣本的 t統計量
§3 獨立樣本 t檢驗的統計前提
§4 獨立樣本 t檢驗
§5 獨立樣本 t檢驗的效應量、95%置信區間和效力
第十章兩個相關樣本的假設檢驗
§1 相關樣本 t檢驗統計量的計算
§2 相關樣本 t檢驗的效應量和95%置信區間
§3 相關樣本的假設檢驗
§4 相關樣本 t檢驗的統計前提
§5 相關樣本設計的問題
第十一章總體參數的估計
§1 點估計的概念和優良性
§2 區間估計的概念和一般步驟
§3 和總體均值相關的估計
§4 影響置信區間寬度的因素
§5 區間估計和假設檢驗的聯繫
第十二章單因素和重複測量方差分析
§1 方差分析的基本原理
§2 獨立樣本方差分析
§3 事後檢驗
§4 重複測量方差分析
§5 方差分析的數據前提
§6 方差分析的效應大小和統計效力
第十三章二因素方差分析
§1 相關概念及其表示方法
§2 二因素方差分析過程
§3 二因素方差分析結果的解釋
§4 二因素方差分析的統計前提
第十四章相關
§1 相關的數據表和散點圖
§2 相關的特點
§3 Pearson相關
§4 Spearman相關
§5 點二列相關
§6 Kendall和諧係數
第十五章回歸初步
§1 回歸方程
§2 回歸線的準確性
§3 回歸的假設檢驗
§4 效應量
§5 一元線性回歸的數據要求和統計前提
第十六章卡方檢驗
§1 卡方匹配度（擬合優度）檢驗
§2 卡方獨立性檢驗
第十七章非參數檢驗
§1 順序型數據和秩統計量
§2 曼-惠特尼U檢驗
§3 符號檢驗法
§4 維爾克松T檢驗
§5 克-瓦氏單向方差分析
§6 弗裡德曼雙向方差分析
第十八章多元回歸分析
§1 多元回歸分析簡介
§2 多元回歸過程和結果輸出
第十九章因素分析
§1 因素分析簡介
§2 因素分析的步驟
§3 用SPSS進行因素分析
第二十章多元方差分析
§1 多元方差分析簡介
§2 相關理論問題
§3 數據要求與統計前提
§4 使用SPSS完成多元方差分析
§5 重要參數及解釋
§6 多組比較的敏感性和穩健性
第二十一章中介模型與調節模型
§1 中介模型簡介
§2 中介模型原理
§3 中介效應檢驗
§4 SPSS檢驗中介效應
§5 調節模型簡介
§6 調節模型的原理
§7 調節效應的檢驗方法
§8 使用SPSS檢驗調節效應
§9 同時包括調節和中介效應的模型
第二十二章結構方程模型
§1 結構方程模型簡介
§2 驗證性因素分析
§3 全模型
§4 路徑分析
§5 常見問題
第二十三章新統計
§1 效應量
§2 置信區間簡介
§3 元分析
參考文獻
綜合練習題
**章統計和度量的基本概念
§1 統計、科學和觀察
§2 科學方法和實驗設計
§3 心理統計中常用的一些概念和統計符號
第二章次數分佈
§1 次數分佈表
§2 次數分佈圖
§3 次數分佈的特徵和計算
第三章集中量數與差異量數
§1 集中量數
§2 差異量數
第四章z分數、正態分佈和概率
§1 z分數及其應用
§2 正態分佈
第五章概率和樣本:樣本均值的分佈
§1 樣本均值的分佈
§2 樣本均值分佈與概率
第六章假設檢驗初步
§1 假設檢驗的性質和種類
§2 假設檢驗的基本邏輯
§3 z檢驗
§4 假設檢驗的兩類錯誤
§5 假設檢驗的前提
§6 假設檢驗的效力
第七章二項分佈
§1 二項分佈的概率
§2 二項分佈的均值和標準差
§3 百分比檢驗
第八章t統計量簡介
§1 t統計量簡介
§2 t統計量和 z統計量的比較
§3 t統計量的自由度
§4 t分佈
§5 t檢驗
第九章兩個獨立樣本的假設檢驗
§1 獨立樣本均值差異的分佈
§2 獨立樣本的 t統計量
§3 獨立樣本 t檢驗的統計前提
§4 獨立樣本 t檢驗
§5 獨立樣本 t檢驗的效應量、95%置信區間和效力
第十章兩個相關樣本的假設檢驗
§1 相關樣本 t檢驗統計量的計算
§2 相關樣本 t檢驗的效應量和95%置信區間
§3 相關樣本的假設檢驗
§4 相關樣本 t檢驗的統計前提
§5 相關樣本設計的問題
第十一章總體參數的估計
§1 點估計的概念和優良性
§2 區間估計的概念和一般步驟
§3 和總體均值相關的估計
§4 影響置信區間寬度的因素
§5 區間估計和假設檢驗的聯繫
第十二章單因素和重複測量方差分析
§1 方差分析的基本原理
§2 獨立樣本方差分析
§3 事後檢驗
§4 重複測量方差分析
§5 方差分析的數據前提
§6 方差分析的效應大小和統計效力
第十三章二因素方差分析
§1 相關概念及其表示方法
§2 二因素方差分析過程
§3 二因素方差分析結果的解釋
§4 二因素方差分析的統計前提
第十四章相關
§1 相關的數據表和散點圖
§2 相關的特點
§3 Pearson相關
§4 Spearman相關
§5 點二列相關
§6 Kendall和諧係數
第十五章回歸初步
§1 回歸方程
§2 回歸線的準確性
§3 回歸的假設檢驗
§4 效應量
§5 一元線性回歸的數據要求和統計前提
第十六章卡方檢驗
§1 卡方匹配度（擬合優度）檢驗
§2 卡方獨立性檢驗
第十七章非參數檢驗
§1 順序型數據和秩統計量
§2 曼-惠特尼U檢驗
§3 符號檢驗法
§4 維爾克松T檢驗
§5 克-瓦氏單向方差分析
§6 弗裡德曼雙向方差分析
第十八章多元回歸分析
§1 多元回歸分析簡介
§2 多元回歸過程和結果輸出
第十九章因素分析
§1 因素分析簡介
§2 因素分析的步驟
§3 用SPSS進行因素分析
第二十章多元方差分析
§1 多元方差分析簡介
§2 相關理論問題
§3 數據要求與統計前提
§4 使用SPSS完成多元方差分析
§5 重要參數及解釋
§6 多組比較的敏感性和穩健性
第二十一章中介模型與調節模型
§1 中介模型簡介
§2 中介模型原理
§3 中介效應檢驗
§4 SPSS檢驗中介效應
§5 調節模型簡介
§6 調節模型的原理
§7 調節效應的檢驗方法
§8 使用SPSS檢驗調節效應
§9 同時包括調節和中介效應的模型
第二十二章結構方程模型
§1 結構方程模型簡介
§2 驗證性因素分析
§3 全模型
§4 路徑分析
§5 常見問題
第二十三章新統計
§1 效應量
§2 置信區間簡介
§3 元分析
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