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基礎行為科學統計學
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內容簡介

  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,除了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向,故特別納入講述,讓讀者能跟上統計學發展的脈動。在統計軟體方面,作者不只介紹普及的 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. 正文穿插的統計學家小傳,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。
 
 

作者介紹

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 
  國家文教機構講座教師
  學術交流基金會助理研究員
  META 郭易心方小學堂主持人
 
 

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 回顧: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:癌症病患的心理症狀
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 好的猜測勝過未回答
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(回溯)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 艾森克的研究
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:卡方的適合度檢定
19.2 兩個類別變項:列聯表分析
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表
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 無母數和無分配限制的統計檢定
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 效果量指標的簡單回顧
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 統計表

 
 

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,但同時也代表你要更用心,才能進入研究的情境。而在內文中,關於統計方法的特性與限制的討論上,作者也勇於指出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,作者也不吝於提出個人的主觀意見,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,所以人類發明了很多器物。資訊科技應該也是好奇心和懶的產物。因為懶得動手算,所以有了統計套裝軟體,當代研究的資料分析,都離不開統計程式。

  在統計軟體方面,作者不只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,當然相對付出的時間,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向,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」才可能執行這些分析。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,只是哲人已遠。第九版代表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,除了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
 

詳細資料

  • ISBN:9786269595327
  • 規格:平裝 / 704頁 / 17 x 23 x 3.52 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣

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