图书介绍
心理统计学 第3版 上PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- （美）Barry H.Cohen著 著
- 出版社： 上海：华东师范大学出版社
- ISBN：7561782057
- 出版时间：2011
- 标注页数：454页
- 文件大小：140MB
- 文件页数：490页
- 主题词：
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图书目录
第一部分描述性统计1
第1章 心理统计概论3
A部分 基本概念3
什么是统计？3
统计和研究4
变量和常量5
测量量尺5
连续变量和离散变量9
心理量尺和变量10
参数统计和非参数统计10
自变量和因变量10
实验研究和相关研究11
总体和样本12
统计公式13
B部分 基本统计过程16
下标变量16
求和符号16
求和符号的特征17
四舍五入（缩减数字）20
C部分 选读材料23
双重求和23
随机变量和数学分布24
第2章 频数表、图和分布27
A部分 基本概念27
频数分布28
累积频数分布29
相对频数和累积相对频数分布29
累积百分比分布30
百分位数31
图32
实际分布与理论分布36
B部分 基本统计过程41
分组频数分布41
表观极限和真实极限42
建构组距43
选择组距宽度43
选择最低组距的极限44
相对和累积频数分布45
累积百分比分布45
用线性内插法求百分位数和百分位46
图示一个分组频数分布48
绘制频数分布图的指导原则49
C部分 选读材料54
茎叶图54
第3章 集中趋势和变异的测量59
A部分 基本概念59
集中趋势测量59
变异测量64
偏态分布73
B部分 基本统计过程80
平均数计算公式80
方差和标准差计算公式82
直接通过计算器求标准差84
均数的特性85
标准差的特性87
C部分 选读材料91
箱线图92
处理极端值95
测量偏度96
测量峭度98
重要公式101
第4章 标准分和正态分布105
A部分 基本概念105
Z分数105
从Z分数求原始分数107
Z分数集108
Z分数的特性109
SAT、T和IQ分数110
正态分布111
概率论初步：光滑分布与离散事件113
实际分布与正态分布115
Z分数：一种研究工具116
均数的抽样分布117
均数的标准误118
抽样分布与总体分布119
B部分 基本统计过程123
求百分位123
求两个Z分数之间区域的面积125
求给定区域所对应的原始分数126
分布中间区域的面积128
从分数到比例和从比例到分数128
描述样本129
C部分 选读材料135
中心极限定理137
概率138
重要公式145
第二部分单样本和双样本假设检验147
第5章 假设检验导论：单样本Z检验149
A部分 基本概念149
选择被试组150
假设检验的必要性150
零假设检验的逻辑151
零假设分布152
关于单样本的零假设分布152
Z分数和零假设分布153
统计决定155
Z分数作为检验统计量156
一类错误和二类错误158
一类错误与二类错误之间的权衡159
单侧检验与双侧检验160
B部分 基本统计过程164
第一步：提出假设165
第二步：选择统计检验和显著性水平166
第三步：选择样本和收集数据166
第四步：求拒绝区域167
第五步：计算检验统计量169
第六步：作出统计推断170
解释结果171
单样本Z检验的前提条件172
单样本检验的多样性173
为什么单样本检验很少采用？174
发表单样本检验结果175
C部分 选读材料179
零假设检验相当于一个垃圾邮件过滤器179
心理学研究中零假设曾经为真吗？183
重要公式185
第6章 区间估计和t分布186
A部分 基本概念186
零假设分布的均数187
总体标准差未知的情况188
计算一个简单的例子189
t分布189
自由度和t分布190
t分布的临界值192
单样本t检验193
样本量和单样本t检验194
单样本t检验的运用194
单样本t检验的注意事项195
估计总体均数195
B部分 基本统计过程199
第一步：选择样本量199
第二步：选择置信水平200
第三步：选择随机样本和收集数据200
第四步：计算区间上下限200
区间估计和零假设检验的关系204
单样本t检验和针对总体均数置信区间的前提假设206
运用置信区间处理总体均数206
发表单样本t检验的结果207
C部分 选读材料210
估计量的一些特性211
一项更为稳健的t检验212
稳健置信区间216
什么时候你应该采用稳健方法以及采用哪种方法？218
重要公式220
第7章 两独立样本均数t检验222
A部分 基本概念222
两样本均数差异的零假设分布223
差值的标准误224
比较两样本均数的公式225
针对两样本的零假设226
针对两个大样本的Z检验227
单独方差t检验228
汇合方差估计229
汇合方差t检验230
针对相等样本数量的公式230
两样本t检验231
如何解释t值232
统计结论的局限性232
B部分 基本统计过程235
第一步：提出假设236
第二步：选择统计检验和显著性水平236
第三步：选择样本和收集数据236
第四步：求拒绝区域237
第五步：计算t值238
第六步：作出统计推断239
解释结果239
两个总体均数差异的置信区间240
两独立样本的t检验假设242
方差齐性检验和单独方差t检验244
何时运用两样本t检验245
何时应建构置信区间246
把方差不齐性作为实验结果来处理246
发表两样本t检验结果247
C部分 选读材料251
样本均数间的零差异251
方差相加以求差异的方差251
单独方差t检验的临界值252
随机分配和单独方差t检验254
针对两个截尾均数的t检验255
重新抽样法256
重要公式259
第8章 统计检验力和效应量261
A部分 基本概念261
备择假设分布261
期望t值（δ）264
效应量265
检验力分析267
t值的解释268
效应量的估计269
操纵检验力270
B部分 基本统计过程273
使用检验力表273
α与检验力的关系275
样本大小固定时的检验力分析276
样本大小的确定276
样本大小不相等279
单样本检验的检验力280
C部分 选读材料283
回溯性检验力283
建构效应量的置信区间284
效应量的稳健估计值284
再次使用垃圾邮件过滤器的类比285
零假设检验的另外一个优势：表示结果可重复的概率292
重要公式295
第三部分每个被试涉及两次测量的假设检验299
第9章 线性相关301
A部分 基本概念301
完全相关302
负相关302
相关系数303
线性转换304
图示相关305
处理曲线关系306
样本相关的推广问题308
相关并不意味着因果关系311
涉及相关分析的真实验312
B部分 基本统计过程315
协方差316
无偏协方差316
皮尔逊r计算实例317
其他公式318
使用哪个公式318
皮尔逊r的显著性检验319
理解自由度321
皮尔逊r的前提假设322
皮尔逊相关系数的应用323
发表相关研究的结果324
C部分 选读材料328
相关检验的检验力328
Fisher Z转换330
ρ的置信区间331
检验ρ不为0的零假设332
检验两个独立样本r之间的差异333
重要公式336
第10章 线性回归338
A部分 基本概念338
完美预测339
用Z分数进行预测339
计算示范340
向均数回归340
根据Z分数作回归线340
原始分数的回归方程342
斜率和Y截距343
基于原始分数的预测344
解读Y截距345
量化回归线周围的误差345
估计的方差346
已解释和未解释的方差347
决定系数347
未决定系数348
计算估计方差348
B部分 基本统计过程351
寿险保费351
根据样本统计量计算回归352
求回归方程352
作出预测352
用样本统计量来计算估计的方差353
估计的标准误355
预测的置信区间355
置信区间计算示例356
线性回归的前提假设356
用Y回归X357
原始分数公式358
何时使用线性回归？358
C部分 选读材料364
点二列相关系数364
计算rpb365
根据t值求rpb366
解释rpb366
总体关联强度（ω2）367
二列r369
重要公式371
第11章 配对t检验374
A部分 基本概念374
前测—后测设计375
直接差异法376
配对t检验作为线性相关的函数377
自由度减少378
前测—后测设计的缺陷379
其他重复测量设计379
配对设计380
相关或相依样本381
什么时候不适合配对t检验381
B部分 基本统计过程384
第一步：陈述假设385
第二步：选择统计检验和显著性水平385
第三步：选择样本和收集数据385
第四步：求拒绝区域386
第五步：计算检验统计量387
第六步：作出统计推断387
在配对t检验中使用相关公式388
配对t检验的原始分数公式389
两个总体均数差的置信区间389
配对t检验的假设390
针对配对t检验的设计变式391
发表配对t检验的结果393
C部分 选读材料397
配对t检验的检验力397
配对t检验的效应量399
重要公式401
第四部分方差分析，不包含重复测量方差分析403
第12章 单因素独立样本方差分析405
A部分 基本概念405
t检验转换为方差分析406
扩展分母407
扩展分子408
F值408
F值作为两个总体方差估计值的比值409
自由度和F分布410
F分布的形态410
方差分析是一种单侧检验411
使用F值表412
三个等量样组示例412
一个简单的ANOVA413
解释F值414
单因素ANOVA的优势416
B部分 基本统计过程418
一个样本量不等的方差分析示例419
第一步：陈述假设419
第二步：选择检验统计量和显著性水平419
第三步：选取样本，收集数据420
第四步：求拒绝区域420
第五步：计算检验统计量421
第六步：统计决断423
解释显著性结果423
平方和方法423
原始数据公式424
独立样组单因素方差分析的假设426
方差齐性检验427
ANOVA的检验力和效应量429
单因素方差分析的变式432
发表单因素方差分析的结果434
C部分 选读材料441
方差解释率441
调和均数再探445
单因素ANOVA的非加权均数分析445
方差不齐性时对单因素ANOVA的修正446
重要公式451
第13章 多重比较455
A部分 基本概念455
所有可能t检验的次数455
以实验为单位的α456
复杂比较和事前比较457
Fisher氏被保护t检验458
完全零假设和部分零假设459
Tukey氏HSD检验461
Student化全距统计462
Tukey氏检验的优点和缺点462
其他事后成对比较方法464
事前比较的优势466
Bonferroni t或Dunn氏检验466
B部分 基本统计过程470
计算被保护t检验470
计算Fisher氏LSD值471
计算Tukey氏HSD值472
解释事后成对比较结果473
事后成对比较的置信区间473
Tukey氏HSD与ANOVA474
修正LSD检验475
你应该用哪种成对比较呢？475
复杂比较476
Scheffe氏检验480
正交对照481
修正Bonferroni检验484
C部分 选读材料490
趋势成分分析490
重要公式500
第14章 两因素方差分析503
A部分 基本概念503
计算一个简单的单因素方差分析503
加入第二个因子505
重新组合SS506
新术语506
计算两因素方差分析结果507
计算MSw508
计算药物处理因子的MSbet508
计算性别因子的MSbet509
对单元均数作图510
交互作用为零511
一般线性模型512
计算由交互作用引起的变异513
交互作用的类型513
从单元均数中分离出交互作用517
两因素方差分析中的F值518
两因素设计的优势518
B部分 基本统计过程522
第一步：陈述零假设523
第二步：选择显著性检验和显著性水平523
第三步：选择样本和收集数据523
第四步：查找拒绝区间524
第五步：计算检验统计量524
第六步：作出统计推断529
两因素ANOVA总结表529
解释结果530
针对显著主效应的事后比较531
两因素ANOVA中的效应量532
针对显著交互作用的事后比较535
两因素方差分析的假设539
两实验因子两因素方差分析的优势540
具有一个分组因子的两因素方差分析的优势541
具有两个分组因子的两因素方差分析的优势542
发表一个两因素方差分析的结果542
C部分 选读材料549
两因素ANOVA的事前比较549
趋势成分的交互作用551
非平衡设计的两因素方差分析551
三因素因子方差分析的概念554
计算三因素ANOVA563
对三因素ANOVA的后续检验566
2×2×2比较566
三因素设计的类型567
高阶ANOVA568
重要公式573
第五部分重复测量方差分析577
第15章 重复测量方差分析579
A部分 基本概念579
独立组方差分析的计算过程580
单因素重复测量方差分析作为两因素独立样组方差分析581
计算重复测量方差分析的SS成分582
独立样组方差分析与重复测量方差分析比较583
重复测量方差分析的优势584
图示被试与处理之间的交互作用585
重复测量方差分析与配对t检验比较586
顺序效应588
差异延滞效应588
随机区组设计589
B部分 基本统计过程593
第一步：陈述假设594
第二步：选择统计检验和显著性水平594
第三步：选择样本和收集数据594
第四步：查找拒绝区域595
第五步：计算检验统计量595
第六步：作出统计推断596
解释结果596
残差成分597
重复测量方差分析的效应量599
测量方差分析的检验力600
重复测量方差分析的假设601
处理球形假设不满足的情况604
事后比较605
重复测量和随机区组设计的变式606
发表重复测量方差分析的结果608
C部分 选读材料615
平衡615
重复测量的趋势分析618
两因素重复测量方差分析619
重要公式627
第16章 两因素混合设计方差分析629
A部分 基本概念629
再论单因素重复测量方差分析630
把单因素重复测量方差分析转变为混合设计方差分析631
混合设计方差分析中的两因素交互作用635
混合设计方差分析总结636
解释结果637
混合设计变式638
B部分 基本统计过程641
第一步：陈述假设641
第二步：选择统计检验和显著性水平642
第三步：选择样本和收集数据642
第四步：求拒绝区域643
第五步：计算检验统计量644
第六步：作出统计推断647
解释结果647
发表混合方差分析结果648
混合设计方差分析的假设649
一个特例：前—后测混合设计651
事后比较651
混合设计的效应量655
心理学文献摘录657
C部分 选读材料664
一个重复测量（或随机区组）因子方差分析的方差—协方差矩阵664
针对混合设计方差分析的事前比较：趋势交互作用668
从平衡设计中排除误差方差670
相对效率673
重要公式676
第六部分多元回归及其与方差分析的关系679
第17章 多元回归681
A部分 基本概念681
不相关预测变量682
标准化回归方程683
两个以上彼此不相关的预测变量684
相关系数的符号685
两个相关预测变量685
β权重值686
完全多余的预测变量688
偏回归斜率689
自由度691
半偏相关691
计算半偏相关692
抑制变量693
互补变量695
原始分数预测公式696
偏相关697
求最佳预测方程699
（以理论为基础的）分层回归701
B部分 基本统计过程705
针对复相关R的显著性检验706
检验各预测变量的显著性707
前向选择法708
反向删除法710
逐步回归711
逐步回归的误用712
多个预测变量引起的问题713
预测变量太少717
最小样本量717
多元回归的基本假设718
二分变量的回归720
多元回归作为研究工具721
发表多元回归结果725
C部分 选读材料731
处理曲线关系731
调节变量734
二分效标变量的多元回归736
路径分析740
重要公式745
第18章 用回归方法做方差分析748
A部分 基本概念748
虚拟编码749
回归平面750
效应编码751
一般线性模型752
方差分析检验和R2检验的对等性753
用回归方法处理两因素方差分析753
高阶方差分析的一般线性模型756
分析非平衡设计757
控制方差的方法761
B部分 基本统计过程767
简单协方差分析是一种多元回归767
用线性回归方法进行协方差分析770
事后比较779
通过多元回归进行协方差分析780
检验力和效应量781
协方差分析的假设781
一些其他考量783
多因子协方差分析784
当协变量不止一个时785
协方差分析的替代方案786
用协方差分析来处理自然组问题787
C部分 选读材料794
多元方差分析794
判别分析803
用MANOVA做重复测量检验804
重要公式808
第七部分非参数统计811
第19章 二项分布813
A部分 基本概念813
二项分布的来源814
N＝4的二项分布815
N＝12的二项分布817
当二项分布不对称818
二项分布的正态近似819
比率z检验821
B部分 基本统计过程824
第一步：提出假设824
第二步：选择统计检验和显著性水平824
第三步：选择样本和收集数据825
第四步：求拒绝区域825
第五步：计算检验统计量825
第六步：作出统计推断826
解释结果826
符号检验的前提假设826
赌徒谬误827
什么时候用二项分布做零假设检验828
C部分 选读材料831
概率的经典方法831
离散变量的概率运算法则832
排列组合833
建构二项分布835
针对概率的实证方法837
重要公式839
第20章 卡方检验840
A部分 基本概念840
多项分布840
卡方分布841
期望频次和观测频次842
卡方统计量842
卡方的临界值843
卡方分布的尾部844
基于无偏好的期望频次845
各种不同的单因素卡方检验846
B部分 基本统计过程850
二因素列联表850
关联皮尔逊卡方检验851
类别数据假设检验的实例851
最简单的情况：2×2表格855
卡方检验的假设856
独立性卡方检验的其他用途857
发表卡方检验的结果858
C部分 选读材料862
测量关联强度862
使用称名量尺时测量评分一致性865
Fisher完全检验868
多于两个变量的列联表869
重要公式872
第21章 顺序数据的统计检验874
A部分 基本概念874
排列数据874
比较两个独立样本的秩次875
秩次和875
U值876
处理并列数据877
何时运用Mann-Whitney检验878
重复测量或配对样本880
B部分 基本统计过程882
检验两个独立样组间的秩次差：Mann_Whitney检验882
配对分数差排序：Wilcoxon符号秩次检验887
顺序变量之间的相关：Spearman相关系数892
C部分 选读材料898
在几个组之间检验秩次差异：Kruskal-Wallis检验898
检验配对样本的秩次差异：Friedman检验900
Kendall和谐系数903
重要公式905
附录A统计表格907
参考文献929