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圖書標籤:

• 統計學
• 行為科學
• 數據分析
• 心理學
• 研究方法
• 統計推斷
• 概率論
• 假設檢驗
• 描述統計
• SPSS

　　年代：1994。版次：6 。

好的，這是一份關於一本假想的、名為《深入解析：現代心理學研究方法與數據驅動決策》的圖書簡介。這份簡介旨在詳細描述該書內容，同時明確排除與您提到的《Fundamental Statistics For Behavioral Sciences》相關的具體內容。 --- 圖書簡介：《深入解析：現代心理學研究方法與數據驅動決策》 導言：範式轉移下的心理學研究新視野 在當代心理學研究領域，數據驅動的洞察力已成為衡量理論深度和實踐應用價值的核心標準。本書《深入解析：現代心理學研究方法與數據驅動決策》並非對既有統計學基礎知識的簡單迴顧，而是一部麵嚮前沿、強調應用、聚焦於構建復雜模型和解釋高階研究設計的專業指南。它旨在彌閤理論構建與尖端定量分析之間的鴻溝，指導研究者如何在高復雜度數據環境中，設計齣更具效度和信度的實驗，並有效地將分析結果轉化為具有實際影響力的決策依據。 本書的核心定位是提供一套超越基礎描述性統計和常規推論方法的係統性框架，專注於處理現實世界中心理現象的非綫性、多層次和動態變化特性。我們認為，優秀的心理學研究不僅需要正確的計算，更需要深刻的理論理解如何將數據轉化為可檢驗的假設，並最終影響乾預措施的製定與政策的推行。 第一部分：研究設計的精微化與倫理革新 本部分著重於現代心理學研究的起點：高質量的設計與堅實的倫理基礎。 第一章：前沿研究範式：從經典實驗到生態瞬間評估（EMA） 本章將詳細探討心理學研究範式如何從傳統的實驗室控製環境擴展到動態、真實的情境。我們將深入剖析生態瞬間評估（Ecological Momentary Assessment, EMA）和經驗取樣法（Experience Sampling Method, ESM）的原理、實施細則及其在捕捉瞬時情緒、認知與行為變化中的優勢。重點討論如何設計多層次的采樣方案，以平衡時間序列數據的內在依賴性與跨個體差異。此外，還將比較優勢與劣勢，分析這些方法如何應對傳統快照式測量的局限性。 第二章：復雜乾預研究與因果推斷的現代路徑 在行為科學中，確定乾預措施的真實效果是核心挑戰。本章將聚焦於準實驗設計（Quasi-Experimental Designs）的深化應用，特彆是傾嚮性得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和斷點迴歸設計（Regression Discontinuity Design, RDD）在非隨機分配情境下的嚴謹應用。我們不僅講解這些技術的數學基礎，更側重於討論如何選擇最恰當的控製組策略，以及如何在使用這些方法時，最大化對潛在混淆變量的控製，從而增強因果推斷的力度。 第三章：研究透明度、可復現性與開放科學實踐 本章探討構建可信賴科學的製度性基礎。內容涵蓋預注冊（Preregistration）的實踐流程，從製定詳細分析計劃到數據收集完成後的透明報告。我們將詳細介紹開源工具和平颱（如OSF）的使用，並提供一套標準化的報告清單，確保研究方法和結果的清晰可溯源。同時，本章還將討論數據共享協議的設計，平衡隱私保護與科學共享的需求。 第二部分：高階建模與數據結構化處理 本部分是本書的技術核心，側重於處理心理學數據固有的復雜結構，尤其是層次性、縱嚮性和異質性。 第四章：多層次建模（Multilevel Modeling, MLM）的深度應用 針對行為科學數據普遍存在的嵌套結構（如學生嵌套在班級內，個體測量嵌套在時間點上），本章提供MLM的全麵指南。我們將超越基礎的兩層模型，深入講解三層模型、交叉分類模型（Cross-Classified Models），以及如何將時間作為連續變量納入模型（即增長麯綫模型，Growth Curve Modeling）。重點在於如何解釋隨機截距和隨機斜率的交互作用，以揭示個體差異如何調節變化軌跡。 第五章：潛變量建模與結構方程模型（SEM）的進階 結構方程模型是驗證復雜理論模型的利器。本章將深入探討潛變量的測量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）與結構模型（Path Analysis）的集成。我們將特彆關注測量不變性（Measurement Invariance）的檢驗，這對於跨文化或縱嚮研究中比較群體差異至關重要。此外，還將介紹如何使用潛變量增長模型（Latent Growth Curve Modeling）來描述個體變化模式，這比在MLM中將時間作為外生變量更為嚴謹。 第六章：貝葉斯方法論：從先驗知識到後驗推斷 隨著計算能力的增強，貝葉斯統計為心理學帶來瞭新的思維範式。本章將係統介紹馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法的直觀理解和實際操作。重點在於如何利用先驗信息來指導模型估計，尤其是在小樣本或數據稀疏的情況下。我們將通過實際案例演示，如何解釋後驗分布、計算可信區間，並對比貝葉斯與頻率派方法的哲學差異和實用優勢。 第三部分：分析進階與解釋的藝術 本部分關注如何從復雜模型中提取有意義的、可操作的解釋，並應對現代數據分析中的挑戰。 第七章：中介與調節效應的動態交互分析 行為變量之間的關係往往是間接且依賴情境的。本章將詳細闡述間接效應（Mediation）的現代檢驗方法，如Bootstrap法和Delta方法。更重要的是，我們將聚焦於調節效應的調節（Moderated Mediation），即中介路徑是否被特定變量影響。我們將展示如何使用模型擬閤程序來可視化和報告這些復雜的兩階段交互作用。 第八章：高維數據與降維策略：PCA、EFA與因子分析的精煉 在處理大量測量指標時，降維是必要的步驟。本章將區分探索性因子分析（EFA）、驗證性因子分析（CFA）以及主成分分析（PCA）在心理學語境下的適用性。我們將詳細討論如何通過因子鏇轉技術（如Promax, Oblimin）來獲得更具理論解釋力的因子結構，並提供在不同數據結構下選擇最佳降維策略的決策樹。 第九章：效應量報告與實用顯著性：超越P值 本章強調報告的實踐意義。我們將深入探討在復雜模型中報告效應量（Effect Size）的標準和挑戰，包括但不限於$R^2$的層次化解釋、Cohen's $d$的局限性，以及如何計算和解釋不同統計軟件報告的相對效應量。核心目標是訓練讀者將統計顯著性轉化為實用顯著性（Practical Significance），確保分析結果能夠指導實際的乾預目標設定。 結語：邁嚮解釋性建模的未來 本書的最終目標是培養新一代能夠熟練駕馭復雜定量工具、並能將其批判性地應用於前沿心理學理論檢驗的研究者。我們強調，強大的統計工具是服務於嚴謹的理論推理的，而非反之。通過掌握這些先進的分析技術，研究者將能更自信地設計齣具有高外部效度和內部效度的研究，從而推動行為科學嚮更精確、更有洞察力的方嚮發展。 ---

评分☆☆☆☆☆

《Fundamental Statistics For Behavioral Sciences》這本書，我認為對於任何想要深入瞭解行為科學研究的人來說，都絕對是不可或缺的參考。它的最大優點在於，能夠將看似枯燥的統計學概念，轉化為生動有趣、貼近現實的學術知識。書中對於統計學原理的闡述，總是能夠緊密結閤行為科學的研究情境，例如在探討相關性時，作者會舉例說明不同變項之間的相關性如何影響我們對行為的預測，以及如何避免「相關不等於因果」的誤區。這讓我能夠更清晰地看到統計學在理解和解釋人類行為中的作用。書中關於抽樣方法的介紹，我認為是極為細緻和實用的。作者不僅列舉瞭各種常見的抽樣方法，還深入分析瞭它們的適用條件、優缺點，以及在抽樣過程中可能齣現的偏差。這對於我這種在研究設計初期，常常為抽樣問題所睏擾的學習者來說，無疑是一份寶貴的指南。我特別喜歡書中關於「誤差來源」的分析，它讓我意識到，統計學的意義並不僅僅在於分析數據，更在於對數據背後的不確定性和潛在偏差有著深刻的認識。書中對於統計軟體操作的引導，也做得非常到位。它提供瞭清晰的步驟說明，並且通過實際的數據集，讓讀者能夠親手操作，從而將理論知識轉化為實際技能。我記得在學習如何進行描述性統計分析時，書中的步驟引導，讓我能夠輕鬆地計算齣平均數、標準差、眾數等關鍵指標，並且理解這些指標的實際意義。此外，書中對於統計學在不同行為科學分支領域的應用，進行瞭廣泛而深入的介紹，讓我能夠看到統計學的普適性和強大力量。總體來說，這本書不僅教授瞭統計學的知識，更培養瞭我對統計學的興趣和信心，讓我能夠更從容地麵對未來的學術研究。

评分☆☆☆☆☆

這本《Fundamental Statistics For Behavioral Sciences》對於我這種對統計學一直存在「畏難情緒」的人來說，簡直是一場及時雨。我過去的經驗告訴我，統計學就是數字、公式和複雜的推導，一看到就頭大。但是，這本書徹底顛覆瞭我的看法。作者在開頭就非常誠懇地嚮讀者保證，這本書並非要將我們培養成數學傢，而是要幫助我們理解統計學的核心思想，並且能夠運用這些思想來分析和解釋行為科學的研究。書中的語言風格非常親切，就像朋友在跟你聊天一樣，沒有過多的學術腔調。當作者介紹到一個新的統計概念時，他總是會先講述一個與之相關的真實研究情境，讓我們明白為什麼需要這個統計方法，它能解決什麼問題，然後再逐步深入到具體的公式和步驟。我特別喜歡書中對「誤差」概念的闡述，它不僅僅是簡單地指數據的偏差，而是從研究設計、測量工具、樣本取樣等多個層麵，深入剖析瞭誤差的來源，並且提供瞭如何盡量減少誤差的建議。這讓我意識到，統計學的嚴謹性，其實貫穿於整個研究的始終，而不僅僅是數據分析階段。書中關於抽樣方法的介紹，也讓我受益匪淺。作者詳細講解瞭隨機抽樣、分層抽樣、集群抽樣等不同方法的優缺點，以及在不同研究情境下如何選擇最閤適的抽樣方法。這對於確保研究結果的代錶性和推論的有效性，至關重要。此外，書中對於統計軟體操作的指導，也足夠詳細，讓我在學習理論知識的同時，能夠動手實踐，將抽象的統計概念轉化為具體的數據分析過程。我可以說，這本書不僅僅是一本教科書，更像是一位循循善誘的引路人，引導我在行為科學的統計學領域，找到方嚮，建立信心。

评分☆☆☆☆☆

這本《Fundamental Statistics For Behavioral Sciences》對我來說，可謂是「雪中送炭」。過去我對統計學的印象，就是一堆看不懂的公式和符號，常常在閱讀學術論文時，因為看不懂統計分析部分而感到沮喪。然而，這本書以一種極為友善且循序漸進的方式，將統計學的迷人之處展現給我。書中最大的亮點之一，就是它對統計學概念的解釋，總是能夠引導讀者從「為什麼」開始。例如，在介紹變異數分析（ANOVA）時，作者並非直接跳到F檢定，而是先探討瞭當我們需要比較三組或三組以上平均數時，為什麼不能簡單地重複進行t檢定，從而引導齣ANOVA的必要性。這種問題導嚮的講解方式，讓我在學習過程中，始終能夠保持清晰的思路。書中對於統計軟體（例如SPSS）的操作教學，也極為詳盡。作者不僅提供瞭步驟化的指令，更重要的是，他會解釋每一個操作背後的統計學意義，以及如何解讀軟體輸齣的結果。這讓我不再是機械地操作，而是真正理解瞭背後的邏輯。我記得在學習進行卡方檢定時，書中的範例提供瞭一個非常實際的研究情境，通過SPSS的操作，我得以親手分析數據，並且理解瞭不同類別變數之間是否存在關聯性。此外，書中對於統計學的應用，進行瞭非常廣泛的探討，從心理學的測驗與評量，到教育學的學習成效評估，再到社會學的問捲調查分析，都進行瞭深入的闡述。這讓我看到瞭統計學在行為科學各個領域的強大生命力。這本書不僅讓我學會瞭統計學的知識，更重要的是，它重塑瞭我對統計學的看法，讓我從恐懼轉變為欣賞，並且充滿瞭學習的動力。

评分☆☆☆☆☆

《Fundamental Statistics For Behavioral Sciences》這本書，對於我在行為科學領域的學習，提供瞭極為堅實的基礎。它的內容編排非常係統化，從最基礎的描述性統計，逐步深入到推論性統計，再到一些進階的分析方法。每一次介紹一個新的統計概念，作者都會從行為科學研究的實際需求齣發，解釋這個概念的必要性和應用價值。這讓我在學習過程中，始終能夠保持學習的動力和興趣。書中對於假設檢定過程的講解，可以說是教科書級別的。作者不僅詳細解釋瞭零假設、對立假設、檢定統計量、顯著性水準等核心要素，更重要的是，他強調瞭在解釋假設檢定結果時，需要考慮研究的實際意義，而不是僅僅依賴P值。這對於避免研究結果的誤讀和誤用，具有極為重要的指導意義。我特別喜歡書中關於「抽樣誤差」的討論。作者深入淺齣地解釋瞭抽樣誤差的來源，以及它對推論性統計結果的影響。這讓我對統計推論的局限性有瞭更深刻的認識，也更能理解為什麼研究結果總是伴隨著一定的不確定性。書中對於迴歸分析的講解，也極為詳盡。作者不僅介紹瞭簡單線性迴歸，還涵蓋瞭多元迴歸，並且詳細闡述瞭如何解釋迴歸係數、判斷模型的擬閤優度，以及如何進行預測。更重要的是，書中強調瞭迴歸分析在行為科學中的廣泛應用，例如預測學生的學業成績、預測患者的康復進度等，讓我看到瞭統計學在實際決策中的巨大潛力。我認為這本書最大的價值在於，它不僅僅是教授統計學的知識，更是在傳授一種科學的思維方式，引導我們如何用數據說話，如何科學地解釋現象。

评分☆☆☆☆☆

這本《Fundamental Statistics For Behavioral Sciences》絕對是我近年來讀過的，最為「有溫度」的統計學教科書。它沒有像很多同類書籍那樣，將讀者淹沒在晦澀難懂的公式和術語中，而是用一種非常平易近人的方式，引導我們領略統計學的魅力。書中對於統計學在行為科學領域的應用，進行瞭非常深入的探討。作者不僅介紹瞭基礎的描述性統計和推論性統計，還涵蓋瞭許多進階的主題，例如因素分析、路徑分析等，並且都通過實際的研究案例來進行說明。這讓我在學習理論的同時，能夠不斷看到統計學在學術研究中的實際價值。我印象特別深刻的是，書中對於「信度」和「效度」這兩個概念的闡述。作者不僅詳細解釋瞭它們的定義和區別，還通過具體的例子，說明瞭如何評估測量工具的信度和效度，以及它們對研究結果的影響。這讓我意識到，統計學的應用，不僅僅是在數據分析階段，更應該貫穿於整個研究設計和數據收集的過程中。書中對於各類統計檢定的講解，也極為細緻。從t檢定、ANOVA到卡方檢定，作者都提供瞭清晰的步驟和詳盡的範例，並且強調瞭如何根據研究問題和數據類型來選擇閤適的統計檢定。更重要的是，書中還介紹瞭如何解讀和報告統計檢定的結果，這對於我撰寫學術論文和理解他人研究成果，有著非常直接的幫助。我特別欣賞書中在介紹某些複雜統計方法時，會輔以歷史背景和思想演變的講述，這不僅讓我瞭解瞭方法的來龍去脈，也更容易理解其背後的邏輯。這本書不僅僅是關於統計學的知識，更是在傳授一種科學思維方式，引導我們如何用數據說話，如何科學地解釋現象。

评分☆☆☆☆☆

第一次翻開《Fundamental Statistics For Behavioral Sciences》，就有一種相見恨晚的感覺。這本書的編排方式非常巧妙，對於我這種非數學背景齣身，但在行為科學領域有著濃厚興趣的讀者來說，簡直是福音。作者在介紹統計學概念時，並非一味地堆砌公式和術語，而是從行為科學研究的實際齣發，巧妙地將統計方法與實際應用情境結閤。例如，在講述假設檢定時，作者並沒有直接丟齣P值和顯著性水準，而是先探討瞭研究者在麵對實驗結果時可能產生的睏惑，像是「這個差異是真的嗎？還是隨機齣現的？」這樣的提問，立刻就讓讀者產生瞭共鳴，然後再循序漸進地引導讀者理解假設檢定的邏輯與步驟。書中大量的案例分析，更是讓我印象深刻。從對兒童發展、社會心理學、認知心理學等不同領域的研究案例中，我看到瞭統計學如何被應用來迴答形形色色的研究問題，例如如何判斷某種教學方法是否有效，或者某種廣告策略是否能提升消費者購買意願。這些案例的選取都非常貼近行為科學研究的熱點，讓我能夠清晰地看到統計學在實際研究中的價值。而且，書中提供的圖錶和數據分析範例，也相當詳實，即使是初學者，也能夠透過這些範例，一步一步地跟著操作，逐漸掌握資料分析的技巧。我特別喜歡書中對於「統計顯著性」與「實際意義」的區分。很多時候，我們容易陷入數據迷思，認為隻要P值小於0.05就一切OK，但這本書提醒我們，統計上的顯著差異，並不一定代錶在現實世界中具有重要的應用價值。這種務實的觀點，對於避免研究結果的誤讀和誤用，有著極為重要的指導意義。總之，這是一本充滿啟發性、實用性，並且能夠激發讀者學習興趣的統計學入門書籍，非常推薦給所有在行為科學領域的學習者。

评分☆☆☆☆☆

《Fundamental Statistics For Behavioral Sciences》這本書，絕對是我在行為科學領域學習過程中的「得力助手」。它以一種非常清晰、係統的方式，為我打開瞭統計學的大門。書中對於統計學概念的講解，總是能夠從實際研究情境齣發，讓抽象的概念變得具體可感。例如，在介紹獨立樣本t檢定時，作者會舉例說明如何比較兩組不同處理組的平均分數，以此來理解t檢定的原理和應用。這種由具體到抽象的講解方式，讓我在學習過程中，始終能夠保持清晰的思路。書中對於統計軟體（例如SPSS）的操作教學，也做到瞭極為詳盡。作者不僅提供瞭步驟化的指令，更重要的是，他會解釋每一個操作背後的統計學意義，以及如何解讀軟體輸齣的結果。這讓我不再是機械地操作，而是真正理解瞭背後的邏輯。我記得在學習如何進行單因子變異數分析（One-way ANOVA）時，書中的步驟引導，讓我能夠輕鬆地完成數據分析，並且理解瞭不同組別之間是否存在顯著差異。此外，書中對於統計學在不同行為科學分支領域的應用，進行瞭廣泛而深入的介紹，讓我能夠看到統計學的普適性和強大力量。從心理學的診斷工具效度評估，到教育學的教學模式優劣比較，再到社會學的民意調查分析，都進行瞭詳細的闡述。我認為這本書最大的價值在於，它不僅僅是教授統計學的知識，更是在傳授一種科學的思維方式，引導我們如何用數據說話，如何科學地解釋現象。

评分☆☆☆☆☆

《Fundamental Statistics For Behavioral Sciences》這本書，我必須說，它的寫作風格真的讓我在學習統計學的過程中，少走瞭很多彎路。以往我接觸到的統計學書籍，往往過於理論化，讀起來枯燥乏味，常常看到一半就覺得力不從心。但這本卻完全不同，作者彷彿是一位經驗豐富的導師，用非常清晰、有條理的方式，引導我們一步步走進統計學的世界。書中對於每一個統計概念的解釋，都力求淺顯易懂，並且會輔以大量的圖示和錶格，讓抽象的概念變得具體可感。例如，在解釋變異數分析（ANOVA）時，作者並沒有直接講述F檢定的公式，而是先從「為什麼我們需要比較多組的平均數？」這個問題齣發，層層剝繭，逐步介紹ANOVA的原理、適用條件以及結果的解讀。更讓我驚喜的是，書中將統計軟體的應用融入其中，例如SPSS的實際操作步驟，讓我在學習理論的同時，也能夠動手實踐，將所學知識轉化為實際操作技能。我記得在學習卡方檢定時，書中提供瞭一個關於不同人格特質與特定行為模式之間關聯性的案例，透過SPSS的實操步驟，我得以親手分析數據，驗證這些關聯性是否存在。這種「做中學」的方式，大大提升瞭我的學習效率和對統計學的信心。此外，書中對於統計學的應用場景的描寫，也非常到位。作者深入淺齣地探討瞭統計學在心理學、教育學、社會學等行為科學分支領域的廣泛應用，讓我深刻理解瞭統計學不僅僅是學術研究的工具，更是我們理解人類行為、解決社會問題的關鍵。讀完這本書，我感覺自己對統計學的恐懼感消失瞭，取而代之的是一種躍躍欲試的學習熱情，我開始能夠更自信地去閱讀和理解學術論文中的統計分析部分，並且在自己的研究中嘗試應用相關的統計方法。

评分☆☆☆☆☆

《Fundamental Statistics For Behavioral Sciences》這本書，對我個人而言，是一次非常愉快的學術探索之旅。首先，它在編排結構上就顯得與眾不同，不像許多傳統的統計學書籍那樣，將所有的理論都塞在前麵，而是巧妙地將理論與實際應用結閤。當你還在為一個新概念感到睏惑時，作者立刻就會拿齣一個實際的研究案例，讓你看到這個概念是如何被運用在解決實際問題中的。這對於我這種「重實踐，輕理論」的學習者來說，無疑是一個巨大的鼓勵。書中對於假設檢定過程的講解，我認為是最為精彩的部分之一。作者並沒有直接跳到P值的概念，而是先從「研究者如何判斷實驗結果是否偶然」這個最根本的問題齣發，引導讀者理解零假設、對立假設的意義，以及為什麼需要進行假設檢定。然後，再逐步介紹檢定統計量、顯著性水準等核心要素。這種由淺入深、由問題導嚮的講解方式，讓我能夠真正理解假設檢定的邏輯，而不是死記硬背。書中對於迴歸分析的講解，也極為詳實。作者不僅介紹瞭簡單線性迴歸，還涵蓋瞭多元迴歸，並且詳細闡述瞭如何解釋迴歸係數、判斷模型的擬閤優度，以及如何進行預測。更重要的是，書中強調瞭迴歸分析在行為科學中的廣泛應用，例如預測學生的學業成績、預測患者的康復進度等，讓我看到瞭統計學在實際決策中的巨大潛力。我個人特別喜歡書中關於「多重比較」的討論，這是一個很容易被新手忽略但卻非常重要的問題。作者清晰地解釋瞭為什麼在進行多重比較時，會增加第一類錯誤的機率，並且介紹瞭Bonferroni校正、Tukey's HSD等方法來解決這個問題。這對於確保研究結果的可靠性，至關重要。總體而言，這本書的講解方式非常人性化，它懂得讀者的顧慮，並且用最有效的方式來幫助讀者剋服學習上的障礙。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，在翻開《Fundamental Statistics For Behavioral Sciences》之前，我對統計學的態度是既敬畏又畏懼。但這本書完全改變瞭我的看法。作者的寫作風格非常親切，就像一位經驗豐富的老師，耐心地引導著每一個讀者，即使是統計學的門外漢，也能夠輕鬆入門。書中最大的特色之一，就是它將統計學概念與行為科學的實際研究緊密結閤。例如，在介紹信度與效度時，作者並沒有簡單地給齣定義，而是通過具體的心理測驗案例，展示瞭如何評估測量工具的信度與效度，以及它們對研究結果的影響。這讓我深刻理解瞭統計學在量化研究中的重要性。書中關於抽樣方法的介紹，也讓我受益匪淺。作者詳細講解瞭各種抽樣方法的優缺點，以及在不同研究情境下如何選擇最閤適的抽樣方法，並且特別強調瞭抽樣偏差的潛在影響。這對於確保研究結果的代錶性和推論的有效性，至關重要。我特別欣賞書中關於「統計顯著性」與「實際意義」的區分。作者再三強調，統計上的顯著差異，並不一定代錶在現實世界中具有重要的應用價值。這種務實的觀點，對於避免研究結果的誤讀和誤用，有著極為重要的指導意義。此外，書中對於各類統計檢定的講解，也極為細緻，從t檢定、ANOVA到卡方檢定，作者都提供瞭清晰的步驟和詳盡的範例，並且強調瞭如何根據研究問題和數據類型來選擇閤適的統計檢定。我認為這本書不僅是一本統計學的教科書，更是一位循循善誘的引路人，幫助我在行為科學的統計學領域，找到方嚮，建立信心。