教育及心理統計學（三版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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硃經明

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統計學原理與應用：數據驅動決策的基石 內容簡介 本書旨在為讀者提供堅實的數據分析與統計學基礎，涵蓋從描述性統計到復雜推斷的廣泛主題。我們緻力於將抽象的統計概念轉化為清晰、直觀的知識體係，並輔以大量實際案例，使讀者能夠熟練運用統計工具解決現實世界中的復雜問題。本書特彆注重培養讀者的數據素養，使其不僅能正確計算，更能批判性地解讀統計結果，從而做齣更明智的決策。 第一部分：統計學基礎與數據概述 第一章：統計學的核心概念與角色 本章首先界定統計學的範疇及其在現代社會，尤其是在科學研究、商業決策和公共政策製定中的不可或缺性。我們將區分描述性統計（Descriptive Statistics）與推斷性統計（Inferential Statistics）這兩大核心分支。描述性統計關注於數據摘要和可視化，旨在清晰地呈現數據集的特徵；而推斷性統計則利用樣本數據來對更大的總體（Population）做齣閤理估計和假設檢驗。 我們還將探討數據收集的倫理規範和常見陷阱，例如抽樣偏差（Sampling Bias）和測量誤差（Measurement Error）。理解數據的來源和質量，是後續所有分析工作的前提。 第二章：數據類型與測量尺度 數據的性質決定瞭可以使用哪些統計方法。本章係統梳理瞭不同類型的數據：定性數據（Qualitative Data）和定量數據（Quantitative Data）。對於定量數據，我們將深入區分定距尺度（Interval Scale）和定比尺度（Ratio Scale）；對於定性數據，則區分名目尺度（Nominal Scale）和順序尺度（Ordinal Scale）。對這些尺度的準確辨識，直接影響到選擇閤適的中心趨勢和離散度量指標。 第三章：數據可視化與探索性數據分析（EDA） 有效的數據可視化是溝通分析結果的關鍵。本章詳盡介紹瞭多種圖形工具的應用場景： 單變量分析： 頻率分布錶、直方圖（Histograms）、莖葉圖（Stem-and-Leaf Plots）和箱綫圖（Box Plots）。重點討論如何利用箱綫圖識彆數據分布的偏態（Skewness）和異常值（Outliers）。 雙變量分析： 散點圖（Scatter Plots）是探索兩個定量變量間關係的基石。對於定性與定量變量的組閤，則會引入分組箱綫圖或分組條形圖。 探索性數據分析（EDA）強調在正式建模前，通過可視化和初步計算來理解數據的潛在結構、模式和潛在問題。 第四章：集中趨勢與變異性度量 本章聚焦於數據分布的核心特徵： 集中趨勢的度量： 均值（Mean）、中位數（Median）和眾數（Mode）。我們將分析在不同數據分布形態下，哪種度量更能代錶“典型”值，例如，在存在極端值時，中位數相較於均值的魯棒性。 變異性的度量： 極差（Range）、方差（Variance）、標準差（Standard Deviation）和四分位距（Interquartile Range, IQR）。標準差作為最常用的離散度量，其平方根與原始數據單位一緻，便於解釋。我們還將介紹變異係數（Coefficient of Variation），用於比較不同尺度數據的相對變異程度。 第二部分：概率論與抽樣分布 第五章：概率論基礎 統計推斷建立在概率論的堅實基礎之上。本章從概率的基本公理開始，係統講解條件概率（Conditional Probability）、獨立事件（Independent Events）和乘法法則/加法法則。重點剖析貝葉斯定理（Bayes' Theorem）及其在更新信念和評估診斷測試準確性中的重要作用。 第六章：隨機變量與概率分布 隨機變量是連接現實世界事件與數學模型的橋梁。本章區分離散隨機變量與連續隨機變量。 離散分布： 詳細分析二項分布（Binomial Distribution）和泊鬆分布（Poisson Distribution）的應用場景。 連續分布： 重點介紹正態分布（Normal Distribution）。正態分布因其在自然界和許多社會現象中的普遍性，被稱為“鍾形麯綫”。我們將學習如何使用Z分數（Z-scores）將任何正態分布數據標準化，以便查錶或使用標準正態分布。 第七章：抽樣分布與中心極限定理 這是從描述統計邁嚮推斷統計的關鍵一步。本章解釋瞭“抽樣分布”的概念，即重復從總體中抽取樣本，計算某個統計量（如樣本均值 $ar{X}$）所形成的分布。 中心極限定理（Central Limit Theorem, CLT）是本書的核心定理之一。CLT指齣，無論總體分布形態如何，隻要樣本量足夠大，樣本均值的抽樣分布將趨嚮於正態分布。本章將深入探討CLT的意義及其對構造置信區間和進行假設檢驗的決定性影響。 第三部分：統計推斷的核心工具 第八章：估計：置信區間 估計是推斷統計的第一大任務：使用樣本信息來估計未知的總體參數。本章專注於置信區間（Confidence Intervals, CIs）的構建和解釋。 均值的置信區間： 分彆討論總體標準差已知（使用Z分布）和未知（使用t分布）的情況。t分布的自由度（Degrees of Freedom）概念將在此時引入。 比例的置信區間： 講解如何構建總體比例（如支持率）的置信區間。 區間估計的解釋： 強調置信水平（如95%）的準確含義，即如果重復抽樣過程多次，95%的區間將包含真實的總體參數。 第九章：假設檢驗導論 假設檢驗提供瞭一個形式化的框架來評估基於樣本數據得齣的結論是否具有統計學意義。本章建立檢驗的基本結構： 1. 建立零假設（Null Hypothesis, $H_0$）和備擇假設（Alternative Hypothesis, $H_a$）。 2. 選擇顯著性水平（Significance Level, $alpha$）。 3. 計算檢驗統計量。 4. 做齣決策： 比較P值（P-value）與$alpha$或比較檢驗統計量與臨界值。 本章特彆強調第一類錯誤（Type I Error, 拒絕瞭真實的 $H_0$）和第二類錯誤（Type II Error, 接受瞭錯誤的 $H_0$）。 第十章：基於Z和t的單樣本與雙樣本檢驗 本章將第八章的置信區間概念延伸至具體的假設檢驗： 單樣本檢驗： 對單個總體的均值或比例進行檢驗。 雙樣本獨立樣本檢驗： 比較兩個獨立群體的均值是否存在顯著差異（例如，比較處理組與對照組）。本節將細緻分析方差齊性（Homogeneity of Variances）對使用Z檢驗還是t檢驗的影響，並引入閤並方差（Pooled Variance）的概念。 第十一章：配對樣本檢驗與非參數檢驗的初步認識 當數據來自同一對象在不同時間點或匹配對時，需要使用配對樣本t檢驗，它本質上是對差異值（Difference Scores）進行的單樣本t檢驗。 此外，本章將簡要介紹在數據不滿足正態性或變異性假設時，非參數檢驗（Non-parametric Tests）的價值，如符號檢驗（Sign Test）或Wilcoxon符號秩檢驗，作為強大參數檢驗的有力補充。 第四部分：分析多個變量的關係 第十二章：方差分析（ANOVA） 方差分析是一種強大的技術，用於比較三個或更多組的均值是否存在差異。 單因素方差分析（One-Way ANOVA）： 通過分解總變異為組間變異和組內變異來檢驗總體均值是否相等。我們將詳細解釋F統計量（F-statistic）的含義及其分布。 事後檢驗（Post Hoc Tests）： 當ANOVA結果顯示存在顯著差異時，我們需要使用Tukey’s HSD等事後檢驗來確定具體是哪幾組之間存在差異，並控製多重比較的錯誤率。 第十三章：相關性分析 相關性衡量兩個定量變量之間綫性關係的強度和方嚮。 皮爾遜相關係數（Pearson's $r$）： 適用於服從雙變量正態分布的數據，衡量綫性關係。 斯皮爾曼等級相關係數（Spearman’s $ ho$）： 適用於非綫性關係或有序數據，基於變量的秩次進行計算，具有更強的魯棒性。 第十四章：簡單綫性迴歸 迴歸分析是探究變量間因果關係（在特定條件下）和進行預測的核心工具。本章聚焦於簡單綫性迴歸模型： $$Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$$ 我們將學習如何使用最小二乘法（Least Squares Method）估計迴歸係數 $eta_0$（截距）和 $eta_1$（斜率）。重點分析迴歸方程的解釋、殘差分析（Residual Analysis）以及決定係數 $R^2$（衡量模型擬閤優度）的計算和解釋。 第十五章：多重綫性迴歸 在現實中，一個結果變量通常受多個預測變量影響。多重綫性迴歸允許我們將多個自變量納入模型。本章探討： 模型的構建與解釋： 如何解釋偏迴歸係數（Partial Regression Coefficients），即在控製其他變量影響下，單個自變量對因變量的獨立影響。 多重共綫性（Multicollinearity）： 識彆和處理自變量之間高度相關的問題。 模型選擇技術： 介紹逐步迴歸（Stepwise Regression）等方法在篩選最佳預測子集中的應用。 第五部分：高級主題與應用 第十六章：分類數據的分析：卡方檢驗 本章處理定性變量之間的關係，主要圍繞列聯錶（Contingency Tables）展開： 擬閤優度檢驗（Goodness-of-Fit Test）： 檢驗觀測到的頻數分布是否符閤理論預期分布。 獨立性檢驗（Test of Independence）： 使用卡方 ($chi^2$) 檢驗來判斷兩個分類變量是否相互獨立（即它們之間是否存在關聯）。 第十七章：非參數統計的進階應用 本部分將補充對更復雜非參數檢驗的介紹，包括比較兩個或多個獨立樣本或相關樣本的分布是否一緻（例如，Mann-Whitney U 檢驗和 Kruskal-Wallis H 檢驗），這些方法在數據違反正態性假設時尤其關鍵。 結語 本書的最終目標是賦能讀者，使其能夠自信地選擇、執行和解釋正確的統計分析方法。掌握這些原理和工具，是實現數據驅動決策、提升研究嚴謹性的必要前提。

评分☆☆☆☆☆

身為一個在教育現場耕耘多年的工作者，我們需要的統計知識，往往是聚焦在「如何解讀現有的數據報告」以及「如何設計一個能迴答我們實際問題的研究」。這本《教育及心理統計學（三版）》的價值，恰恰在於它的「應用導嚮」。它對於量化研究設計中的選樣方法、測驗理論的基礎（像是信度與效度），都有相當紮實且直觀的討論。我特別欣賞它在最後幾章中，針對「效果量」（Effect Size）的強調。過去的統計教學太過偏重P值，總覺得P值小於0.05就大功告成，但這本書花瞭相當大的篇幅去闡述，光是有統計顯著性還不夠，我們更需要知道這個效果在實際上有沒有意義。這種觀念的建立，對於提升颱灣教育研究的品質，絕對有著關鍵性的影響。總體而言，它已經超越瞭一本單純的統計工具書，更像是一位引導者，帶領我們用更科學、更負責任的態度去麵對數據。

评分☆☆☆☆☆

對於我這種數學底子比較薄弱的文組生來說，統計一直是個難以跨越的鴻溝。我總覺得，要學好統計，就必須先愛上數學，而顯然我並沒有。因此，在挑選參考書時，我最在意的就是「可讀性」與「友善度」。這本《教育及心理統計學（三版）》最讓我驚喜的地方，就是它真的把「去數學化」做到瞭某個程度，同時又不犧牲學術的嚴謹性。它用瞭大量的類比和生活化的情境來解釋那些冷冰冰的數字，例如，用抽樣誤差來比喻你憑感覺抓一把彈珠的準確度，或是用信賴區間來解釋「我們對這個結果有多確定」。這種「講人話」的寫法，讓我這個過去對統計抱持恐懼的學生，竟然能感受到一絲絲的樂趣。當然，它並沒有完全避開數學符號，但起碼在關鍵的公式旁邊，都會用粗體字或方框特別標註齣「這個符號代錶的實際意義是什麼」，而不是隻丟給你一個公式，然後就期望你自己去體會。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，第一次翻開這本《教育及心理統計學（三版）》，我的第一反應是：這本可以當工具書用瞭。我已經不是剛踏入研究所的新鮮人，手上纍積瞭不少研究經驗，但很多時候麵對複雜的多層次模型（Multilevel Modeling）或結構方程模型（SEM）時，還是會卡關。過去幾本號稱進階的統計書，不是過於理論化，讓人實作起來總是抓不到訣竅，不然就是直接跳過軟體操作的細節，害我們隻能靠著網路上的零星教學影片摸索。這本三版在這方麵做得相當到位，它不僅解釋瞭模型的原理，更重要的是，它實際展示瞭如何操作統計軟體（像是SPSS或R的基礎指令）來跑齣結果。雖然它沒有深入到極緻的數學證明，但對於中高階的研究者來說，這種「知道理論，也知道如何執行」的平衡感，纔是最實用的。我特別欣賞它在解釋檢定力（Power）和樣本數估算那幾章的深度，這對確保研究的嚴謹性至關重要，往往是許多教科書會輕描淡寫帶過的地方。

评分☆☆☆☆☆

這套書的結構安排，看得齣來編者是下瞭苦心的，它完美地銜接瞭描述性統計到推論性統計的自然過渡。很多統計書常犯的毛病是，一開始講描述性統計時輕鬆愉快，結果一進入推論統計，馬上就變成另一本難啃的書。但這本《教育及心理統計學（三版）》在從平均數、標準差過渡到假設檢定時，是循序漸進的。特別是關於「虛無假設」和「對立假設」的建立，它透過大量的教育研究範例進行反覆練習，讓讀者真正理解「我們到底在檢驗什麼」。另外，它在探討各種統計檢定的前提假設（Assumptions）時，也處理得非常細膩。它不僅僅是列齣「常態性」或「同質性」，更進一步探討瞭當這些假設被違反時，對結果可能造成的影響，以及該如何進行後續的補救措施，這點對於撰寫學術論文的「研究限製」部分，簡直是神助攻。

评分☆☆☆☆☆

這本統計學教科書，說實在話，光是看到書名《教育及心理統計學（三版）》就讓人有點頭皮發麻，畢竟統計學對很多社會科學的學生來說，簡直就是一場噩夢。不過，我必須說，這次的改版真的讓人耳目一新。我記得以前用舊版的時候，那些公式推導看起來就像是天書一樣，密密麻麻的數學符號，每次看到都想直接跳過。但這一次，作者群顯然下瞭苦功，他們試圖用更貼近教育現場的案例來解釋那些抽象的統計概念。舉例來說，當講到變異數分析（ANOVA）的時候，不再隻是單純地丟齣F值和P值的意義，而是會結閤實際的實驗設計，像是比較不同教學法對學生學習成效的差異，讓人馬上就能抓住重點。而且，書裡的範例數據也更新瞭，更貼近當代颱灣教育和心理研究的趨勢，而不是還在用幾十年前的老舊資料，這對我們這些需要寫研究報告的人來說，實在是方便太多瞭。排版上也清爽瞭許多，圖錶清晰易懂，就算是初學者，慢慢啃下來，應該也能建立起穩固的基礎。