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心理与行为科学统计（第二版）
作者：甘怡群，张轶文，郑磊 著
出版社：北京大学出版社
出版时间：2019-06-01
ISBN：9787301305072
定价：¥68.00
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内容简介
本书主要讲述行为科学（重点是心理学）中使用的统计知识，内容涉及描述性统计、简单的假设验证、多元统计和统计建模等。全书共分5个部分：1、描述性统计；2、推论统计；3、多元统计；4、以结构方程为例，介绍统计建模的过程；5、介绍“新统计”的基本思想。本书特色在于：（1）没有深奥的数学公式，题目尽量用简单的数据，消除学生对相关数学知识的恐惧。（2）将统计与具体的研究情境相结合，向读者传递如何针对具体研究运用适宜的统计方法的信息。（3）在理论方面，吸收西方心理学界新近的统计理论方法，反映学术界新动态。（4）试图将高等统计的一些重要内容，包括应用软件包SPSS输出结果，以较通俗的方式介绍给读者。（5）书末配有10套综合练习题，供读者自学之用。
作者简介
甘怡群，北京大学心理与认知科学学院教授。目前任中国心理学会心理测量分会理事，国际SSCI期刊“Applied Psychology：Health and Well-being”编委，《心理科学进展》编委，《中国心理卫生杂志》常务编委，《中国临床心理学杂志》编委。同时也是22个国际性学术期刊的审稿人。研究领域集中在应对、心理健康。
目录
目 录
第一章统计和度量的基本概念
§1 统计、科学和观察
§2 科学方法和实验设计
§3 心理统计中常用的一些概念和统计符号
第二章次数分布
§1 次数分布表
§2 次数分布图
§3 次数分布的特征和计算
第三章集中量数与差异量数
§1 集中量数
§2 差异量数
第四章z分数、正态分布和概率
§1 z分数及其应用
§2 正态分布
第五章概率和样本:样本均值的分布
§1 样本均值的分布
§2 样本均值分布与概率
第六章假设检验初步
§1 假设检验的性质和种类
§2 假设检验的基本逻辑
§3 z检验
§4 假设检验的两类错误
§5 假设检验的前提
§6 假设检验的效力
第七章二项分布
§1 二项分布的概率
§2 二项分布的均值和标准差
§3 百分比检验
第八章t统计量简介
§1 t统计量简介
§2 t统计量和 z统计量的比较
§3 t统计量的自由度
§4 t分布
§5 t检验
第九章两个独立样本的假设检验
§1 独立样本均值差异的分布
§2 独立样本的 t统计量
§3 独立样本 t检验的统计前提
§4 独立样本 t检验
§5 独立样本 t检验的效应量、95%置信区间和效力
第十章两个相关样本的假设检验
§1 相关样本 t检验统计量的计算
§2 相关样本 t检验的效应量和95%置信区间
§3 相关样本的假设检验
§4 相关样本 t检验的统计前提
§5 相关样本设计的问题
第十一章总体参数的估计
§1 点估计的概念和优良性
§2 区间估计的概念和一般步骤
§3 和总体均值相关的估计
§4 影响置信区间宽度的因素
§5 区间估计和假设检验的联系
第十二章单因素和重复测量方差分析
§1 方差分析的基本原理
§2 独立样本方差分析
§3 事后检验
§4 重复测量方差分析
§5 方差分析的数据前提
§6 方差分析的效应大小和统计效力
第十三章二因素方差分析
§1 相关概念及其表示方法
§2 二因素方差分析过程
§3 二因素方差分析结果的解释
§4 二因素方差分析的统计前提
第十四章相关
§1 相关的数据表和散点图
§2 相关的特点
§3 Pearson相关
§4 Spearman相关
§5 点二列相关
§6 Kendall和谐系数
第十五章回归初步
§1 回归方程
§2 回归线的准确性
§3 回归的假设检验
§4 效应量
§5 一元线性回归的数据要求和统计前提
第十六章卡方检验
§1 卡方匹配度（拟合优度）检验
§2 卡方独立性检验
第十七章非参数检验
§1 顺序型数据和秩统计量
§2 曼-惠特尼U检验
§3 符号检验法
§4 维尔克松T检验
§5 克-瓦氏单向方差分析
§6 弗里德曼双向方差分析
第十八章多元回归分析
§1 多元回归分析简介
§2 多元回归过程和结果输出
第十九章因素分析
§1 因素分析简介
§2 因素分析的步骤
§3 用SPSS进行因素分析
第二十章多元方差分析
§1 多元方差分析简介
§2 相关理论问题
§3 数据要求与统计前提
§4 使用SPSS完成多元方差分析
§5 重要参数及解释
§6 多组比较的敏感性和稳健性
第二十一章中介模型与调节模型
§1 中介模型简介
§2 中介模型原理
§3 中介效应检验
§4 SPSS检验中介效应
§5 调节模型简介
§6 调节模型的原理
§7 调节效应的检验方法
§8 使用SPSS检验调节效应
§9 同时包括调节和中介效应的模型
第二十二章结构方程模型
§1 结构方程模型简介
§2 验证性因素分析
§3 全模型
§4 路径分析
§5 常见问题
第二十三章新统计
§1 效应量
§2 置信区间简介
§3 元分析
参考文献
综合练习题
第一章统计和度量的基本概念
§1 统计、科学和观察
§2 科学方法和实验设计
§3 心理统计中常用的一些概念和统计符号
第二章次数分布
§1 次数分布表
§2 次数分布图
§3 次数分布的特征和计算
第三章集中量数与差异量数
§1 集中量数
§2 差异量数
第四章z分数、正态分布和概率
§1 z分数及其应用
§2 正态分布
第五章概率和样本:样本均值的分布
§1 样本均值的分布
§2 样本均值分布与概率
第六章假设检验初步
§1 假设检验的性质和种类
§2 假设检验的基本逻辑
§3 z检验
§4 假设检验的两类错误
§5 假设检验的前提
§6 假设检验的效力
第七章二项分布
§1 二项分布的概率
§2 二项分布的均值和标准差
§3 百分比检验
第八章t统计量简介
§1 t统计量简介
§2 t统计量和 z统计量的比较
§3 t统计量的自由度
§4 t分布
§5 t检验
第九章两个独立样本的假设检验
§1 独立样本均值差异的分布
§2 独立样本的 t统计量
§3 独立样本 t检验的统计前提
§4 独立样本 t检验
§5 独立样本 t检验的效应量、95%置信区间和效力
第十章两个相关样本的假设检验
§1 相关样本 t检验统计量的计算
§2 相关样本 t检验的效应量和95%置信区间
§3 相关样本的假设检验
§4 相关样本 t检验的统计前提
§5 相关样本设计的问题
第十一章总体参数的估计
§1 点估计的概念和优良性
§2 区间估计的概念和一般步骤
§3 和总体均值相关的估计
§4 影响置信区间宽度的因素
§5 区间估计和假设检验的联系
第十二章单因素和重复测量方差分析
§1 方差分析的基本原理
§2 独立样本方差分析
§3 事后检验
§4 重复测量方差分析
§5 方差分析的数据前提
§6 方差分析的效应大小和统计效力
第十三章二因素方差分析
§1 相关概念及其表示方法
§2 二因素方差分析过程
§3 二因素方差分析结果的解释
§4 二因素方差分析的统计前提
第十四章相关
§1 相关的数据表和散点图
§2 相关的特点
§3 Pearson相关
§4 Spearman相关
§5 点二列相关
§6 Kendall和谐系数
第十五章回归初步
§1 回归方程
§2 回归线的准确性
§3 回归的假设检验
§4 效应量
§5 一元线性回归的数据要求和统计前提
第十六章卡方检验
§1 卡方匹配度（拟合优度）检验
§2 卡方独立性检验
第十七章非参数检验
§1 顺序型数据和秩统计量
§2 曼-惠特尼U检验
§3 符号检验法
§4 维尔克松T检验
§5 克-瓦氏单向方差分析
§6 弗里德曼双向方差分析
第十八章多元回归分析
§1 多元回归分析简介
§2 多元回归过程和结果输出
第十九章因素分析
§1 因素分析简介
§2 因素分析的步骤
§3 用SPSS进行因素分析
第二十章多元方差分析
§1 多元方差分析简介
§2 相关理论问题
§3 数据要求与统计前提
§4 使用SPSS完成多元方差分析
§5 重要参数及解释
§6 多组比较的敏感性和稳健性
第二十一章中介模型与调节模型
§1 中介模型简介
§2 中介模型原理
§3 中介效应检验
§4 SPSS检验中介效应
§5 调节模型简介
§6 调节模型的原理
§7 调节效应的检验方法
§8 使用SPSS检验调节效应
§9 同时包括调节和中介效应的模型
第二十二章结构方程模型
§1 结构方程模型简介
§2 验证性因素分析
§3 全模型
§4 路径分析
§5 常见问题
第二十三章新统计
§1 效应量
§2 置信区间简介
§3 元分析
参考文献
综合练习题
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