书籍介绍

无论中外，统计学一直是各相关专业学生的梦魇。Frederick J.Gravetter和Larry B.Wallnau两位教授正是考虑到这一点，从而以深入浅出、通俗易懂的方式，将统计知识清晰地整合到实际的行为科学研究中，以直接、易学、详尽的方法向学生讲授统计学的应用。

本书自出版以来一直是美国心理学、社会学等专业领域中使用最广的统计学教材，是一本非常适用于数学基础薄弱学生的统计入门书。

AI导读

核心看点

深入浅出讲解统计，专为数学基础薄弱者设计。
将统计知识整合进行为科学研究，强调实际应用。
涵盖描述性统计、推论统计及相关回归等核心内容。

适合谁读

心理学、社会学等文科专业学生及研究人员。
数学基础薄弱，畏惧统计学公式的初学者。
需要系统学习统计方法以完成论文的研究者。

读前提醒

书中印刷错误较多，建议对照答案或原版自查。
概念讲解循序渐进，适合零基础读者耐心阅读。
可结合SPSS附录，同步练习软件操作以加深理解。

读者共识

被誉为“神书”，拯救了无数被统计课折磨的学生。
相比国内教材，讲解更细致，真正做到了通俗易懂。
虽有小瑕疵，但仍是入门必读的经典统计学教材。

本导读基于书籍简介、目录、原文摘录、短评和书评生成，不等同于全文精读。

精彩摘录

"\[z = \frac{得到的差异}{偶然引起的差异} \] 例如，z分数 z=3.00 意味着在样本和假设之间的差异是期望随机出现差异的 3 倍"
"如果样本大小足够大，任意处理效应，不管有多小，都能足以使得我们拒绝虚无假设"
"自由度是指在样本中有多少个分数是独立的，并可以自由地变化，因为样本平均数限制了一个样本分数的值，这个样本的自由度是n-1。"
"总的来说，大的样本方差能够使数据中的任何平均数差异变得模糊，并且降低了在假设检验中得到显著差异的可能性。"
"独立测量和重复测量是两个基本的研究方法，在研究者要设计一个比较处理条件的研究的任何时候都可以使用。也就是说，研究者可以选用两个独立的样本，每个处理有一个样本，或者研究者可以选用一个样本，并且同一个个体在两个处理条件中都要被测量。"
"事后比较是附加的假设检验，在方差分析后使用，从而准确地确定哪些平均数差异是显著的，哪些不是。"
"一个因素的不同水平之间的平均数差异称为这个因素的主效应。当研究的设计被表现为一个矩阵时，一个因素决定行，另一个因素决定列，那么行与行之间的平均数差异描述了一个因素的主效应，列与列之间的平均数描述了另一个因素的主效应。"
"两个因素的交互作用发生在单个条件的平均数差异与总的因素的主效应不同时，当一个因素的效应依赖于另一个因素的不同水平时，那么在因素间存在交互作用。"