统计是很多学生迈进心理学大门的第一道拦路虎，他们往往认为统计就是枯燥的图表、堆砌的公式、繁杂的运算和含混的解释的集合体。

由美国著名统计学家弗雷德里克·J·格雷维特与拉里·B·瓦尔诺共同编写的这本《行为科学统计概要》，让晦涩难懂的统计学原理散发出迷人的色彩。他们教学经验丰富，洞察学生可能产生的困惑，以生动细腻的语言授业解惑。学生很容易被本书吸引，消除对统计学的恐惧，深刻地理解统计学原理。同时，本书将统计知识清晰地整合到实际的研究实例中，以直接、易学、详尽的方法向学生演示如何应用统计知识，帮助学生深化所学的内容并灵活应用。

全书共有16章，包含了一元统计和部分多元统计的主要知识，并且紧跟统计学的发展趋势，比如对效应值和统计检验力进行了详细阐述。每章首先介绍统计概念及相应的统计过程，并引用实例讲解如何进行相应的统计分析，同时提供了习题以供读者学习。本书可以作为学校教材，也可以作为研究参考的实用手册。

本书是一本讲解基础统计学的专业教材，两位作者均为纽约州立大学布鲁克波特学院教授，几十年来一直从事统计和实验设计的一线教学工作。很多学生都讨厌学习统计学，他们对与数学相关的课程感到无法胜任，只好死记公式，一知半解；而那些对统计学感兴趣的学生，由于教师很难把统计学原理讲解透彻，或者缺少适合的参考资料，而使这些同学徘徊在统计学的大门之外。

针对这种现状，两位教授编写了本教材。作者的语言平实准确，例子贴切丰富，而且把一些统计过程动态地展现出来，形象地揭示了统计学原理，使得本书既有深刻的内涵，又全然没有枯燥乏味的感觉，让人不得不佩服作者深厚的统计学功底和卓越的语言表达能力。本书自出版以来，获得师生的广泛好评。作者根据读者和教学的反馈，追踪统计的最新发展，对本书进行了多次修订，目前本书已被很多院校定为必读教材。

无论读者的数学背景如何，学习本书都会获益匪浅。作者花了大量的篇幅介绍了超越公式之外的统计学原理，有技巧地展示了统计分析的过程，由浅入深，循序渐进，有助于学生深入理解统计的本质。同时，又通过生动的例子和课后大量的练习，帮助数学基础薄弱的学生加深理解。通过本书的学习，读者可以深入掌握统计的原理和程序，理解任何一种统计分析背后假设的重要性，遇到实际问题时懂得如何灵活应用苛刻的统计学分析。

本书能够给我国学生增添一些乐趣，带领他们进行更深刻的统计思辨之旅；同时，掌握统计的精髓，以便于掌握行为科学。

第1章 统计学入门

 1.1 统计、科学和观察

 1.2 总体和样本

 1.3 科学方法和研究设计

 1.4 变量和测量

 1.5 统计符号

 小结

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第2章 频数分布

 2.1 概述

 2.2 频数分布表

 2.3 频数分布图

 2.4 频数分布图的形状

 小结

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第3章 集中趋势

 3.1 概述

 3.2 平均值

 3.3 中数

 3.4 众数

 3.5 选择集中趋势的测量方法

 3.6 集中趋势和分布的形态

 小结

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第4章 差异性

 4.1 概述

 4.2 全距与四分位距

 4.3 总体标准差与方差

 4.4 样本标准差与方差

 4.5 更多关于方差与标准差的内容

 小结

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第5章 z分数：分数的位置及标准化分布

 5.1 z分数的介绍

 5.2 z分数及在分布中的位置

 5.3 使用z分数标准化某分布

 5.4 基于z分数的其他标准化分布

 5.5 推论统计展望

 小结

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第6章 概率和正态分布

 6.1 概率简介

 6.2 概率和正态分布

 6.3 正态分布中分数的概率和比例

 6.4 推论统计展望

 小结

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第7章 概率和样本：样本均值的分布

 7.1 样本和抽样误差

 7.2 样本均值的分布

 7.3 概率和样本均值的分布

 7.4 更多关于标准误的知识

 在文献中：报告标准误

 7.5 推论统计展望

 小结

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第8章 假设检验介绍

 8.1 假设检验的逻辑

 8.2 假设检验中的不确定性和误差

 8.3 一个假设检验的例子

 在文献中：报告统计检验的结果

 8.4 关注假设检验：测量效应大小和检验力

 8.5 假设检验的方向(单侧检验)

 8.6 假设检验的一般要素：回顾

 小结

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第9章 t检验介绍

 9.1 t统计量：z分数的替代形式

 9.2 t检验的假设检验

 9.3 测量t检验的效应大小

 在文献中：报告t检验的结果

 9.4 有方向的假设和单侧检验

 小结

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第10章 两个独立样本的f检验

 10.1 概述

 10.2 独立测量研究设计的t检验

 10.3 独立测验t检验的假设检验和效应大小

 在文献中：独立测量t检验结果的报告

 10.4 有方向的检验和独立测量t检验的前提

 小结

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第11章 两个相关样本的t检验

 11.1 慨述

 11.2 相关样本的z检验

 11.3 重复测量设汁的假设检验和效应值

 在文献中：重复测量￡检验的结果呈现

 11.4 相关样本t检验的使用和假设

 小结

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第12章 参数估计

 12.1 概述

 12.2 用t统计量作参数估计

 12.3 深入了解参数估计

 小结

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第13章 方差分析介绍

 13.1 概述

 13.2 方差分析的逻辑

 13.3 ANOVA的记号和公式

 13.4 F比值的分布

 13.5 假设检验的例子和ANOVA的效应

 在文献中：方差分析结果的报告

 13.6 事后检验

 小结

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第14章 重复测量和双因素方差分析

 14.1 概述

 14.2 重复测量的方差分析

 在文献中：重复测量方差分析结果的报告

 14.3 双因素方差分析(独立测量)

 在文献中：双因素方差分析结果的报告

 小结

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第15章 相关和回归

 15.1 概述

 15.2 皮尔逊相关

 15.3 应用和解释皮尔逊相关

 15.4 皮尔逊相关的假设检验

 在文献中：报告相关

 15.5 点二列相关和测量效应r2

 15.6 斯皮尔曼相关

 15.7 回归简介

 小结

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第16章 卡方检验：拟合度和独立性检验

 16.1 参数和非参数统计检验

 16.2 拟合度的卡方检验

 在文献中：报告卡方值

 16.3 独立性的卡方检验

 16.4 独立性卡方检验效应大小的度量

 16.5 卡方检验的假设和限制

 小结

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附录A 基本的数学复习

附录B 统计表

附录C 书中奇数题的解

附录D 统计学总结

参考文献