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第1章 心理学研究方法概述1

1.1 科学与心理学研究1

1.2 心理学研究的特点和目的4

1.3 因果关系6

1.4 研究设计10

1.5 小结15

第2章 数据分析简介17

2.1 数据和模型17

2.2 数据分析的基本思路19

2.3 最简单的模型20

2.4 模型的检验23

第3章 简单回归模型32

3.1 模型的估计32

3.2 双参数模型和单参数模型的比较34

第4章 多重回归：多个连续预测变量的模型40

4.1 多重回归模型40

4.2 多重回归模型的统计推断40

4.3 对偏回归系数的解释50

4.4 多重回归应注意的几个问题52

第5章 极端值和有不适当影响的数据55

5.1 极端值55

5.2 一个例子57

5.3 预测指标Xi1，Xi2，…，Xip是否异常60

5.4 Yi是否异常63

5.5 忽略Yk是否戏剧性改变b0，b1，…，bp67

5.6 极端值检测概要69

5.7 处理极端值70

5.8 总结77

第6章 交互作用和二次项回归——包含连续变量乘积的回归模型78

6.1 预测变量间的交互作用83

6.2 一种找出“简单”关系的通用方法93

6.3 预测变量的检验力95

6.4 更加复杂的非线性方程形式101

第7章 单因素方差分析：包含分类变量的模型106

7.1 两个水平的分类变量的模型106

7.2 两个水平以上的分类预测变量116

7.3 非均等单位规模的对照编码131

7.4 βj的置信区间134

7.5 非正交编码134

第8章 因子设计方差分析——多个分类预测变量和乘积项139

8.1 把因子方差分析转化为单因素方差分析139

8.2 更好的编码143

8.3 系数的解释148

8.4 高阶的方差分析158

8.5 因子设计方差分析中的其他细节163

8.6 因子设计方差分析的统计检验力166

8.7 总结170

第9章 协方差分析——同时包含连续与分类预测变量的回归模型171

9.1 在因子设计中控制一个连续变量171

9.2 在实验设计情境之外，包含连续预测变量与分类预测变量的模型184

第10章 重复测量的方差分析——误差不独立的模型191

10.1 嵌套设计中的非独立性193

10.2 交叉设计中的非独立性197

10.3 多重被试内因子的设计200

10.4 混合设计中的非独立性203

10.5 更为复杂的设计206

10.6 被试效应的总和210

附录 临界值和检验力表212