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第1章 实证研究中的一些基本原则1

1.引言1

2.语言学中的定量研究方法3

3.定量研究的设计和逻辑7

3.1 探寻7

3.2 假设及其可操作性10

3.2.1 文本形式的科学假设10

3.2.2 操纵变量13

3.2.3 数学形式的科学假设17

3.3 数据收集和储存19

3.4 做出判断24

3.4.1 离散概率分布的单侧p值27

3.4.2 离散概率分布的双侧p值32

3.4.3 扩展：连续概率分布39

4.因果关系实验设计：简介44

5.因果关系实验设计：再举例50

第2章 R的基础知识54

1.简介与安装54

2.函数和参数58

3.向量63

3.1 创建向量63

3.2 加载和储存向量69

3.3 编辑向量71

4.因子80

4.1 创建因子80

4.2 加载和储存因子81

4.3 编辑因子82

5.数据框85

5.1 创建数据框86

5.2 加载和储存数据框88

5.3 编辑数据框90

6.一些关于编程的知识：条件和循环97

6.1 条件表述式97

6.2 循环98

7.编写自己的小函数100

第3章 描述性统计106

1.单变量统计106

1.1 频率数据106

1.1.1 散点图和线条图108

1.1.2 饼状图112

1.1.3 条形图113

1.1.4 帕累托图115

1.1.5 直方图116

1.1.6 经验累积分布图117

1.2 集中趋势量度118

1.2.1 众数118

1.2.2 中位数119

1.2.3 算术平均数119

1.2.4 几何平均数120

1.3 离散性量度122

1.3.1 相对熵123

1.3.2 全距124

1.3.3 分位数和四分位数125

1.3.4 平均差127

1.3.5 标准差127

1.3.6 变异系数129

1.3.7 汇总函数129

1.3.8 标准误131

1.4 置中和标准化（z分数）133

1.5 置信区间135

1.5.1 算术平均数的置信区间136

1.5.2 百分比的置信区间138

2.双变量统计139

2.1 频率和交叉列表139

2.1.1 条形图和马赛克图141

2.1.2 棘状图142

2.1.3 折线图142

2.2 平均数144

2.2.1 箱形图145

2.2.2 交互作用图146

2.3 相关系数和线性回归150

第4章 推断性统计160

1.分布与频率164

1.1 分布拟合164

1.1.1 一个定距型因变量164

1.1.2 一个定类型因变量167

1.2 差异/独立性检验174

1.2.1 一个定序/定距型因变量和一个独立样本称名型自变量174

1.2.2 一个称名型/定类型因变量和一个称名型/定类型独立样本自变量180

1.2.3 一个称名型/定类型非独立样本因变量193

2.离散性197

2.1 一个定距型因变量的拟合度检验198

2.2 一个定距型因变量和一个定类型自变量200

3.平均数206

3.1 拟合度检验206

3.1.1 一个定距型因变量206

3.1.2 一个定序型因变量210

3.2 差异/独立性检验215

3.2.1 一个定距型因变量和一个定类型独立样本自变量216

3.2.2 一个定距型因变量和一个定类型非独立样本自变量222

3.2.3 一个定序型因变量和一个定类型独立样本自变量227

3.2.4 一个定序型因变量和一个定类型非独立样本自变量234

4.相关性系数和线性回归238

4.1 积差相关性的显著性238

4.2 Kendall’s Tau的显著性244

4.3 相关关系和因果关系246

第5章 多因子和多因变量统计方法248

1.交互作用和模型选择248

1.1 交互作用248

1.2 模型选择253

1.2.1 构建第一个模型254

1.2.2 选择最后的模型259

2.线性回归261

2.1 包含一个带两个水平定类型预测因子的线性模型264

2.2 包含一个带三个水平定类型预测因子的线性模型271

2.3 包含一个定距型预测因子的线性模型275

2.4 包含两个定类型预测因子的线性模型277

2.5 包含一个定类型和一个定距型预测因子的线性模型280

2.6 包含两个定距型预测因子的线性模型283

2.7 包含多个预测因子线性模型的选择过程286

3.二元逻辑回归294

3.1 包含两个水平的定类型预测因子的二元逻辑回归296

3.2 包含三个水平的定类型预测因子的二元逻辑回归306

3.3 包含一个定距型预测因子的二元逻辑回归308

3.4 包含两个定类型预测因子的二元逻辑回归311

3.5 包含一个定类型和一个定距型预测因子的二元逻辑回归312

3.6 包含两个定距型预测因子的二元逻辑回归315

4.其他类型的回归319

4.1 包含一个定类型和一个定距型预测因子的定序逻辑回归319

4.2 包含一个定类型和一个定距型预测因子的多元回归325

4.3 包含一个定类型和一个定距型预测因子的泊松回归327

5.重复测量331

5.1 一个被试内自变量332

5.2 两个被试内自变量335

5.3 一个被试间自变量和一个被试内自变量336

5.4 混合效应/多水平模型337

6.分层聚类分析341

第6章 结语354

参考书目357