爱上统计学（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 尼尔·J.萨尔金德 著，史玲玲 译

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计推断
• R语言
• Python
• 机器学习
• 可视化
• 统计思维
• 应用统计学

出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562458913

版次：2

商品编码：10488809

包装：平装

丛书名： 万卷方法

开本：16开

出版时间：2011-01-01

用纸：胶版纸

页数：264

字数：335000

内容简介

尼尔.J.萨尔金德编著的《爱上统计学（第2版）》非常清晰地阐明了整个抽样调查、统计检验的思想和逻辑，特别是书中总结的一个表：在什么时候需要用到什么样的统计技术，对刚入门的人特别有用。比如什么时候用独立样本T检验，什么时候用非独立样本T检验等。
《爱上统计学（第2版）》的写作语言易懂，鲜有大片大片的数学公式出现，把道理都讲得很清楚。

作者简介

尼尔.J.萨尔金德（Neil J.Salkind）在堪萨斯大学心理学和教育学研究系从教35年。他开设的课程有发展理论、生命全程发展理论、统计学和研究方法。他获得马里兰大学人类发展的博士学位，发表了80多篇专业文章，也是一些大学教材的作者，如《人类发展理论导论》（Sage，2004）、《爱上检验和测量》（Sage，2006）。他是1989—2002年的《儿童发展研究摘要和目录》的编辑。他在儿童发展协会和美国心理学协会很活跃，并担任美国心理学协会第七发展分部的部长。他在贸易领域也有很多著述。他住在堪萨斯州劳伦斯市一所需要经常维护的老房子里，喜欢烹饪、游泳、收集图书、阅读以及收藏古典沃尔夫P1800。

目录

第1部分 耶！我喜欢统计学
1 统计学还是虐待学？由你决定
为什么学习统计学
5分钟统计学简史
统计学：是什么（或不是什么）
我在统计学课堂上做什么
使用这本书的十种方式（同时也在学统计学咯！）
关于那些符号
难度指数
第Ⅱ部分 西格玛·弗洛伊德和描述统计
2 必须完成的功课——计算和理解平均数
计算均值
需要记忆的内容
计算中位数
需要记忆的内容
计算众数
何时用什么
应用计算机并计算描述统计值
3 性别差异——理解变异性
为什么理解变异性很重要
计算极差
计算标准差
需要记忆的内容
计算方差
使用计算机计算变异性量数
4 一幅图真的相当于千言万语
为什么要用图表说明数据
好图表的十个方面（少贪新，多练习）
首先是建立频数分布
图形密度：建立直方图
扁平和狭长的频数分布
其他用图表显示数据的绝妙方法
使用计算机图示数据
5 冰淇淋和犯罪——计算相关系数
相关系数到底是什么
需要记忆的内容
计算简单相关系数
理解相关系数的含义
决定性的努力：相关系数平方
其他重要的相关系数
使用计算机计算相关系数
6 这就是真相——理解信度和效度
信度和效度介绍
关于测量尺度
信度——再做一次直到得到正确的值
使用计算机计算克隆巴赫系数
效度——哦！真相是什么
信度和效度：很亲密的堂表兄弟关系
第Ⅲ部分 抓住那些有趣又有利的机会
7 你和假设：检验你的问题
也许你想成为一个科学家
零假设
研究假设
好假设的标准是什么
8 你的曲线是正态的吗——概率和概率的重要性
为什么学习概率
正态曲线（或钟型曲线）
我们最中意的标准值：z值
使用计算机计算z值
第Ⅳ部分 显著性差异——使用推论统计
9 显著性的显著——对你我来说意味着什么
显著性的概念
显著性与意义
推论统计介绍
显著性检验介绍
10 两个群体的t检验——不同群体的均值检验
独立样本t检验介绍
计算检验统计量
特殊效果：差异是真实的吗
使用计算机进行t检验
11 两个群体的t检验——两个相关群体的均值检验
非独立样本t检验介绍
计算检验统计量
使用计算机进行t检验
12 两个群体是否太多？——尝试进行方差分析
方差分析介绍
计算F检验统计量
使用计算机计算F比率
13 两个因素——析因方差分析
析因方差分析介绍
主要方面：析因方差分析中的主效应
更有趣的方面：交互效应
需要记忆的内容
计算检验统计量
14 近亲还是好朋友——使用相关系数检验关系
相关系数检验的介绍
计算检验统计量
使用计算机计算相关系数
15 预测谁将赢得超级杯——使用线性回归
什么是估计
估计的逻辑
绘制拟合数据的最优直线
使用计算机计算回归线
估计变量越多就越好？也许是
16 非正态分布时做什么——卡方和其他非参数检验
非参数统计的介绍
单样本卡方检验介绍
计算卡方检验统计量
使用计算机进行卡方检验
你应该了解的其他非参数检验
17 你应该了解的其他重要的统计方法
多元方差分析
重复测量的方差分析
协方差分析
多元回归
因子分析
路径分析
结构方程模型
18 统计软件简介
选择合适的统计软件
具体介绍
第V部分 你得了解和记忆的内容
19 10个（或更多）最好的统计网址
成堆的资源
大量的计算器
谁是谁以及发生了什么
都在这里
超级统计（Hyperstat）
数据，你想要数据
越来越多的资源
容易，但是有趣
在斯德哥尔摩学习统计学如何
在线统计学教学资料
越来越多的资料
20 收集数据的10个原则
附录A 30分钟SPSS教学
附录B 数据表
附录C 数据集
附录D 练习题参考答案
词汇表

精彩书摘

第1部分 耶！我喜欢统计学
这有什么好欢呼的，你会这样说吗?现在给我几分钟的时间向你展示一些非常成功的科学家如何使用被广泛使用的叫做统计学的工具。
·米歇尔．兰普尔（Michelle Lampl）是艾莫里大学的儿科专家和人类学家。她和朋友喝咖啡的时候，朋友谈到她的孩子长得多么多么的快。实际上，这个初为人母的朋友几乎是说她的儿子“像野草一样疯长”。兰普尔博士十分的好奇（像所有的科学家对事物感到好奇一样），她想她应该实际测量这个孩子以及其他孩子在婴儿期的生长速度。她着手测量一群孩子每天的生长，让她非常吃惊的是她发现一些婴儿差不多一个晚上就长一英寸!确实是爆发式生长。
想知道更多吗?请阅读原著：你可以从兰普尔、费尔德伊斯和约翰森（Lamp，M．Veldhuis，J．D．，and Johnson，M．L．）（1992）发表在《科学}25s期801～803页上的文章“突变和停滞：人类生长模式（Saltation and stasis：A Model of humangrowth．）”中了解更多。
·休．肯珀（SueKemper）是堪萨斯大学心理学教授，曾经研究许多非常有趣的项目。她和其他的研究者正在研究修女群体，分析他们的早期经验、活动、人格特征和其他信息与他们中年以后的健康状况之间的关系。最特别的是这个由不同科学家组成的小组（包括心理学家、语言学家和神经学家，等等）想知道所有信息多大程度上可以预测老年痴呆病的发生。她发现修女在20多岁时写作的复杂性和他们在50、60年或者70年后患上老年痴呆病的可能性有关。
……

《统计思维的艺术：穿越数据迷雾的智慧指南》 在这个信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据包围。从新闻报道中的民意调查，到科学研究中的实验结果，再到商业决策中的市场分析，数据无处不在，它们构成了理解世界的重要基石。然而，数据本身是冰冷的，它们需要被解读、被分析，才能转化为有意义的洞察。这正是《统计思维的艺术：穿越数据迷雾的智慧指南》所要探讨的核心。 本书并非一本枯燥的数学公式堆砌的教科书，也不是一本只停留在概念层面的理论阐述。它是一次思维的旅程，旨在引导读者掌握一套强大的“统计思维”工具，学会如何审慎地审视数据，如何辨别其中的陷阱，如何从看似杂乱无章的信息中提炼出可靠的结论。它将帮助你摆脱直觉的误导，用更加理性、客观的视角去理解这个充满不确定性的世界。 第一部分：打开数据世界的大门——认识统计学的力量与局限 在本书的开篇，我们将首先回顾统计学发展的简史，了解这项古老而又不断革新的学科是如何一步步演进，为人类认识世界提供了何等重要的支撑。我们会探讨统计学在各个领域扮演的关键角色，从预测天气到研发新药，从理解社会现象到优化生产流程，你会惊叹于统计学无处不在的影响力。 然而，任何工具都有其适用范围，统计学也不例外。因此，我们也会深入剖析统计学的局限性。了解这些局限性至关重要，它可以帮助我们避免盲目迷信数据，认识到统计结论的概率性质，以及数据背后可能存在的偏差和误导。我们会讨论“相关不等于因果”这一经典的误区，以及如何警惕那些企图利用统计学来操纵公众认知的伎俩。 第二部分：数据之眼——掌握描述性统计学的基本功 要理解数据，首先需要能够“看清”数据。本部分将聚焦于描述性统计学的核心概念和方法，教你如何有效地总结和呈现数据。 数据的形态与结构： 我们将从数据的类型入手，区分定量数据和定性数据，以及它们各自的特点和分析方法。你将学会如何对数据进行分类、分组，并了解频数分布、频率等基本概念，以便初步把握数据的整体轮廓。 衡量数据的中心趋势： 一个数据集的“平均”水平是多少？是均值、中位数还是众数？我们将详细讲解这三种衡量中心趋势的方法，并深入探讨它们各自的适用场景以及在使用过程中需要注意的细节。你会明白，在面对异常值时，中位数往往比均值更能代表数据的典型水平。 刻画数据的离散程度： 数据仅仅有中心是不够的，它们的“分散”程度也同样重要。我们将学习如何利用方差、标准差等指标来衡量数据的离散程度，理解它们在评估数据稳定性、比较不同数据集时的作用。你会明白，即使平均值相同，两个数据集的“表现”也可能截然不同。 可视化数据的力量： 冰冷的数字往往难以直观理解，而一张好的图表却能瞬间传递大量信息。本部分将重点介绍各种常用的数据可视化图表，包括直方图、条形图、饼图、散点图、箱线图等。我们会探讨不同图表的适用场景，如何根据数据的类型和分析目标选择最合适的图表，以及如何解读图表中的信息，发现隐藏的模式和趋势。同时，我们也会警示那些“误导性图表”，学会识别并避免被它们欺骗。 第三部分：从样本到整体——理解推论统计学的奥秘 在现实世界中，我们往往无法获取到总体的所有数据，只能从总体中抽取一部分样本进行分析。推论统计学正是研究如何从样本信息推断总体特征的科学。本部分将带领你进入推论统计学的世界。 抽样的智慧： 样本的质量直接关系到推论的可靠性。我们将探讨各种抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，理解它们各自的优缺点以及如何选择能够最大程度减小抽样误差的方法。你将认识到，一个具有代表性的样本是进行有效推断的基础。 概率的基石： 推论统计学离不开概率论。我们将从最基本的概率概念入手，理解随机事件、概率分布等，为后续的推断方法打下坚实的基础。你会学会如何用概率来描述事件发生的可能性，理解“偶然”与“必然”之间的界限。 参数估计的艺术： 如何用样本的统计量来估计总体的参数？我们将介绍点估计和区间估计的概念。重点讲解置信区间，理解它如何量化我们对总体参数估计的把握程度，并学会如何解读置信区间的实际意义。 假设检验的逻辑： 面对一个关于总体的假设，我们如何通过样本数据来判断这个假设是否成立？本部分将详细阐述假设检验的基本流程，包括建立原假设和备择假设，计算检验统计量，确定P值，并最终做出决策。你会学习到如何用统计学的方式来验证猜想，做出基于证据的判断。我们将深入探讨两类错误——第一类错误（拒真）和第二类错误（纳伪），理解它们在决策中的重要性。 第四部分：联系的纽带——探索变量之间的关系 世界上的许多现象并非孤立存在，而是相互关联的。本部分将聚焦于探索变量之间的关系，特别是如何用统计学方法量化和理解这种关系。 相关分析的度量： 两个变量的变化是否同步？同步的程度有多大？我们将介绍相关系数的概念，理解皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数等，学会如何量化变量之间的线性或单调关系，并正确解读相关系数的取值范围和含义。 回归分析的建模： 如果我们知道一个变量的变化如何影响另一个变量，我们就能构建预测模型。本部分将深入讲解线性回归模型，包括简单线性回归和多元线性回归。你将学习如何建立回归方程，解释回归系数的含义，评估模型的拟合优度，以及如何利用模型进行预测。我们会重点探讨回归分析中的常见问题，如多重共线性、异方差等，以及相应的处理方法。 分类数据的分析： 除了数值型变量，我们还经常遇到类别型变量。本部分将介绍如何分析类别型变量之间的关系，例如使用卡方检验来检测两个分类变量之间是否存在关联。 第五部分：统计思维在实践——案例分析与批判性视角 理论的学习需要与实践相结合，才能真正内化为一种思维方式。在本书的最后部分，我们将通过大量的真实案例，将前面学到的统计学知识付诸实践。 新闻中的统计陷阱： 从民意调查的误差到研究数据的选择性呈现，新闻报道中常常隐藏着各种统计学的“陷阱”。我们将分析真实的案例，教你如何辨别其中的逻辑漏洞和数据误导，成为一个更加清醒的读者。 商业决策中的数据智慧： 市场调研、用户行为分析、风险评估……统计学在商业领域的应用无处不在。我们将探讨企业如何利用统计学来做出更明智的决策，以及在数据驱动的时代，掌握统计思维的重要性。 科学研究的严谨之道： 从实验设计到结果解读，统计学是科学研究不可或缺的工具。我们将分析一些经典的科学研究案例，理解统计学如何帮助科学家们验证理论、发现新知，以及如何避免研究中的统计偏差。 日常生活中的统计应用： 无论是理解健康报告、评估投资风险，还是仅仅是做出更明智的个人选择，统计思维都能帮助我们更好地应对生活中的各种不确定性。 《统计思维的艺术：穿越数据迷雾的智慧指南》不仅仅是一本书，它更是一种能力的培养。它将赋予你用数据说话、用数据思考的能力，让你在信息洪流中保持清醒的头脑，做出更理性的判断。无论你身处哪个行业，从事何种工作，掌握统计思维都将是你宝贵的财富。让我们一起踏上这段探索数据智慧的旅程，学会如何从数字中发现真理，用逻辑披荆斩棘，最终成为一个更加聪明的决策者和思考者。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析充满好奇但又缺乏系统学习背景的职场人士，我一直觉得统计学是一座高不可攀的山。市面上关于统计学的书籍不少，但很多要么过于学术化，要么流于表面，很难找到一本真正适合我这种“小白”的入门读物。直到我偶然间发现了《爱上统计学（第2版）》。这本书最大的亮点在于它的“反向思考”式讲解。它不以枯燥的概念堆砌为开端，而是选择从读者日常生活中可能遇到的困惑和场景出发，比如“为什么同样一个新闻，不同媒体的报道会给人截然不同的感觉？”、“为什么抽奖活动中，中大奖的概率好像总是那么低？”等等，然后巧妙地引入统计学相关的原理来解答这些问题。我尤其喜欢它在讲解概率分布那部分时，用的一个例子是关于不同类型游戏玩家的活跃度分析。它不是直接抛出“正态分布”、“泊松分布”这些名词，而是先描述了玩家们不同的游戏习惯和参与频率，然后才引申出这些分布是如何帮助游戏公司理解用户行为并优化游戏设计的。这种“先入情，后解法”的教学方式，极大地降低了我的学习门槛，让我感觉统计学不再是冰冷的公式，而是解决实际问题的有力工具。我尝试着跟着书中的例子，用一些简单的数据集做了一些分析，虽然结果可能不尽如人意，但整个过程让我体验到了数据带来的洞察力，这比我以往任何一次学习经历都更加令人兴奋。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买《爱上统计学（第2版）》纯粹是抱着试试看的心态。我之前接触过一些统计学的内容，但总感觉学得似懂非懂，很多时候只是记住了公式，却不理解其背后的逻辑。这本书最让我眼前一亮的地方，就是它在概念解释上的“可视化”和“情境化”处理。作者没有直接抛出复杂的数学推导，而是通过大量的图表、类比，甚至是一些小故事，来帮助读者建立直观的理解。例如，在解释“相关性”和“因果性”的区别时，它用了一个非常生动的例子：海滩上的救生员数量和冰淇淋的销量都随着气温升高而增加，但这并不意味着救生员导致了冰淇淋销量上升，而是气温这个第三方因素同时影响了两者。这种解释方式，让我一下子就明白了这两个容易混淆的概念，并且能牢牢记在心里。书中的案例也非常贴合实际，从商业决策到社会现象，都能找到统计学的影子。我记得有一段讲的是如何通过数据来评估一个市场营销活动的效果，其中涉及到了A/B测试和假设检验。作者把它拆解成几个简单的小步骤，并且强调了每一步的目的和意义，让我感觉自己真的可以跟着操作一遍。虽然我还只是刚刚开始阅读，但已经迫不及待地想继续深入学习了，感觉这本书真的能让我“爱上”统计学！

评分☆☆☆☆☆

天呐，我最近真的是被一门课逼得没办法，才硬着头皮翻开了这本《爱上统计学（第2版）》。说实话，一开始我一点期待都没有，觉得这玩意儿肯定枯燥乏味，满眼都是数字和公式，跟我的兴趣爱好简直是八竿子打不着。但让我没想到的是，这本书竟然真的把我“骗”进去了！它不像我之前看的那些教科书，上来就是一堆晦涩难懂的术语，让你怀疑自己是不是把脑子落在教室门口了。这本书的叙事方式很不一样，作者就像一个经验丰富的向导，带着你一步一步地探索统计学的世界。它不是直接告诉你“这是什么”，而是先给你讲一个生动的故事，或者抛出一个让你好奇的问题，然后慢慢揭示出统计学在其中扮演的角色。我记得有一章讲到了如何用统计学分析社交媒体上的信息传播，简直太有趣了！我平时刷微博、看短视频，总觉得那些热门话题怎么就那么容易被制造出来，这本书就给我提供了新的视角，让我觉得原来背后是有逻辑可循的，不是纯粹的运气。而且，它还穿插了很多现实生活中的例子，比如怎么通过数据来预测天气变化，或者一家公司是如何根据市场调查来调整产品策略的。这些都让我觉得统计学不是束之高阁的理论，而是实实在在地影响着我们生活的方方面面。虽然我还没有完全掌握所有的概念，但至少我现在看数据的时候，不再是茫然一片，而是会试着去思考它背后可能隐藏的意义了。这对我来说，绝对是一个巨大的进步！

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在非技术领域工作的读者，我对统计学一直抱持着一种“敬而远之”的态度。总觉得它是属于统计学家、数学家们的领域，与我这样每天与文字、创意打交道的人无关。然而，《爱上统计学（第2版）》这本书彻底颠覆了我的认知。它给我最深刻的感受是，统计学无处不在，而且它真的可以变得非常“亲民”。这本书最与众不同的地方在于，它不是以一种“授课”的姿态来讲解，而是以一种“引导”的方式，让我自己去发现统计学的魅力。作者善于将复杂的概念转化为生活中触手可及的例子，比如如何用数据来分析客户的购买偏好，如何解读一篇新闻报道中隐藏的统计陷阱，甚至是如何判断一个广告是否真的有效。我印象最深的是关于“置信区间”的讲解，作者用了一个非常形象的比喻，把它比作是“猜年龄”的游戏。你不是直接猜出确切的年龄，而是给出一个范围，然后你有很高的概率猜中。这个比喻让我立刻理解了这个概念的核心，并且知道它在实际应用中意味着什么。这本书让我意识到，统计学不只是用来做复杂的模型，它更是一种思维方式，一种帮助我们更理性、更客观地认识世界的方法。我虽然还没有完全读完，但已经能感觉到它正在潜移默化地改变我看待信息的方式。

评分☆☆☆☆☆

我平时是个对数字和逻辑不太敏感的人，所以一听到“统计学”三个字就头疼。《爱上统计学（第2版）》这本书，我最初是被它的名字吸引了，心想也许它能让统计学不那么可怕。果不其然，它真的做到了！这本书的语言风格非常友好，没有那种高高在上的学术腔调，读起来就像和一位经验丰富的朋友在聊天。作者在讲解概念的时候，总是会先设身处地地考虑到我们这些“小白”可能会遇到的困惑，然后用最通俗易懂的方式来解释。比如，在讲到“抽样”的时候，它没有直接给你一堆公式，而是给你描绘了一个场景：如果你想知道你们班同学最喜欢的运动是什么，你会怎么做？是挨个问所有人，还是只问几个代表？然后才引出不同的抽样方法以及它们的优缺点。我特别喜欢书中穿插的那些“小插曲”，它们通常是一些关于统计学发展历史上的有趣故事，或者是某个著名统计学家的轶事。这些内容不仅增加了阅读的趣味性，也让我对统计学这个学科有了更深层次的认识，感觉它不仅仅是冰冷的数字，也有着人类智慧的闪光点。这本书让我觉得，学习统计学并不是一件难如登天的事情，只要方法得当，每个人都可以从中受益。

评分☆☆☆☆☆

宝贝质量非常不错，还会再来的！

评分☆☆☆☆☆

这么实惠的价格，还是灰常灰常的开心噢?

评分☆☆☆☆☆

基础的基础

评分☆☆☆☆☆

这本书看起来很难，不过我觉得，学起来更难。

评分☆☆☆☆☆

送货快，包装完好

评分☆☆☆☆☆

还没有开始看，内容应该挺好的；自提方式第二天就到了，很快~

评分☆☆☆☆☆

书是正版，不错喔，女朋友很喜欢?

评分☆☆☆☆☆

很好，正品

评分☆☆☆☆☆

不错，速度很快，及时，包装好