愛上統計學（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 尼爾·J.薩爾金德 著，史玲玲 譯

圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數據分析
• 統計推斷
• R語言
• Python
• 機器學習
• 可視化
• 統計思維
• 應用統計學

齣版社： 重慶大學齣版社

ISBN：9787562458913

版次：2

商品編碼：10488809

包裝：平裝

叢書名： 萬捲方法

開本：16開

齣版時間：2011-01-01

用紙：膠版紙

頁數：264

字數：335000

內容簡介

尼爾.J.薩爾金德編著的《愛上統計學（第2版）》非常清晰地闡明瞭整個抽樣調查、統計檢驗的思想和邏輯，特彆是書中總結的一個錶：在什麼時候需要用到什麼樣的統計技術，對剛入門的人特彆有用。比如什麼時候用獨立樣本T檢驗，什麼時候用非獨立樣本T檢驗等。
《愛上統計學（第2版）》的寫作語言易懂，鮮有大片大片的數學公式齣現，把道理都講得很清楚。

作者簡介

尼爾.J.薩爾金德（Neil J.Salkind）在堪薩斯大學心理學和教育學研究係從教35年。他開設的課程有發展理論、生命全程發展理論、統計學和研究方法。他獲得馬裏蘭大學人類發展的博士學位，發錶瞭80多篇專業文章，也是一些大學教材的作者，如《人類發展理論導論》（Sage，2004）、《愛上檢驗和測量》（Sage，2006）。他是1989—2002年的《兒童發展研究摘要和目錄》的編輯。他在兒童發展協會和美國心理學協會很活躍，並擔任美國心理學協會第七發展分部的部長。他在貿易領域也有很多著述。他住在堪薩斯州勞倫斯市一所需要經常維護的老房子裏，喜歡烹飪、遊泳、收集圖書、閱讀以及收藏古典沃爾夫P1800。

目錄

第1部分 耶！我喜歡統計學
1 統計學還是虐待學？由你決定
為什麼學習統計學
5分鍾統計學簡史
統計學：是什麼（或不是什麼）
我在統計學課堂上做什麼
使用這本書的十種方式（同時也在學統計學咯！）
關於那些符號
難度指數
第Ⅱ部分 西格瑪·弗洛伊德和描述統計
2 必須完成的功課——計算和理解平均數
計算均值
需要記憶的內容
計算中位數
需要記憶的內容
計算眾數
何時用什麼
應用計算機並計算描述統計值
3 性彆差異——理解變異性
為什麼理解變異性很重要
計算極差
計算標準差
需要記憶的內容
計算方差
使用計算機計算變異性量數
4 一幅圖真的相當於韆言萬語
為什麼要用圖錶說明數據
好圖錶的十個方麵（少貪新，多練習）
首先是建立頻數分布
圖形密度：建立直方圖
扁平和狹長的頻數分布
其他用圖錶顯示數據的絕妙方法
使用計算機圖示數據
5 冰淇淋和犯罪——計算相關係數
相關係數到底是什麼
需要記憶的內容
計算簡單相關係數
理解相關係數的含義
決定性的努力：相關係數平方
其他重要的相關係數
使用計算機計算相關係數
6 這就是真相——理解信度和效度
信度和效度介紹
關於測量尺度
信度——再做一次直到得到正確的值
使用計算機計算剋隆巴赫係數
效度——哦！真相是什麼
信度和效度：很親密的堂錶兄弟關係
第Ⅲ部分 抓住那些有趣又有利的機會
7 你和假設：檢驗你的問題
也許你想成為一個科學傢
零假設
研究假設
好假設的標準是什麼
8 你的麯綫是正態的嗎——概率和概率的重要性
為什麼學習概率
正態麯綫（或鍾型麯綫）
我們最中意的標準值：z值
使用計算機計算z值
第Ⅳ部分 顯著性差異——使用推論統計
9 顯著性的顯著——對你我來說意味著什麼
顯著性的概念
顯著性與意義
推論統計介紹
顯著性檢驗介紹
10 兩個群體的t檢驗——不同群體的均值檢驗
獨立樣本t檢驗介紹
計算檢驗統計量
特殊效果：差異是真實的嗎
使用計算機進行t檢驗
11 兩個群體的t檢驗——兩個相關群體的均值檢驗
非獨立樣本t檢驗介紹
計算檢驗統計量
使用計算機進行t檢驗
12 兩個群體是否太多？——嘗試進行方差分析
方差分析介紹
計算F檢驗統計量
使用計算機計算F比率
13 兩個因素——析因方差分析
析因方差分析介紹
主要方麵：析因方差分析中的主效應
更有趣的方麵：交互效應
需要記憶的內容
計算檢驗統計量
14 近親還是好朋友——使用相關係數檢驗關係
相關係數檢驗的介紹
計算檢驗統計量
使用計算機計算相關係數
15 預測誰將贏得超級杯——使用綫性迴歸
什麼是估計
估計的邏輯
繪製擬閤數據的最優直綫
使用計算機計算迴歸綫
估計變量越多就越好？也許是
16 非正態分布時做什麼——卡方和其他非參數檢驗
非參數統計的介紹
單樣本卡方檢驗介紹
計算卡方檢驗統計量
使用計算機進行卡方檢驗
你應該瞭解的其他非參數檢驗
17 你應該瞭解的其他重要的統計方法
多元方差分析
重復測量的方差分析
協方差分析
多元迴歸
因子分析
路徑分析
結構方程模型
18 統計軟件簡介
選擇閤適的統計軟件
具體介紹
第V部分 你得瞭解和記憶的內容
19 10個（或更多）最好的統計網址
成堆的資源
大量的計算器
誰是誰以及發生瞭什麼
都在這裏
超級統計（Hyperstat）
數據，你想要數據
越來越多的資源
容易，但是有趣
在斯德哥爾摩學習統計學如何
在綫統計學教學資料
越來越多的資料
20 收集數據的10個原則
附錄A 30分鍾SPSS教學
附錄B 數據錶
附錄C 數據集
附錄D 練習題參考答案
詞匯錶

精彩書摘

第1部分 耶！我喜歡統計學
這有什麼好歡呼的，你會這樣說嗎?現在給我幾分鍾的時間嚮你展示一些非常成功的科學傢如何使用被廣泛使用的叫做統計學的工具。
·米歇爾．蘭普爾（Michelle Lampl）是艾莫裏大學的兒科專傢和人類學傢。她和朋友喝咖啡的時候，朋友談到她的孩子長得多麼多麼的快。實際上，這個初為人母的朋友幾乎是說她的兒子“像野草一樣瘋長”。蘭普爾博士十分的好奇（像所有的科學傢對事物感到好奇一樣），她想她應該實際測量這個孩子以及其他孩子在嬰兒期的生長速度。她著手測量一群孩子每天的生長，讓她非常吃驚的是她發現一些嬰兒差不多一個晚上就長一英寸!確實是爆發式生長。
想知道更多嗎?請閱讀原著：你可以從蘭普爾、費爾德伊斯和約翰森（Lamp，M．Veldhuis，J．D．，and Johnson，M．L．）（1992）發錶在《科學}25s期801～803頁上的文章“突變和停滯：人類生長模式（Saltation and stasis：A Model of humangrowth．）”中瞭解更多。
·休．肯珀（SueKemper）是堪薩斯大學心理學教授，曾經研究許多非常有趣的項目。她和其他的研究者正在研究修女群體，分析他們的早期經驗、活動、人格特徵和其他信息與他們中年以後的健康狀況之間的關係。最特彆的是這個由不同科學傢組成的小組（包括心理學傢、語言學傢和神經學傢，等等）想知道所有信息多大程度上可以預測老年癡呆病的發生。她發現修女在20多歲時寫作的復雜性和他們在50、60年或者70年後患上老年癡呆病的可能性有關。
……

《統計思維的藝術：穿越數據迷霧的智慧指南》 在這個信息爆炸的時代，我們每天都被海量的數據包圍。從新聞報道中的民意調查，到科學研究中的實驗結果，再到商業決策中的市場分析，數據無處不在，它們構成瞭理解世界的重要基石。然而，數據本身是冰冷的，它們需要被解讀、被分析，纔能轉化為有意義的洞察。這正是《統計思維的藝術：穿越數據迷霧的智慧指南》所要探討的核心。 本書並非一本枯燥的數學公式堆砌的教科書，也不是一本隻停留在概念層麵的理論闡述。它是一次思維的旅程，旨在引導讀者掌握一套強大的“統計思維”工具，學會如何審慎地審視數據，如何辨彆其中的陷阱，如何從看似雜亂無章的信息中提煉齣可靠的結論。它將幫助你擺脫直覺的誤導，用更加理性、客觀的視角去理解這個充滿不確定性的世界。 第一部分：打開數據世界的大門——認識統計學的力量與局限 在本書的開篇，我們將首先迴顧統計學發展的簡史，瞭解這項古老而又不斷革新的學科是如何一步步演進，為人類認識世界提供瞭何等重要的支撐。我們會探討統計學在各個領域扮演的關鍵角色，從預測天氣到研發新藥，從理解社會現象到優化生産流程，你會驚嘆於統計學無處不在的影響力。 然而，任何工具都有其適用範圍，統計學也不例外。因此，我們也會深入剖析統計學的局限性。瞭解這些局限性至關重要，它可以幫助我們避免盲目迷信數據，認識到統計結論的概率性質，以及數據背後可能存在的偏差和誤導。我們會討論“相關不等於因果”這一經典的誤區，以及如何警惕那些企圖利用統計學來操縱公眾認知的伎倆。 第二部分：數據之眼——掌握描述性統計學的基本功 要理解數據，首先需要能夠“看清”數據。本部分將聚焦於描述性統計學的核心概念和方法，教你如何有效地總結和呈現數據。 數據的形態與結構： 我們將從數據的類型入手，區分定量數據和定性數據，以及它們各自的特點和分析方法。你將學會如何對數據進行分類、分組，並瞭解頻數分布、頻率等基本概念，以便初步把握數據的整體輪廓。 衡量數據的中心趨勢： 一個數據集的“平均”水平是多少？是均值、中位數還是眾數？我們將詳細講解這三種衡量中心趨勢的方法，並深入探討它們各自的適用場景以及在使用過程中需要注意的細節。你會明白，在麵對異常值時，中位數往往比均值更能代錶數據的典型水平。 刻畫數據的離散程度： 數據僅僅有中心是不夠的，它們的“分散”程度也同樣重要。我們將學習如何利用方差、標準差等指標來衡量數據的離散程度，理解它們在評估數據穩定性、比較不同數據集時的作用。你會明白，即使平均值相同，兩個數據集的“錶現”也可能截然不同。 可視化數據的力量： 冰冷的數字往往難以直觀理解，而一張好的圖錶卻能瞬間傳遞大量信息。本部分將重點介紹各種常用的數據可視化圖錶，包括直方圖、條形圖、餅圖、散點圖、箱綫圖等。我們會探討不同圖錶的適用場景，如何根據數據的類型和分析目標選擇最閤適的圖錶，以及如何解讀圖錶中的信息，發現隱藏的模式和趨勢。同時，我們也會警示那些“誤導性圖錶”，學會識彆並避免被它們欺騙。 第三部分：從樣本到整體——理解推論統計學的奧秘 在現實世界中，我們往往無法獲取到總體的所有數據，隻能從總體中抽取一部分樣本進行分析。推論統計學正是研究如何從樣本信息推斷總體特徵的科學。本部分將帶領你進入推論統計學的世界。 抽樣的智慧： 樣本的質量直接關係到推論的可靠性。我們將探討各種抽樣方法，如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等，理解它們各自的優缺點以及如何選擇能夠最大程度減小抽樣誤差的方法。你將認識到，一個具有代錶性的樣本是進行有效推斷的基礎。 概率的基石： 推論統計學離不開概率論。我們將從最基本的概率概念入手，理解隨機事件、概率分布等，為後續的推斷方法打下堅實的基礎。你會學會如何用概率來描述事件發生的可能性，理解“偶然”與“必然”之間的界限。 參數估計的藝術： 如何用樣本的統計量來估計總體的參數？我們將介紹點估計和區間估計的概念。重點講解置信區間，理解它如何量化我們對總體參數估計的把握程度，並學會如何解讀置信區間的實際意義。 假設檢驗的邏輯： 麵對一個關於總體的假設，我們如何通過樣本數據來判斷這個假設是否成立？本部分將詳細闡述假設檢驗的基本流程，包括建立原假設和備擇假設，計算檢驗統計量，確定P值，並最終做齣決策。你會學習到如何用統計學的方式來驗證猜想，做齣基於證據的判斷。我們將深入探討兩類錯誤——第一類錯誤（拒真）和第二類錯誤（納僞），理解它們在決策中的重要性。 第四部分：聯係的紐帶——探索變量之間的關係 世界上的許多現象並非孤立存在，而是相互關聯的。本部分將聚焦於探索變量之間的關係，特彆是如何用統計學方法量化和理解這種關係。 相關分析的度量： 兩個變量的變化是否同步？同步的程度有多大？我們將介紹相關係數的概念，理解皮爾遜相關係數、斯皮爾曼秩相關係數等，學會如何量化變量之間的綫性或單調關係，並正確解讀相關係數的取值範圍和含義。 迴歸分析的建模： 如果我們知道一個變量的變化如何影響另一個變量，我們就能構建預測模型。本部分將深入講解綫性迴歸模型，包括簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸。你將學習如何建立迴歸方程，解釋迴歸係數的含義，評估模型的擬閤優度，以及如何利用模型進行預測。我們會重點探討迴歸分析中的常見問題，如多重共綫性、異方差等，以及相應的處理方法。 分類數據的分析： 除瞭數值型變量，我們還經常遇到類彆型變量。本部分將介紹如何分析類彆型變量之間的關係，例如使用卡方檢驗來檢測兩個分類變量之間是否存在關聯。 第五部分：統計思維在實踐——案例分析與批判性視角 理論的學習需要與實踐相結閤，纔能真正內化為一種思維方式。在本書的最後部分，我們將通過大量的真實案例，將前麵學到的統計學知識付諸實踐。 新聞中的統計陷阱： 從民意調查的誤差到研究數據的選擇性呈現，新聞報道中常常隱藏著各種統計學的“陷阱”。我們將分析真實的案例，教你如何辨彆其中的邏輯漏洞和數據誤導，成為一個更加清醒的讀者。 商業決策中的數據智慧： 市場調研、用戶行為分析、風險評估……統計學在商業領域的應用無處不在。我們將探討企業如何利用統計學來做齣更明智的決策，以及在數據驅動的時代，掌握統計思維的重要性。 科學研究的嚴謹之道： 從實驗設計到結果解讀，統計學是科學研究不可或缺的工具。我們將分析一些經典的科學研究案例，理解統計學如何幫助科學傢們驗證理論、發現新知，以及如何避免研究中的統計偏差。 日常生活中的統計應用： 無論是理解健康報告、評估投資風險，還是僅僅是做齣更明智的個人選擇，統計思維都能幫助我們更好地應對生活中的各種不確定性。 《統計思維的藝術：穿越數據迷霧的智慧指南》不僅僅是一本書，它更是一種能力的培養。它將賦予你用數據說話、用數據思考的能力，讓你在信息洪流中保持清醒的頭腦，做齣更理性的判斷。無論你身處哪個行業，從事何種工作，掌握統計思維都將是你寶貴的財富。讓我們一起踏上這段探索數據智慧的旅程，學會如何從數字中發現真理，用邏輯披荊斬棘，最終成為一個更加聰明的決策者和思考者。

評分☆☆☆☆☆

我平時是個對數字和邏輯不太敏感的人，所以一聽到“統計學”三個字就頭疼。《愛上統計學（第2版）》這本書，我最初是被它的名字吸引瞭，心想也許它能讓統計學不那麼可怕。果不其然，它真的做到瞭！這本書的語言風格非常友好，沒有那種高高在上的學術腔調，讀起來就像和一位經驗豐富的朋友在聊天。作者在講解概念的時候，總是會先設身處地地考慮到我們這些“小白”可能會遇到的睏惑，然後用最通俗易懂的方式來解釋。比如，在講到“抽樣”的時候，它沒有直接給你一堆公式，而是給你描繪瞭一個場景：如果你想知道你們班同學最喜歡的運動是什麼，你會怎麼做？是挨個問所有人，還是隻問幾個代錶？然後纔引齣不同的抽樣方法以及它們的優缺點。我特彆喜歡書中穿插的那些“小插麯”，它們通常是一些關於統計學發展曆史上的有趣故事，或者是某個著名統計學傢的軼事。這些內容不僅增加瞭閱讀的趣味性，也讓我對統計學這個學科有瞭更深層次的認識，感覺它不僅僅是冰冷的數字，也有著人類智慧的閃光點。這本書讓我覺得，學習統計學並不是一件難如登天的事情，隻要方法得當，每個人都可以從中受益。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據分析充滿好奇但又缺乏係統學習背景的職場人士，我一直覺得統計學是一座高不可攀的山。市麵上關於統計學的書籍不少，但很多要麼過於學術化，要麼流於錶麵，很難找到一本真正適閤我這種“小白”的入門讀物。直到我偶然間發現瞭《愛上統計學（第2版）》。這本書最大的亮點在於它的“反嚮思考”式講解。它不以枯燥的概念堆砌為開端，而是選擇從讀者日常生活中可能遇到的睏惑和場景齣發，比如“為什麼同樣一個新聞，不同媒體的報道會給人截然不同的感覺？”、“為什麼抽奬活動中，中大奬的概率好像總是那麼低？”等等，然後巧妙地引入統計學相關的原理來解答這些問題。我尤其喜歡它在講解概率分布那部分時，用的一個例子是關於不同類型遊戲玩傢的活躍度分析。它不是直接拋齣“正態分布”、“泊鬆分布”這些名詞，而是先描述瞭玩傢們不同的遊戲習慣和參與頻率，然後纔引申齣這些分布是如何幫助遊戲公司理解用戶行為並優化遊戲設計的。這種“先入情，後解法”的教學方式，極大地降低瞭我的學習門檻，讓我感覺統計學不再是冰冷的公式，而是解決實際問題的有力工具。我嘗試著跟著書中的例子，用一些簡單的數據集做瞭一些分析，雖然結果可能不盡如人意，但整個過程讓我體驗到瞭數據帶來的洞察力，這比我以往任何一次學習經曆都更加令人興奮。

評分☆☆☆☆☆

天呐，我最近真的是被一門課逼得沒辦法，纔硬著頭皮翻開瞭這本《愛上統計學（第2版）》。說實話，一開始我一點期待都沒有，覺得這玩意兒肯定枯燥乏味，滿眼都是數字和公式，跟我的興趣愛好簡直是八竿子打不著。但讓我沒想到的是，這本書竟然真的把我“騙”進去瞭！它不像我之前看的那些教科書，上來就是一堆晦澀難懂的術語，讓你懷疑自己是不是把腦子落在教室門口瞭。這本書的敘事方式很不一樣，作者就像一個經驗豐富的嚮導，帶著你一步一步地探索統計學的世界。它不是直接告訴你“這是什麼”，而是先給你講一個生動的故事，或者拋齣一個讓你好奇的問題，然後慢慢揭示齣統計學在其中扮演的角色。我記得有一章講到瞭如何用統計學分析社交媒體上的信息傳播，簡直太有趣瞭！我平時刷微博、看短視頻，總覺得那些熱門話題怎麼就那麼容易被製造齣來，這本書就給我提供瞭新的視角，讓我覺得原來背後是有邏輯可循的，不是純粹的運氣。而且，它還穿插瞭很多現實生活中的例子，比如怎麼通過數據來預測天氣變化，或者一傢公司是如何根據市場調查來調整産品策略的。這些都讓我覺得統計學不是束之高閣的理論，而是實實在在地影響著我們生活的方方麵麵。雖然我還沒有完全掌握所有的概念，但至少我現在看數據的時候，不再是茫然一片，而是會試著去思考它背後可能隱藏的意義瞭。這對我來說，絕對是一個巨大的進步！

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期在非技術領域工作的讀者，我對統計學一直抱持著一種“敬而遠之”的態度。總覺得它是屬於統計學傢、數學傢們的領域，與我這樣每天與文字、創意打交道的人無關。然而，《愛上統計學（第2版）》這本書徹底顛覆瞭我的認知。它給我最深刻的感受是，統計學無處不在，而且它真的可以變得非常“親民”。這本書最與眾不同的地方在於，它不是以一種“授課”的姿態來講解，而是以一種“引導”的方式，讓我自己去發現統計學的魅力。作者善於將復雜的概念轉化為生活中觸手可及的例子，比如如何用數據來分析客戶的購買偏好，如何解讀一篇新聞報道中隱藏的統計陷阱，甚至是如何判斷一個廣告是否真的有效。我印象最深的是關於“置信區間”的講解，作者用瞭一個非常形象的比喻，把它比作是“猜年齡”的遊戲。你不是直接猜齣確切的年齡，而是給齣一個範圍，然後你有很高的概率猜中。這個比喻讓我立刻理解瞭這個概念的核心，並且知道它在實際應用中意味著什麼。這本書讓我意識到，統計學不隻是用來做復雜的模型，它更是一種思維方式，一種幫助我們更理性、更客觀地認識世界的方法。我雖然還沒有完全讀完，但已經能感覺到它正在潛移默化地改變我看待信息的方式。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我買《愛上統計學（第2版）》純粹是抱著試試看的心態。我之前接觸過一些統計學的內容，但總感覺學得似懂非懂，很多時候隻是記住瞭公式，卻不理解其背後的邏輯。這本書最讓我眼前一亮的地方，就是它在概念解釋上的“可視化”和“情境化”處理。作者沒有直接拋齣復雜的數學推導，而是通過大量的圖錶、類比，甚至是一些小故事，來幫助讀者建立直觀的理解。例如，在解釋“相關性”和“因果性”的區彆時，它用瞭一個非常生動的例子：海灘上的救生員數量和冰淇淋的銷量都隨著氣溫升高而增加，但這並不意味著救生員導緻瞭冰淇淋銷量上升，而是氣溫這個第三方因素同時影響瞭兩者。這種解釋方式，讓我一下子就明白瞭這兩個容易混淆的概念，並且能牢牢記在心裏。書中的案例也非常貼閤實際，從商業決策到社會現象，都能找到統計學的影子。我記得有一段講的是如何通過數據來評估一個市場營銷活動的效果，其中涉及到瞭A/B測試和假設檢驗。作者把它拆解成幾個簡單的小步驟，並且強調瞭每一步的目的和意義，讓我感覺自己真的可以跟著操作一遍。雖然我還隻是剛剛開始閱讀，但已經迫不及待地想繼續深入學習瞭，感覺這本書真的能讓我“愛上”統計學！

評分☆☆☆☆☆

東西真的很不錯，發貨也是非常的快，快遞小哥態度也很好，滿意。

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

京東書很全，各類書都有，不錯。

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯，老師推薦的，講的很詳細

評分☆☆☆☆☆

質量很好，內容也很好，不錯，全五分好評。。。。。。。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

書不錯，認真讀一下還是有很大收獲的

評分☆☆☆☆☆

不同的書結閤來看

評分☆☆☆☆☆

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