正版现货 爱上统计学 (中译本/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
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• 数据分析
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• 统计建模
• 中译本
• 第二版
• 教材
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• 高等教育

店铺： 书客书图图书专营店

出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562458913

商品编码：28975259309

包装：平装

丛书名： 万卷方法

开本：16开

正文语种：简体中文

编辑推荐

《爱上统计学(中译本)(第2版)》：
万卷方法是重庆大学出版社自2004年7月以来陆续出版的一套深入、系统地介绍社会科学研究方法问题的书系，至今已出版图书75个品种。
“万卷方法”的理想
为社会学、政治学、管理学、经济学、语言学、传播学、心理学、教育学等社会科学各领域的学者和研究生提供一个内容规范、使用便捷的“研究方法工具箱”。
“万卷方法”的受众
图书馆及大学社会科学各院系的资料室。
社会科学各领域的研究人员。
社会科学各专业的研究生和本科生。
社会及市场调查的实务工作者。

媒体推荐

诚如其名
非常好的一本书！在此之前，因为要做调查分析，已经自己购买和借阅了无数本类似的书，可是读后总是感觉盲人摸象，而这本书就像是最后一个烧饼，让我觉得自己一下子醍醐灌顶、豁然开朗。这本书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。
当然这只是一本入门书，书中对因子分析、回归分析等比较复杂的统计检验方法介绍得比较简略，如果想了解这些的，得另外找书来看。 强烈推荐给还没有入门的人！
　　——当当读者wulv评（2009-05-05 08：30：31）
这是一本没有被老师选中的好教材
我从来没有阅读过这样的数学教材。
作为一个大学生，学了十多年的数学，看到的数学书都是千篇一律的。定义、定理、公理、推论、公式，无一不是用黑体字凸显在满篇的数字字母文字的叙述中，只有这本《爱上统计学》，它甚至可以告诉你，字母不是绝对的，你喜欢用别的字母那就去用吧，名词不是绝对的，你喜欢用别的名词那就去用吧。案例都是吸引人而且切题的，讲解很简单但是很容易懂，这是～本没有被老师选中的好教材。
　　——当当读者741881752@***.***评（2009-11-14 11：34：04）
很好的一本统计学入门书
很适合统计学小白，再不必为课本上一堆发晕的数据和术语头大了。我上过概率统计的课，也看过很多做统计的论文，但是经常被那些枯燥或者“严谨”的推论吓倒，终于发现了这本书，饶有兴趣而且浅显易懂，有了这本书的基础，对深入了解别的概念很有帮助。虽然翻译中还有一点小瑕疵，但是相对别的翻译的书，我认为翻译到这种程度已经是非常不错了。看了这本书后又买了万卷丛书的别的几本，还未送到，希望不会失望。
　　——卓越读者castourism评（201 0-02-02 1 3：47：56）
很烦统计
我觉得统计是大学里最折磨文科生的一门学科了～
　　——当当读者白金汉公爵评（2010一08-19 17：54：08）
开心的学习
对统计学感到头疼但又不得不学的我来说，这本书真是太适合了。本书的写作语言易懂，鲜有大片大 片的数学公式出现，把道理都讲得很清楚。我一拿到书，边看边在SPSS上练习，感觉非常愉快，一不小心 就看了一半。真是有点“爱上统计学”了。
　　——当当读者leewanbbo评（2009-12-23 22：01：32）

作者简介

作者：（美国）尼尔·J.萨尔金德（Neil J.Salkind） 译者：史玲玲

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Ⅰ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

耶，好像手里的统计学书总不好用，但是这一本是不同的。这本书是针对学生写的，但不是降低标准，而是信息充分，也尽可能展现基础内容。本书也没有假定在课程开始之前应该具备什么知识，只是进程安排较缓、步骤较小，可以让学生按自己的节奏安排。
大家都认为统计学是很难掌握的课程。我们也这么认为，因为统计学的一部分的确充满挑战。另一方面，无数的学生已经掌握了这门课程，你也可以。在开始我们的第一个主题之前，先看一下导论这一章的要点。
1.你不笨。这是真的。如果你是笨蛋，你不可能在学业方面走这么远。因此，对待统计学就像对待其他新的课程那样吧。听讲座，学习基本内容，做书上的练习或课堂练习，那么你就会学得很好。火箭研究者精通统计学，不过你不需要像火箭研究者那样研究统计学。
2.你怎么知道统计学很难学？统计学很难学？既是也不是。如果你是从上过这门课的朋友那儿听来的，而他们没有努力学习也没有学好，那么肯定愿意告诉你统计学是多么难学，甚至会说，统计学即使不是对整个生活的灾难，对整个学期来说也是灾难。不过我们不要忘记——我们总是倾听抱怨者的抱怨。因此，我们建议你应该以这种态度开始这门课程，也就是，等着看统计学是否难学，并且依据自己的经验做出判断。更好的选择是找几个上过这门课的人讨论一下，获得他们的总的看法。不要依据让人泄气的人的经验做出判断。
3.不要逃课——按顺序学习各章的内容。《爱上统计学》的每一章都是下一章的基础。我希望在课堂上学习了所有内容后，你就可以回顾整本书，并把这本书作为参考书。如果你需要确定表中的特定值，可以查阅附录B。或者，你需要记起如何计算标准差，可以回顾第三章的内容。但是现在要按照本书的顺序学习每一章。当然也可以不按照顺序，先了解后面的学习内容。但是在学习后面章节之前要掌握前面的章节。
4.形成学习小组。这是确保通过这门课程的最基本的方式之一。在一个学期的开始，要和朋友商定一起学习。如果没有朋友选择同一课程，那么就要结交新朋友，或者邀请和你一样看起来很高兴学习统计学的学生一起学习。如果你学得比他人好，一起学习可以帮助他人，反之，他人学得比你好你就可以从他人那里受益。每个星期安排特定的时间聚在一起一个小时，复习每一章后的练习题，或者相互提问。或者依据需要安排更多时间。与他人一起学习是帮助你理解和掌握课程内容的有用的方式。

                              

                         

好的，这是一份关于一本名为《数据之眼：洞察世界的统计思维》（假设的书名，以避免与您提供的书名重复）的图书简介，内容力求详实，力求自然流畅： --- 图书简介：《数据之眼：洞察世界的统计思维》 ISBN： 978-7-5086-XXXX-X (示例) 出版社： 知识之光出版社 (示例) 定价： 98.00 元 为什么我们需要一双“数据之眼”？ 在这个信息爆炸的时代，数据不再是冰冷的数字集合，而是驱动决策、揭示真相、预测未来的核心动力。然而，面对铺天盖地的图表、纷繁复杂的指标和各种相互矛盾的“研究报告”，我们如何才能不被表象所迷惑，真正穿透迷雾，洞察事物的本质？ 《数据之眼：洞察世界的统计思维》正是为你准备的“视力矫正镜”。它并非一本深奥的数学教科书，而是一本面向所有渴望提升决策质量、理解现代社会运行逻辑的思维工具书。本书旨在帮助读者建立一套坚实的、基于现实世界案例的统计学直觉和批判性思维框架，让你能够自信地驾驭数据，而不是被数据所淹没。 内容聚焦：从直觉到严谨的思维跨越 本书以应用为导向，将复杂的统计概念拆解为清晰、易懂的逻辑模块，确保读者在理解“如何计算”之前，先掌握“为何要计算”以及“结果意味着什么”。全书结构围绕以下核心模块展开： 第一部分：重塑数据观——理解不确定性的价值 传统思维常常追求“确定性”，但现实世界充满变数。本部分将带领读者认识到，统计学的核心价值在于量化和管理不确定性。 概率思维的基石： 介绍基础概率、条件概率与贝叶斯定理的直观理解，强调如何用概率来评估风险和机遇。不再将概率视为小概率事件，而是日常决策的参考系。 抽样的艺术与陷阱： 深入探讨如何科学地进行抽样，区分简单随机抽样、分层抽样等方法。重点剖析常见的抽样偏差（如幸存者偏差、自我选择偏差）在商业报告和新闻报道中如何悄然误导判断。 描述性统计的陷阱： 区分均值、中位数和众数的适用场景，揭示四分位数和箱线图在揭示数据分布形态上的强大能力。理解方差和标准差如何度量波动性，以及它们在风险评估中的角色。 第二部分：推断的桥梁——从样本到整体的严谨跨越 统计推断是连接我们有限观察与无限整体世界的桥梁。本部分将详细讲解如何进行可靠的结论外推。 中心极限定理的魔力： 并非仅仅停留在公式层面，而是阐释为何它能成为所有推断的理论基础，以及它如何指导我们进行置信区间和假设检验的构建。 假设检验的哲学： 深入剖析零假设与备择假设的建立过程，理解P值的真正含义和局限性。本书特别强调了“统计显著性”与“实际意义”之间的鸿沟，教会读者识别那些在统计上成立但在商业上毫无价值的发现。 构建可信的区间： 详细介绍如何使用置信区间来表达估计的可靠性，而不是仅仅依赖单一的点估计。通过大量的实际案例，展示如何向非专业人士清晰地传达“我们的预测范围是……”这一关键信息。 第三部分：关系探秘——回归分析与因果推断的迷宫 这是数据分析中最常用也最容易被误用的领域。本书旨在教会读者如何审慎地探索变量间的关系。 线性回归的精细解读： 不仅教授如何拟合直线，更强调对回归系数的解释、R方（决定系数）的局限性，以及如何诊断模型的基本假设（如残差分析、多重共线性）。 相关不等于因果： 这一核心章节将用多个经典案例，如冰淇淋销量与溺水人数的例子，系统阐述混杂变量、中介变量和调节变量在混淆判断中的作用。 走向因果： 介绍如何通过配对设计、倾向得分匹配（PSM）等准实验方法，在缺乏完美实验条件的情况下，尽可能地接近因果推断的科学标准。重点探讨A/B测试的设计原则和统计效力分析。 第四部分：模型选择与决策优化 现代数据科学离不开模型，但模型是工具而非真理本身。本部分着眼于如何批判性地选择和应用统计模型。 模型选择的艺术： 介绍信息准则（AIC, BIC）在模型比较中的应用，以及交叉验证（Cross-Validation）如何帮助我们评估模型的泛化能力，避免过度拟合。 时间序列的脉络： 针对具有时间依赖性的数据，介绍趋势、季节性和自相关性的基本概念，并讨论ARIMA模型的基本框架，帮助理解宏观经济数据和股票市场的波动规律。 贝叶斯思维的回归： 将贝叶斯方法作为一种强大的先验知识整合工具，展示它如何在数据稀疏或需要不断更新认知的领域（如医疗诊断、个性化推荐）发挥作用。 本书的独特价值——“反教条”与“实战性” 面向实践者的语言： 本书避免了过多的数学符号推导，而是通过大量的商业案例、社会学实验和日常现象来具象化统计概念。无论是市场营销人员、产品经理、政策分析师，还是对世界充满好奇的普通读者，都能找到共鸣点。 强调批判性阅读： 我们花费大量篇幅教授读者如何“反驳”一份报告，如何质疑一个“显著”的结果，如何识别媒体或同行报告中隐藏的统计谬误。本书的最终目标是培养读者对所有“数据驱动”声明的健康怀疑态度。 工具箱式的结构： 书中穿插了大量“实战清单”和“思维陷阱”提示，方便读者随时查阅和应用到实际工作中。 --- 读者对象： 希望将数据转化为洞察力的商业决策者。 需要理解或设计实验的市场研究人员与产品经理。 渴望深化统计学直觉、超越基础公式的大学生与初级数据分析师。 对社会现象背后的规律充满好奇、希望提升信息辨别能力的所有知识型读者。 《数据之眼：洞察世界的统计思维》，将带你从一个被动接受数据的观察者，转变为一个主动提问、科学推断的数据领航员。打开本书，开始用更清晰的逻辑看清这个复杂的世界。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本《爱上统计学》的书名时，就觉得它充满了吸引力。我一直以来都觉得，统计学虽然很重要，但它的理论性和抽象性总是让人难以接近，常常会望而却步。而这本书的出现，仿佛给我打开了一扇新的大门。我还没有开始深入阅读具体的章节，但我从它的整体风格来看，作者似乎非常注重将抽象的概念具象化，用一种更加容易理解和接受的方式来呈现。我特别期待书中能够有大量的图示和表格，因为我一直觉得，视觉化的呈现方式对于理解统计学中的一些复杂的公式和原理非常有帮助。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我一步一步地探索统计学的世界，从最基础的描述性统计，到更深入的推断性统计，都能让我有清晰的认识。同时，我也希望书中能包含一些实际的操作建议，比如如何利用统计软件进行数据分析，以及如何正确地解读分析结果，这些对于我来说都非常实用。总而言之，我希望这本书能够真正地让我“爱上”统计学，让它不再是我的学习难点，而是我解决问题、做出判断的有力武器。

评分☆☆☆☆☆

这本《爱上统计学》的外观给我留下了深刻的印象，尤其是它的封面设计，很有现代感，色彩搭配也很和谐，完全不像我以往对统计学书籍的刻板印象。拿到书的第一时间，我就迫不及待地翻阅了一下。我注意到书本的整体编排非常清晰，目录的设置也很合理，让我能大概了解到这本书会涵盖哪些内容，以及知识点的递进顺序。我尤其对书中似乎穿插的一些案例和应用场景很感兴趣，因为我一直觉得，脱离实际应用的理论学习，往往会显得空洞且难以理解。我希望这本书能通过这些生动的例子，让我明白统计学在现实生活中的重要性，以及它能为我们解决哪些问题。我期待这本书能够循序渐进地引导我，从最基础的概念开始，逐步深入到更复杂的分析方法，并且在这个过程中，能够不断地巩固我的理解，而不是让我感到迷茫。我希望这本书能够成为我学习统计学道路上的一个得力助手，让我能够真正地掌握这门学科，并能灵活地运用到我的学习和工作中去，从而提升我的分析能力和决策水平。

评分☆☆☆☆☆

这本《爱上统计学》，我主要是被它的书名所吸引，总觉得“爱上”这个词，能给枯燥的统计学注入一些灵动的色彩。我一直觉得，很多学问之所以让人觉得难，是因为我们没有找到正确的入门方法，或者说，没有找到那个能让我们心动、让我们愿意去投入时间和精力去了解的切入点。这本书给我的第一印象就是，它试图用一种更具温度、更有人情味的方式来讲解统计学。我还没有开始仔细阅读内容，但仅仅从它的排版和设计上，就能感受到一种非同寻常的用心。字体大小适中，行间距也让人觉得很舒服，不会因为长时间阅读而感到疲惫。而且，我注意到书中似乎有不少插图或者图表，这对于理解统计学的一些概念来说，无疑是至关重要的。我一直觉得，很多理论性的知识，如果能有直观的图形来辅助，会大大降低理解难度。我非常期待这本书能够真正做到“化繁为简”，用最清晰明了的语言，去阐释那些看似复杂深奥的统计原理。我希望它能让我看到统计学的美，看到数据背后隐藏的规律和智慧，从而真正地激发我对这个学科的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

对于《爱上统计学》这本书，我首先想到的就是它名字里包含的“爱上”二字，这让我对它抱有很大的期待。一直以来，统计学给我的感觉就是严谨、复杂，甚至有些枯燥，所以“爱上”这个词，在我看来，是一种非常大胆的尝试，也暗示着作者在内容呈现方式上会有所创新。我还没有开始细读，但我能感受到这本书试图打破传统统计学教材的严肃和刻板，用一种更亲和、更生动的方式来吸引读者。我特别希望能在这本书里看到一些与我们日常生活息息相关的例子，比如在市场营销、社会调查，甚至是个人理财方面，统计学是如何发挥作用的。我希望这本书能够用通俗易懂的语言，解释那些复杂的统计术语和方法，并且能够一步步地引导我，从一个统计学的“小白”成长为一个能够理解并运用统计学知识的人。我期待它能够提供一些实用的技巧和工具，让我能够独立地进行一些基础的数据分析，并从中获得有价值的信息。总而言之，我希望这本书能够真正地让我感受到统计学的魅力，并且能够真正地“爱上”它。

评分☆☆☆☆☆

一直对数据背后的故事充满好奇，但又觉得统计学听起来像是一门高高在上的学科，望而却步。这次鼓起勇气翻开这本《爱上统计学》，纯粹是出于一种“万一呢”的心态。拿到书的那一刻，它的封面设计就给人一种亲切感，不像我之前看过的那些学术书籍那么刻板。书的整体装帧也很不错，纸质厚实，阅读体验很舒服。我尤其喜欢它那种循序渐进的讲解方式，好像一位经验丰富的朋友在耐心地指导你，一点一点地揭开统计学的神秘面纱。虽然我还没有深入到具体的章节，但仅仅是阅读前言和目录，就能感受到作者想要打破统计学“难学”的固有印象的良苦用心。我特别期待书中能够用一些贴近生活的例子来解释那些抽象的概念，比如那些复杂的公式和图表，如果能和我们日常生活中遇到的各种现象联系起来，那学习起来一定事半功倍。而且，我希望这本书不仅仅是讲解理论，还能提供一些实操的建议，比如如何选择合适的统计方法，如何解读分析结果，甚至是如何避免一些常见的统计误区。我真的希望通过这本书，能够真正“爱上”统计学，让它不再是我的学习障碍，而是我探索世界的一个有力工具。