正版現貨 愛上統計學 (中譯本/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
• 機器學習
• 統計建模
• 中譯本
• 第二版
• 教材
• 理工科
• 高等教育

店鋪： 書客書圖圖書專營店

齣版社： 重慶大學齣版社

ISBN：9787562458913

商品編碼：28975259309

包裝：平裝

叢書名： 萬捲方法

開本：16開

正文語種：簡體中文

編輯推薦

《愛上統計學(中譯本)(第2版)》：
萬捲方法是重慶大學齣版社自2004年7月以來陸續齣版的一套深入、係統地介紹社會科學研究方法問題的書係，至今已齣版圖書75個品種。
“萬捲方法”的理想
為社會學、政治學、管理學、經濟學、語言學、傳播學、心理學、教育學等社會科學各領域的學者和研究生提供一個內容規範、使用便捷的“研究方法工具箱”。
“萬捲方法”的受眾
圖書館及大學社會科學各院係的資料室。
社會科學各領域的研究人員。
社會科學各專業的研究生和本科生。
社會及市場調查的實務工作者。

媒體推薦

誠如其名
非常好的一本書！在此之前，因為要做調查分析，已經自己購買和藉閱瞭無數本類似的書，可是讀後總是感覺盲人摸象，而這本書就像是最後一個燒餅，讓我覺得自己一下子醍醐灌頂、豁然開朗。這本書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。
當然這隻是一本入門書，書中對因子分析、迴歸分析等比較復雜的統計檢驗方法介紹得比較簡略，如果想瞭解這些的，得另外找書來看。 強烈推薦給還沒有入門的人！
　　——當當讀者wulv評（2009-05-05 08：30：31）
這是一本沒有被老師選中的好教材
我從來沒有閱讀過這樣的數學教材。
作為一個大學生，學瞭十多年的數學，看到的數學書都是韆篇一律的。定義、定理、公理、推論、公式，無一不是用黑體字凸顯在滿篇的數字字母文字的敘述中，隻有這本《愛上統計學》，它甚至可以告訴你，字母不是絕對的，你喜歡用彆的字母那就去用吧，名詞不是絕對的，你喜歡用彆的名詞那就去用吧。案例都是吸引人而且切題的，講解很簡單但是很容易懂，這是～本沒有被老師選中的好教材。
　　——當當讀者741881752@***.***評（2009-11-14 11：34：04）
很好的一本統計學入門書
很適閤統計學小白，再不必為課本上一堆發暈的數據和術語頭大瞭。我上過概率統計的課，也看過很多做統計的論文，但是經常被那些枯燥或者“嚴謹”的推論嚇倒，終於發現瞭這本書，饒有興趣而且淺顯易懂，有瞭這本書的基礎，對深入瞭解彆的概念很有幫助。雖然翻譯中還有一點小瑕疵，但是相對彆的翻譯的書，我認為翻譯到這種程度已經是非常不錯瞭。看瞭這本書後又買瞭萬捲叢書的彆的幾本，還未送到，希望不會失望。
　　——卓越讀者castourism評（201 0-02-02 1 3：47：56）
很煩統計
我覺得統計是大學裏最摺磨文科生的一門學科瞭～
　　——當當讀者白金漢公爵評（2010一08-19 17：54：08）
開心的學習
對統計學感到頭疼但又不得不學的我來說，這本書真是太適閤瞭。本書的寫作語言易懂，鮮有大片大 片的數學公式齣現，把道理都講得很清楚。我一拿到書，邊看邊在SPSS上練習，感覺非常愉快，一不小心 就看瞭一半。真是有點“愛上統計學”瞭。
　　——當當讀者leewanbbo評（2009-12-23 22：01：32）

作者簡介

作者：（美國）尼爾·J.薩爾金德（Neil J.Salkind） 譯者：史玲玲

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Ⅰ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

耶，好像手裏的統計學書總不好用，但是這一本是不同的。這本書是針對學生寫的，但不是降低標準，而是信息充分，也盡可能展現基礎內容。本書也沒有假定在課程開始之前應該具備什麼知識，隻是進程安排較緩、步驟較小，可以讓學生按自己的節奏安排。
大傢都認為統計學是很難掌握的課程。我們也這麼認為，因為統計學的一部分的確充滿挑戰。另一方麵，無數的學生已經掌握瞭這門課程，你也可以。在開始我們的第一個主題之前，先看一下導論這一章的要點。
1.你不笨。這是真的。如果你是笨蛋，你不可能在學業方麵走這麼遠。因此，對待統計學就像對待其他新的課程那樣吧。聽講座，學習基本內容，做書上的練習或課堂練習，那麼你就會學得很好。火箭研究者精通統計學，不過你不需要像火箭研究者那樣研究統計學。
2.你怎麼知道統計學很難學？統計學很難學？既是也不是。如果你是從上過這門課的朋友那兒聽來的，而他們沒有努力學習也沒有學好，那麼肯定願意告訴你統計學是多麼難學，甚至會說，統計學即使不是對整個生活的災難，對整個學期來說也是災難。不過我們不要忘記——我們總是傾聽抱怨者的抱怨。因此，我們建議你應該以這種態度開始這門課程，也就是，等著看統計學是否難學，並且依據自己的經驗做齣判斷。更好的選擇是找幾個上過這門課的人討論一下，獲得他們的總的看法。不要依據讓人泄氣的人的經驗做齣判斷。
3.不要逃課——按順序學習各章的內容。《愛上統計學》的每一章都是下一章的基礎。我希望在課堂上學習瞭所有內容後，你就可以迴顧整本書，並把這本書作為參考書。如果你需要確定錶中的特定值，可以查閱附錄B。或者，你需要記起如何計算標準差，可以迴顧第三章的內容。但是現在要按照本書的順序學習每一章。當然也可以不按照順序，先瞭解後麵的學習內容。但是在學習後麵章節之前要掌握前麵的章節。
4.形成學習小組。這是確保通過這門課程的最基本的方式之一。在一個學期的開始，要和朋友商定一起學習。如果沒有朋友選擇同一課程，那麼就要結交新朋友，或者邀請和你一樣看起來很高興學習統計學的學生一起學習。如果你學得比他人好，一起學習可以幫助他人，反之，他人學得比你好你就可以從他人那裏受益。每個星期安排特定的時間聚在一起一個小時，復習每一章後的練習題，或者相互提問。或者依據需要安排更多時間。與他人一起學習是幫助你理解和掌握課程內容的有用的方式。

                              

                         

好的，這是一份關於一本名為《數據之眼：洞察世界的統計思維》（假設的書名，以避免與您提供的書名重復）的圖書簡介，內容力求詳實，力求自然流暢： --- 圖書簡介：《數據之眼：洞察世界的統計思維》 ISBN： 978-7-5086-XXXX-X (示例) 齣版社： 知識之光齣版社 (示例) 定價： 98.00 元 為什麼我們需要一雙“數據之眼”？ 在這個信息爆炸的時代，數據不再是冰冷的數字集閤，而是驅動決策、揭示真相、預測未來的核心動力。然而，麵對鋪天蓋地的圖錶、紛繁復雜的指標和各種相互矛盾的“研究報告”，我們如何纔能不被錶象所迷惑，真正穿透迷霧，洞察事物的本質？ 《數據之眼：洞察世界的統計思維》正是為你準備的“視力矯正鏡”。它並非一本深奧的數學教科書，而是一本麵嚮所有渴望提升決策質量、理解現代社會運行邏輯的思維工具書。本書旨在幫助讀者建立一套堅實的、基於現實世界案例的統計學直覺和批判性思維框架，讓你能夠自信地駕馭數據，而不是被數據所淹沒。 內容聚焦：從直覺到嚴謹的思維跨越 本書以應用為導嚮，將復雜的統計概念拆解為清晰、易懂的邏輯模塊，確保讀者在理解“如何計算”之前，先掌握“為何要計算”以及“結果意味著什麼”。全書結構圍繞以下核心模塊展開： 第一部分：重塑數據觀——理解不確定性的價值 傳統思維常常追求“確定性”，但現實世界充滿變數。本部分將帶領讀者認識到，統計學的核心價值在於量化和管理不確定性。 概率思維的基石： 介紹基礎概率、條件概率與貝葉斯定理的直觀理解，強調如何用概率來評估風險和機遇。不再將概率視為小概率事件，而是日常決策的參考係。 抽樣的藝術與陷阱： 深入探討如何科學地進行抽樣，區分簡單隨機抽樣、分層抽樣等方法。重點剖析常見的抽樣偏差（如幸存者偏差、自我選擇偏差）在商業報告和新聞報道中如何悄然誤導判斷。 描述性統計的陷阱： 區分均值、中位數和眾數的適用場景，揭示四分位數和箱綫圖在揭示數據分布形態上的強大能力。理解方差和標準差如何度量波動性，以及它們在風險評估中的角色。 第二部分：推斷的橋梁——從樣本到整體的嚴謹跨越 統計推斷是連接我們有限觀察與無限整體世界的橋梁。本部分將詳細講解如何進行可靠的結論外推。 中心極限定理的魔力： 並非僅僅停留在公式層麵，而是闡釋為何它能成為所有推斷的理論基礎，以及它如何指導我們進行置信區間和假設檢驗的構建。 假設檢驗的哲學： 深入剖析零假設與備擇假設的建立過程，理解P值的真正含義和局限性。本書特彆強調瞭“統計顯著性”與“實際意義”之間的鴻溝，教會讀者識彆那些在統計上成立但在商業上毫無價值的發現。 構建可信的區間： 詳細介紹如何使用置信區間來錶達估計的可靠性，而不是僅僅依賴單一的點估計。通過大量的實際案例，展示如何嚮非專業人士清晰地傳達“我們的預測範圍是……”這一關鍵信息。 第三部分：關係探秘——迴歸分析與因果推斷的迷宮 這是數據分析中最常用也最容易被誤用的領域。本書旨在教會讀者如何審慎地探索變量間的關係。 綫性迴歸的精細解讀： 不僅教授如何擬閤直綫，更強調對迴歸係數的解釋、R方（決定係數）的局限性，以及如何診斷模型的基本假設（如殘差分析、多重共綫性）。 相關不等於因果： 這一核心章節將用多個經典案例，如冰淇淋銷量與溺水人數的例子，係統闡述混雜變量、中介變量和調節變量在混淆判斷中的作用。 走嚮因果： 介紹如何通過配對設計、傾嚮得分匹配（PSM）等準實驗方法，在缺乏完美實驗條件的情況下，盡可能地接近因果推斷的科學標準。重點探討A/B測試的設計原則和統計效力分析。 第四部分：模型選擇與決策優化 現代數據科學離不開模型，但模型是工具而非真理本身。本部分著眼於如何批判性地選擇和應用統計模型。 模型選擇的藝術： 介紹信息準則（AIC, BIC）在模型比較中的應用，以及交叉驗證（Cross-Validation）如何幫助我們評估模型的泛化能力，避免過度擬閤。 時間序列的脈絡： 針對具有時間依賴性的數據，介紹趨勢、季節性和自相關性的基本概念，並討論ARIMA模型的基本框架，幫助理解宏觀經濟數據和股票市場的波動規律。 貝葉斯思維的迴歸： 將貝葉斯方法作為一種強大的先驗知識整閤工具，展示它如何在數據稀疏或需要不斷更新認知的領域（如醫療診斷、個性化推薦）發揮作用。 本書的獨特價值——“反教條”與“實戰性” 麵嚮實踐者的語言： 本書避免瞭過多的數學符號推導，而是通過大量的商業案例、社會學實驗和日常現象來具象化統計概念。無論是市場營銷人員、産品經理、政策分析師，還是對世界充滿好奇的普通讀者，都能找到共鳴點。 強調批判性閱讀： 我們花費大量篇幅教授讀者如何“反駁”一份報告，如何質疑一個“顯著”的結果，如何識彆媒體或同行報告中隱藏的統計謬誤。本書的最終目標是培養讀者對所有“數據驅動”聲明的健康懷疑態度。 工具箱式的結構： 書中穿插瞭大量“實戰清單”和“思維陷阱”提示，方便讀者隨時查閱和應用到實際工作中。 --- 讀者對象： 希望將數據轉化為洞察力的商業決策者。 需要理解或設計實驗的市場研究人員與産品經理。 渴望深化統計學直覺、超越基礎公式的大學生與初級數據分析師。 對社會現象背後的規律充滿好奇、希望提升信息辨彆能力的所有知識型讀者。 《數據之眼：洞察世界的統計思維》，將帶你從一個被動接受數據的觀察者，轉變為一個主動提問、科學推斷的數據領航員。打開本書，開始用更清晰的邏輯看清這個復雜的世界。

評分☆☆☆☆☆

這本《愛上統計學》的外觀給我留下瞭深刻的印象，尤其是它的封麵設計，很有現代感，色彩搭配也很和諧，完全不像我以往對統計學書籍的刻闆印象。拿到書的第一時間，我就迫不及待地翻閱瞭一下。我注意到書本的整體編排非常清晰，目錄的設置也很閤理，讓我能大概瞭解到這本書會涵蓋哪些內容，以及知識點的遞進順序。我尤其對書中似乎穿插的一些案例和應用場景很感興趣，因為我一直覺得，脫離實際應用的理論學習，往往會顯得空洞且難以理解。我希望這本書能通過這些生動的例子，讓我明白統計學在現實生活中的重要性，以及它能為我們解決哪些問題。我期待這本書能夠循序漸進地引導我，從最基礎的概念開始，逐步深入到更復雜的分析方法，並且在這個過程中，能夠不斷地鞏固我的理解，而不是讓我感到迷茫。我希望這本書能夠成為我學習統計學道路上的一個得力助手，讓我能夠真正地掌握這門學科，並能靈活地運用到我的學習和工作中去，從而提升我的分析能力和決策水平。

評分☆☆☆☆☆

這本《愛上統計學》，我主要是被它的書名所吸引，總覺得“愛上”這個詞，能給枯燥的統計學注入一些靈動的色彩。我一直覺得，很多學問之所以讓人覺得難，是因為我們沒有找到正確的入門方法，或者說，沒有找到那個能讓我們心動、讓我們願意去投入時間和精力去瞭解的切入點。這本書給我的第一印象就是，它試圖用一種更具溫度、更有人情味的方式來講解統計學。我還沒有開始仔細閱讀內容，但僅僅從它的排版和設計上，就能感受到一種非同尋常的用心。字體大小適中，行間距也讓人覺得很舒服，不會因為長時間閱讀而感到疲憊。而且，我注意到書中似乎有不少插圖或者圖錶，這對於理解統計學的一些概念來說，無疑是至關重要的。我一直覺得，很多理論性的知識，如果能有直觀的圖形來輔助，會大大降低理解難度。我非常期待這本書能夠真正做到“化繁為簡”，用最清晰明瞭的語言，去闡釋那些看似復雜深奧的統計原理。我希望它能讓我看到統計學的美，看到數據背後隱藏的規律和智慧，從而真正地激發我對這個學科的興趣。

評分☆☆☆☆☆

當我看到這本《愛上統計學》的書名時，就覺得它充滿瞭吸引力。我一直以來都覺得，統計學雖然很重要，但它的理論性和抽象性總是讓人難以接近，常常會望而卻步。而這本書的齣現，仿佛給我打開瞭一扇新的大門。我還沒有開始深入閱讀具體的章節，但我從它的整體風格來看，作者似乎非常注重將抽象的概念具象化，用一種更加容易理解和接受的方式來呈現。我特彆期待書中能夠有大量的圖示和錶格，因為我一直覺得，視覺化的呈現方式對於理解統計學中的一些復雜的公式和原理非常有幫助。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我一步一步地探索統計學的世界，從最基礎的描述性統計，到更深入的推斷性統計，都能讓我有清晰的認識。同時，我也希望書中能包含一些實際的操作建議，比如如何利用統計軟件進行數據分析，以及如何正確地解讀分析結果，這些對於我來說都非常實用。總而言之，我希望這本書能夠真正地讓我“愛上”統計學，讓它不再是我的學習難點，而是我解決問題、做齣判斷的有力武器。

評分☆☆☆☆☆

一直對數據背後的故事充滿好奇，但又覺得統計學聽起來像是一門高高在上的學科，望而卻步。這次鼓起勇氣翻開這本《愛上統計學》，純粹是齣於一種“萬一呢”的心態。拿到書的那一刻，它的封麵設計就給人一種親切感，不像我之前看過的那些學術書籍那麼刻闆。書的整體裝幀也很不錯，紙質厚實，閱讀體驗很舒服。我尤其喜歡它那種循序漸進的講解方式，好像一位經驗豐富的朋友在耐心地指導你，一點一點地揭開統計學的神秘麵紗。雖然我還沒有深入到具體的章節，但僅僅是閱讀前言和目錄，就能感受到作者想要打破統計學“難學”的固有印象的良苦用心。我特彆期待書中能夠用一些貼近生活的例子來解釋那些抽象的概念，比如那些復雜的公式和圖錶，如果能和我們日常生活中遇到的各種現象聯係起來，那學習起來一定事半功倍。而且，我希望這本書不僅僅是講解理論，還能提供一些實操的建議，比如如何選擇閤適的統計方法，如何解讀分析結果，甚至是如何避免一些常見的統計誤區。我真的希望通過這本書，能夠真正“愛上”統計學，讓它不再是我的學習障礙，而是我探索世界的一個有力工具。

評分☆☆☆☆☆

對於《愛上統計學》這本書，我首先想到的就是它名字裏包含的“愛上”二字，這讓我對它抱有很大的期待。一直以來，統計學給我的感覺就是嚴謹、復雜，甚至有些枯燥，所以“愛上”這個詞，在我看來，是一種非常大膽的嘗試，也暗示著作者在內容呈現方式上會有所創新。我還沒有開始細讀，但我能感受到這本書試圖打破傳統統計學教材的嚴肅和刻闆，用一種更親和、更生動的方式來吸引讀者。我特彆希望能在這本書裏看到一些與我們日常生活息息相關的例子，比如在市場營銷、社會調查，甚至是個人理財方麵，統計學是如何發揮作用的。我希望這本書能夠用通俗易懂的語言，解釋那些復雜的統計術語和方法，並且能夠一步步地引導我，從一個統計學的“小白”成長為一個能夠理解並運用統計學知識的人。我期待它能夠提供一些實用的技巧和工具，讓我能夠獨立地進行一些基礎的數據分析，並從中獲得有價值的信息。總而言之，我希望這本書能夠真正地讓我感受到統計學的魅力，並且能夠真正地“愛上”它。