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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。

                              

                         
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