《萬卷方法:愛上統計學》是2008年1月重慶大學出版社出版的圖書,作者是尼爾·J·薩爾金德、史玲玲。
基本介紹
- 中文名:萬卷方法:愛上統計學
- 作者:尼爾·J·薩爾金德、史玲玲
- ISBN:9787562441960
- 頁數:271頁
- 定價:45元
- 出版社:重慶大學出版社
- 出版時間:2008年1月
- 裝幀:平裝
- 開本:16開
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
在經過不斷地摸索以及少量成功大量失敗的嘗試之後,我已經學會了以某種方式教授統計學,我和我的許多學生認為這種方式不會讓人感到害怕,同時能夠傳遞大量的信息。通過這本書可以了解基礎統計學的範圍並學習所有應該掌握的信息,也可以了解整理和分析數據的基本思路和最常用的技術。《愛上統計學》理論部分有一些,但是很少,數學證明或特定數學程式的合理性討論也很少。
為什麼《愛上統計學》這本書不增加更多理論內容?很簡單,初學者不需要。這並不是我認為理論不重要,而是在學習的這個階段,我想提供的是我認為通過一定程度的努力可以理解和掌握的資料,同時又不會讓你感到害怕而放棄將來選修更多的課程。我和其他老師都希望你能成功。
因此,如果你想詳細了解方差分析中F值的含義,可以從Sage出版社查找其他的好書(我願意向你推薦書目)。但是如果你想了解統計學為什麼以及如何為你所用,這本書很合適。這本書能幫助你理解在專業文章中看到的資料,解釋許多統計分析結果的意義,並且能教你運用基本的統計過程。
圖書目錄
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
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!)
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
套用計算機並計算描述統計值
3 性別差異——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 一幅圖真的相當於千言萬語
為什麼要用圖表說明數據
好圖表的十個方面(少貪新,多練習)
首先是建立頻數分布
圖形密度:建立直方圖
扁平和細長的頻數分布
其他的圖表數據的絕妙方法
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
使用計算機計算相關係數
第Ⅲ部分 抓住那些有趣又有利的機會
6 你和假設:檢驗你的問題
也許你想成為一個科學家
零假設
研究假設
好假設的標準是什麼
7 你的曲線是正態的嗎——機率和機率的重要性
為什麼學習機率
正態曲線(或鐘型曲線)
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
8 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
9 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
10 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
11 兩個群體是否太多?——嘗試進行方差分析
方差分析介紹
計算檢驗統計量
使用計算機計算F比率
12 兩個因素——析因方差分析
析因方差分析介紹
主要方面:析因方差分析的主效應
更有趣的方面:互動效應
需要記憶的內容
計算檢驗統計量
13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
14 預測誰將贏得超級盃——使用線性回歸
什麼是估計
估計的邏輯
繪製擬合數據的最優直線
使用計算機計算回歸線
估計變數越多就越好?也許是
15 非常態分配時做什麼——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
你應該了解的其他非參數檢驗
16 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
使用計算機計算克隆巴赫係數
效度——喔!真相是什麼
信度和效度:很親的堂表兄弟關係
17 你應該了解的其他重要的統計過程
多元方差分析
重複測量的方差分析
協方差分析
多元回歸
因子分析
路徑分析
結構方程模型
18 統計軟體簡介
選擇合適的統計軟體
具體介紹
第Ⅴ部分 你得了解和記憶的內容
19 10個(或更多)最好的統計網址
成堆的資源
大量的計算器
誰是誰以及發生了什麼
都在這裡
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
越來越多的資源——再一次強調
線上統計學教學資料
越來越多的資料
20 收集數據的10個原則
附錄A 30分鐘SPSS教學
附錄B 數據表
附錄C 數據集