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目录1

1　统计学：随机性和规律性1

1.1　统计学：用一句话来说是什么？2

1.2　懂得如何运用统计：读者的目标3

理解什么可能出差错　6

理解统计术语7

1.3　统计学的主要思想7

随机性和规律性：关系密切的孪生子7

规律性中的随机性7

研究随机性和规律性时的两个例子8

概率：什么是机会9

变量：我们给事物所起的名字10

变量、值和个体10

理论变量和经验变量11

常数11

1.4 统计的使用者11

1.6 小结14

1.5 统计学和数学、铅笔及计算机的关系14

补充读物15

习题16

2 数据的收集19

2.1 定义变量20

2.2 观测数据：问题和可能性21

总体相对样本21

样本的选择：确信锅里的汤被搅拌均匀22

方便样本：如何产生一个“坏的”样本23

随机样本：是什么？23

选择合适的样本24

用于收集观测数据的变量的选择25

2.3 收集观测数据时的错误和误差25

抽样误差：并非错误的“误差”26

未响应误差：粗鲁的、匆忙的或沉默的响应者造成的结果27

响应误差28

2.4 实验数据：寻找造成结果的原因29

实验组和对照组30

选择实验组和对照组30

对人做实验时产生的问题31

在实验中统计的角色32

总结：班级规模影响学校表现吗？34

2.5 数据阵／数据文件35

2.6 小结36

补充读物37

习题38

3 数据的描述：图和表45

生成统计图46

3.1 图：画出数据46

图的种类47

3.2 分类变量：圆饼图和条形图48

为一个分类变量作图48

为两个分类变量作图49

3.3 度量变量：点图和直方图51

为一个度量变量作图51

为两个度量变量作图57

时间序列图58

3.4 根据数据作地图60

3.5 作图：优秀的标准62

“最少的笔墨”：最简单的图是最好的吗？62

“图中垃圾”：垃圾的一种新名称63

数据密度64

“复杂性的展示”64

3.6 表：改变排列方式可能更合适64

3.7 小结67

补充读物68

习题69

4 数据的描述：计算汇总统计量83

4.1　各种平均数：让我们数数有几种84

众数：“最多的”的宿主84

中位数：数到中间那一个86

均值：平衡跷跷板88

众数，中位数，还是均值？90

4.2　变差：测量生活的乐趣91

极差：套住两个极端值91

标准差：重要的偏差92

4.3　均值的标准误差96

4.4　标准得分：比较苹果和桔子97

4.5　简单化的收益与信息的丢失99

用图表来代替数据99

用汇总值代替数据100

4.6　房地产数据：看不见的价格100

4.7　小结101

补充读物103

公式103

习题105

5 概率113

5.1 怎样得到概率115

利用等可能性事件115

使用相对频数的方法116

利用主观概率117

5.2 概率的计算117

概率的加法118

概率的乘法118

5.3 优势：概率的对照物118

5.4 离散变量的概率分布119

二项分布120

Poisson分布121

超几何分布123

用图表来表示概率123

概率的计算123

5.5　连续变量的概率分布124

标准正态分布：钟形曲线124

t-分布126

X2分布128

F-分布129

正态分布数据的需要129

5.6　使用概率来核对假设130

硬币是公平的吗？130

是一种公平的工作环境吗？130

两党选民是否势均力敌？131

5.7　决策分析：利用概率来作决策132

5.8　小结134

公式136

补充读物136

习题139

6 作出结论：估计147

6.1　样本统计量和总体参数148

6.2　点估计149

什么是一个好的点估计？150

战略中使用点估计的例子：德军有多少坦克？151

6.3　区间估计：给结论留一些余地152

置信区间的长度154

差异的置信区间156

6.4　小结157

补充读物158

公式158

习题160

7 作出结论：假设检验167

7.1 作为一个问题的假设168

零假设168

回答问题时的错误169

备择假设169

7.2 怎样回答零假设所提出的问题170

概率：p-值170

假设检验的机制171

拒绝或不拒绝零假设172

因果关系：过犹不及173

一些统计理论和计算游戏173

7.3　显著水平175

7.4　总体比例检验177

7.5　两个总体比例的差异178

检验零假设179

估计差异值179

7.6　假设检验与构造置信区间180

7.7　统计显著和实际显著180

7.8　应用：何时拒绝零假设181

关于合作性与竞争性的心理测试182

对社区的蓝领工人的研究183

7.9　小结183

公式185

补充读物185

习题188

8　变量间的关系197

8.1 关于两个变量的4个问题以及它们之间的关系198

问题1．变量间有关系么？201

问题2．关系的强弱程度201

问题3．变量在总体中的关系如何？202

问题4．是因果关系吗？202

8.2　预测：从一个变量到另一个变量202

8.3　自变量和因变量203

8.4　不同类型的变量·分类型变量、顺序型变量和数量型变量204

8.5　回到因果关系的问题205

别的变量的角色206

时间的角色206

多元因果关系207

8.6　小结208

补充读物209

习题209

9　两个分类变量的X2分析217

9.1 数据分析：在态度上有可靠的差异吗？218

条形图219

分类变量的汇总计算220

9.2　问题1．变量间的关系？221

9.3　问题2．关系的强度？222

样本中的φ223

9.4　问题3：总体中的关系？224

提出零假设224

总体中的φ224

检验零假设225

从X2到p-值225

X2分析的自由度226

9.5　问题4．是因果关系吗？227

9.6　更大的表：更多的可能性227

问题1．两变量间的关系？229

问题2．关系的强度？229

问题3．总体中的关系？229

9.7　小结230

问题4．是因果关系吗？230

补充读物231

公式231

习题234

10　两个数值型变量的回归分析和相关分析251

10.1　问题1．两个变量间的关系？254

作这些数据的散点图254

了解散点图256

r是正的还是负的？大还是小？257

线性关系257

10.2　问题2a．关系的强度？257

四种不同的散点图：关系从强到弱258

r的解释：不那么严谨260

10.3　问题2b．关系的形式？260

一条通过点的中心的直线261

怎样计算回归直线：最小二乘原理263

用回归分析进行预测：从脂肪到热量264

效果的度量：r2的解释265

相关和／或回归？多多益善268

变化数据的回归分析270

10.4　问题3．总体中的关系？271

置信区间的方法271

用t进行假设检验271

利用F进行假设检验271

10.5　警告：所测即所得272

10.6　用虚拟变量时怎样变得聪明些274

自变量是有两个取值的分类变量和因变量是数值变量274

因变量是有两个取值的分类变量和自变量是数值变量276

10.7　问题4．是因果关系吗？277

10.8　小结277

补充读物278

公式279

习题281

11　ANOVA：一个分类变量和一个数量变量的方差分析301

11.1　方差分析：对比事物的平均值303

11.2　问题1．犯罪率和地区之间的关系303

散点图303

盒子图：更简单地了解数据304

11.3　问题2．关系有多强？305

地区变量306

残差变量307

地区变量和残差变量的总效应：总平方和307

测量关系的强度308

对变化量的解释程度308

11.4　问题3．这个关系是纯属偶然的吗？311

零假设311

F变量的p-值311

超出F检验：比较均值313

11.5　问题4．是因果关系吗？314

11.6　方差分析：鸟瞰回顾314

11.7　配对分析：每个单元两个观测315

t-检验315

符号检验：只回答是或否316

11.8　小结317

公式319

补充读物319

习题321

12　两个顺序变量的秩方法333

12.1 用词作为值的两个顺序变量334

问题1．身份和兴趣间的关系？335

问题2．相关的程度？337

问题3．总体的关系？338

12.2　把数目的排序作为值：Phillies表现如何？339

问题1．数据中的关系？339

问题4．是因果关系吗？339

问题2．关系强度？340

问题3．相关性是由于偶然吗？341

问题4．是因果关系吗？341

12.3　小结341

补充读物342

公式342

习题345

13　多元分析357

13.1　偏φ：三个分类型变量358

控制第三个变量：中立策略359

偏φ360

13.2　数值型变量的多元回归362

问题1．数据中的关系是什么？362

问题2a．这种关系的形式是什么？偏回归系数363

问题2b．这些关系的强度有多大？偏相关系数365

问题2c．总体关系的强度有多大？多重相关系数365

问题3　总体中的关系？367

13.3　用一个哑元作多元回归368

13.4　双因子方差分析370

仅对于时段的单因子分析372

仅对于路线的单因子分析372

时段和路线的双因子分析373

考虑交互效应，再进行研究375

13.5　建立因果关系377

13.6　小结378

补充读物379

公式380

习题381

14　日常生活中的统计393

14.1 通向统计精妙的基石394

14.2　小心地处理数据396

14.3　数据和统计方法397

14.4　怎么会出错398

数据收集中的危险398

调查研究的特殊问题399

分析方法的误用401

数字的错误解释402

统计推断的误用402

14.5　统计和专制403

14.6　在高潮时结束404

补充读物404

习题405

统计术语406

统计表410

奇数号练习题答案434

索引473