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第一章 绪论1

第一节 我们为什么学习统计1

一、生活中统计学无所不在1

二、统计学是强有力的武器2

三、统计学在新闻传播学研究中的用途3

第二节 什么是统计6

第三节 本书的结构和特点7

第四节 如何学好统计学8

第二章 相关概念和术语10

第一节 总体、样本、个体、参数和统计量10

一、总体（population）10

二、样本（sample）11

三、个体（individual）11

四、参数与统计量（parameter and statistic）12

五、频数、比例、百分比和比率12

第二节 随机变量13

一、按作用分14

二、按性质分14

三、按测量级别分15

第三节 测量的误差与精度17

一、测量的误差17

二、测量的精度18

第四节 抽样误差与非抽样误差20

一、非抽样误差20

二、抽样误差21

第三章 用数字描述分布23

第一节 集中趋势的度量23

一、众数24

二、中位数与分位数25

三、平均数28

四、众数、中位数和均值特征比较及其适用情况分析32

第二节 离散程度的度量34

一、异众比率34

二、四分位差35

三、极差、平均差、方差和标准差36

四、相对位置的度量：标准分数39

五、相对离散程度：离散系数43

六、各离散量数的特点比较与应用情况分析44

第三节 分布的形状：偏态与峰态45

第四章 用图形呈现分布48

第一节 数据的预处理48

第二节 分类数据的整理51

一、频数分布表52

二、数据的图示55

第三节 顺序数据的整理60

第四节 数值型数据的整理62

一、分组频数分布表62

二、直方图64

三、茎叶图66

四、箱线图67

五、线 图69

六、多变量数据的图示71

第五节 制作表格的注意事项77

第六节 如何绘制好的图表78

第五章 概率与概率分布80

第一节 度量事件发生的可能性80

第二节 离散型变量的概率分布82

第三节 连续型变量的概率分布85

一、正态分布曲线及其基本特征85

二、标准正态分布89

第四节 由正态分布导出的几个重要分布92

一、χ2分布92

二、t分布93

三、F分布94

第六章 样本统计量的概率分布97

第一节 样本统计量及其分布97

第二节 样本平均数的抽样分布98

一、样本平均数抽样分布的特征98

二、中心极限定理101

三、中心极限定理的应用案例102

第三节 样本比例的抽样分布104

第七章 参数估计107

第一节 参数估计的基本原理107

一、点估计108

二、区间估计108

第二节 总体平均数的区间估计112

一、总体正态分布且方差已知时的区间估计112

二、总体正态分布但方差未知时的区间估计114

三、总体非正态分布时的区间估计116

第三节 总体比例的区间估计120

第四节 总体方差的区间估计121

第五节 样本量的确定123

一、估计总体均值时样本量的确定123

二、估计总体比例时样本量的确定125

第八章 假设检验129

第一节 假设检验的基本原理129

一、为何要假设检验129

二、假设的提出130

三、显著水平132

四、检验统计值与临界值133

五、单侧检验与双侧检验134

六、假设检验的两类错误136

七、假设检验的流程138

八、怎样表述决策结果140

第二节 一个总体参数的检验141

一、单样本均值的显著性检验141

二、单样本比例的显著性检验145

三、总体方差的检验146

第三节 两个总体均值之差的检验148

一、独立样本的显著性检验149

二、相关样本的平均数之差检验153

第四节 两个总体比例之差的检验157

第五节 两个总体方差之比的检验158

第九章 方差分析163

第一节 方差分析的基本原理165

一、方差分析中的误差分解165

二、方差分析的基本原理166

三、方差分析的基本假定166

四、方差分析中假设的一般提法168

第二节 单因素方差分析168

一、什么类型的问题可运用方差分析来解决168

二、单因素方差分析的步骤169

三、自变量与因变量之间关系强度的测量173

第三节 多重比较174

第四节 双因素方差分析177

一、无交互作用的双因素方差分析178

二、有交互作用的双因素方差分析185

第五节 实验设计191

一、完全随机化设计191

二、随机化区组设计192

三、析因设计195

第十章 相关分析197

第一节 相关的概念197

一、相关概念的提出197

二、相关的性质198

三、相关的直观表示法：散点图201

四、相关的量化：相关系数201

五、需要注意的几点203

第二节 皮尔逊积差相关系数205

一、相关系数的计算206

二、相关系数的显著性检验207

第三节 等级相关分析210

一、斯皮尔曼等级相关211

二、肯德尔和协系数214

第四节 其他重要的相关系数216

第十一章 一元线性回归221

第一节 一元线性回归的估计和检验222

第二节 回归直线的拟合优度230

一、判定系数231

二、估计标准误差233

第三节 回归分析中的显著性检验234

一、线性关系检验234

二、回归系数的检验和判断235

三、回归分析结果的评价236

第四节 利用回归方程进行预测237

一、点估计237

二、区间估计238

第五节 残差分析241

一、残差与残差图242

二、标准化残差242

第十二章 卡方（χ2）检验248

第一节 分类数据与χ2统计量249

一、分类数据249

二、χ2统计量251

第二节 拟合优度检验253

一、期望频数相等253

二、期望频数不等256

第三节 列联分析：独立性检验259

一、列联表259

二、独立性检验260

第四节 列联表中的相关测量265

一、ψ相关系数265

二、列联系数266

三、Cramer's v系数266

第十三章 量表的信效度检验269

第一节 效度检验269

一、内容效度270

二、效标关联效度271

三、建构效度的统计分析方法——因素分析271

第二节 信度检验286

一、内在一致性信度286

二、内容分析中的编码者信度293

第十四章 聚类分析298

第一节 聚类分析的基本原理299

一、什么是聚类分析299

二、相似性的度量300

第二节 层次聚类分析303

一、什么是层次聚类303

二、类别间距离的计算303

三、层次聚类的应用304

第三节 K－均值快速聚类分析314

一、K－均值聚类的基本过程314

二、K－均值聚类的应用316

第四节 使用聚类方法的注意事项322

附表1 标准正态分布表324

附表2 标准正态分布分位数表326

附表3 t分布临界值表328

附表4 卡方（χ2）分布临界值表330

附表5 F分布临界值表332

附录6 受众对广告态度调查问卷338

参考文献341