　　《管理者終身學習：白話統計學（第3版）》對統計學原理和術語進行瞭簡潔、清晰而準確的解釋，並通過大量實例講述統計技術的操作方法。書中涵蓋瞭社會科學研究所使用的大部分統計原理和方法，諸如集中趨勢、變異程度、正態分布、z分數、標準誤等基本概念，t檢驗、迴歸分析、方差分析、卡方檢驗、因子分析等較復雜的工具和方法。全書內容體係精煉，語言通俗易懂，錶述嚴謹準確；既不刻意迴避數學公式，也具備良好的可讀性。

作者簡介

　　蒂莫西.C.厄丹，聖剋拉拉大學心理學係主任、教授。加州大學伯剋利分校心理學學士，哈佛大學教育學碩士，密歇根大學教育與心理學博士。
　　
　　譯者簡介
　　彭誌文1979年生，山西左雲人，吉林大學工學學士，中國人民大學經濟學碩士、博士。現任北京郵電大學經濟管理學院副教授。長期講授統計學、計量經濟學和市場調查等課程，主要研究領域包括國際宏觀經濟學和國際金融。齣版瞭多本譯著。

第1章導論：社會科學研究的原理和術語
總體和樣本，統計量和參數
抽樣問題
變量類型和測量尺度
研究設計
分布和圖錶的重要性
總結與展望
第1章的術語錶

第2章中心趨勢的測度
中心趨勢測度詳解
例子：偏態分布的均值、中位數和眾數
行文錶述
總結與展望
第2章的術語和符號錶

第3章變異程度的測度
變異程度測度詳解
例子：考察極差、方差和標準差
總結與展望
第3章的術語和符號錶

第4章正態分布
正態分布詳解
例子：非正態分布中應用正態分布概率
總結與展望
第4章的術語錶

第5章標準化與z分數
標準化與z分數詳解
例子：比較原始取值和z分數
總結與展望
第5章的術語和符號錶

第6章標準誤
標準誤詳解
例子：樣本容量和標準差對標準誤的影響
總結與展望
第6章的術語和符號錶

第7章統計顯著性、效應量和置信區間
統計顯著性詳解
效應量詳解
置信區間詳解
例子：關於動機的單樣本t檢驗——統計顯著性、置信區間和效應量
總結與展望
第7章的術語和符號錶
推薦讀物

第8章相關性
皮爾遜相關係數詳解
其他類型相關係數概述
例子：評級和考試分數之間的相關性
行文錶述
總結與展望
第8章的術語與符號錶
推薦讀物

第9章 t檢驗
獨立樣本t檢驗詳解
配對或相依樣本t檢驗詳解
例子：比較男女生的學分績點
例子：比較五年級與六年級的學分績點
行文錶述
總結與展望
第9章的術語和符號錶

第10章單因子方差分析
單因子方差分析詳解
例子：5歲、8歲和12歲孩子的偏好比較
行文錶述
總結與展望
第10章的術語和符號錶
推薦讀物

第11章因子方差分析
因子方差分析詳解
例子：錶現、選擇以及公開或私密評價
行文錶述
總結與展望
第11章的術語錶
推薦讀物

第12章復測方差分析
復測方差分析詳解
例子：關於標準化測試的態度改變
行文錶述
總結與展望
第12章的術語及符號錶
推薦讀物

第13章迴歸
迴歸詳解
多元迴歸
例子：預測自我妨礙策略的使用
行文錶述
總結與展望
第13章的術語與符號錶
推薦讀物

第14章卡方獨立性檢驗
卡方獨立性檢驗詳解
例子：世代狀態與成績水平
行文錶述
總結與展望
第14章術語及符號錶

第15章因子分析與信度分析：數據整理技術
因子分析詳解
探索性因子分析：一個更具體的例子
信度分析詳解
行文錶述
總結
第15章的術語和符號錶
推薦讀物

附錄A 正態分布麯綫下Z兩側的麵積
附錄B t分布的臨界值
附錄C F分布的臨界值
附錄D 學生化極差統計量的臨界值（用於Tukey HSD檢驗）
附錄E 卡方分布的臨界值
參考文獻
符號錶
譯後記

精彩書摘

前言

為什麼使用統計學？

我是一名經常使用統計學的研究人員，也是談話類廣播節目的熱心聽眾，我發現自己每天都會衝著收音機大喊大叫。盡管我明白這些喊叫毫無作用，但還是不能自已。電颱談話節目主持人、誇誇其談的政治人物以及公眾都知道，再沒有什麼比個人經驗更有效果和說服力瞭。統計學傢把這稱為“奇聞軼事”的證據。我經常舉一樁陳年舊事來做例子：本地國會議員辦公室曾給我寄過一本小冊子，上麵對公共教育狀況大加抨擊，我緻電這間辦公室來錶達不滿。負責教育事務的工作人員接待瞭我。我告訴他，根據不同來源報告的統計數據來看，許多跡象錶明我們的係統錶現良好，高中畢業率上升，大學生人數增加，標準化測試成績提高，所有族裔的學術能力評估測試成績都有一定程度的改善，等等。這名工作人員告訴我，即便統計數據果真如此，她也仍然相信我們的公立高中大不如前，因為她與父親上同一所高中，而父親受到的教育更好。聽罷，我氣得掛斷電話，又一次大喊大叫起來。
許多人對統計數據有著普遍的不信任感，覺得狡猾的統計學傢總能“令統計數據說齣他們想聽的話”，或者“用統計學撒謊”。事實上，研究人員如果計算正確的話，就不能隨心所欲。統計數據隻會說它能說的，而且從不撒謊。但狡猾的研究人員能以不同方式解釋統計數據的含義。不懂統計學的人要麼對統計學傢和研究人員給齣的解釋全盤接受，要麼一概拒絕。我相信更好的選擇是去瞭解統計學原理並用它解釋自己的見聞。本書的目的就是讓統計學變得更容易理解。

統計學的用途

“奇聞軼事”數據的一個潛在缺陷是其特殊性。議員辦公室的那位工作人員告訴我，她與父親上同一所高中，父親接受的教育比她好，而我卻毫不費力地受到瞭比父輩更好的教育。統計學使研究者可以從眾人身上收集信息或數據，然後概括齣他們的典型經驗。究竟大多數人受到的教育比他們的父母更好還是更差呢？統計學使研究者收集大量數據並把數據概括成一些數字，例如平均數。當然，把眾多數據概括成一個數，難免損失瞭大量信息，掩蓋瞭不同人的不同經曆，所以要切記，統計學在大多數情況下不能對任何個彆經驗提供有用信息。但研究者一般使用統計學得齣關於某個總體的一般性結論。雖然個人經驗經常令人感動或引人入勝，但理解典型的或平均的經驗往往更加重要。正因如此，我們纔需要統計學。
統計學也用來得齣有關不同分組之間整體差異的結論。例如，我傢有四個孩子，兩男兩女，女比男高。這一個人經驗可能令我得齣以下結論：女人通常比男人高。當然，我們知道，平均而言，男人比女人高。我們之所以知道這一點，是因為研究者已經隨機抽取瞭大量男女樣本，並比較瞭他們的平均身高。研究者經常對諸如此類的比較産生興趣：癌癥病人服用一種藥物是否比服用另一種藥物存活的時間更長？用一種方式教孩子閱讀是否比用另一種方式更有效？對某部電影的感受是否男女有彆？為瞭迴答這些問題，我們需要從隨機選取的樣本中收集數據，並用統計學比較這些數據。從此類比較中得齣的結論通常更為可信，而從非隨機樣本的簡單觀測中得齣的結論則不然，例如我傢男女的身高差異。
統計學也用來考察兩個變量的取值是否相關並進行預測。例如，統計學能用來考察吸煙與罹患肺癌的可能性之間是否相關。長期以來，煙草公司聲稱吸煙與罹患癌癥之間並無關係。固然有些吸煙的人患上瞭癌癥，但也有許多吸煙的人並未患上癌癥，而且吸煙的人往往乾一些可能緻癌的其他事情，比如食用不健康食品和缺乏鍛煉。研究者藉助統計學工具進行瞭大量的研究，最終更多有力的證據錶明，吸煙與罹患癌癥之間確有關係。由於統計學傾嚮於關注普遍模式而非個彆情況，所以這種研究並不意味著所有吸煙的人都會罹患癌癥。但研究錶明，平均而言吸煙的人比不吸煙的人患上癌癥的概率更大。
隻要稍加思索，你就能想到大量有趣而重要的“關係”問題，是統計學能夠幫助你解答的。自負與學術成就之間有無關係？刑事被告的相貌與定罪可能之間有無關係？能否根據各州在戒毒項目上的支齣金額來預測該州的暴力犯罪率？如果我們已知父親的身高，那麼預測兒子的身高有多大把握？研究者利用統計學來確定總體之中的變量間關係，從而考察上述問題以及成韆上萬的其他問題。

如何使用本書？

本書無意讓初學者在學習統計學時“畢其功於一役”。社會科學的統計學課程如果要使用更加詳細的推薦教材，不妨將本書作為補充讀物。或者，如果你已經學過一兩門統計學課程的話，將本書作為參考書，用來復習鞏固學過的統計學概念，也將大有裨益。韆萬不要忘記，本書比傳統教材要精煉得多！書中討論的概念相當復雜，而錶達卻力求簡明扼要，兩相或難免有所衝突。想要更加全麵地理解這些概念的話，隻需參閱更傳統、更詳細的教科書即可。
告訴大傢我的提醒之後，接下來該說說本書的潛在好處以及怎麼將這些好處充分發揮瞭。作為一名統計學的研究者和教師，我發現統計學教科書中總是包括大量的技術性內容，這令那些非專業統計學傢的人士望而生畏。雖然我剛說過這些信息是重要的，但有時候簡要直白地描述一個統計量的適用條件和解釋方式則更為實用。對於統計學課程的初學者、那些對“數學傾嚮”不感興趣的人以及多年前學過統計學現在需要復習一下的人而言，更是如此。本書的寫作目的是精煉、直白地描述和解釋一些統計量，使之容易閱讀和理解。
為瞭幫助讀者以一種“各取所需”的方式使用本書，我將每一章內容分成三部分。第一部分給齣統計量的簡單（1~2頁）描述，包括統計量的用途及其提供的信息。第二部分包括稍微多點（3~8頁）的關於統計量的討論。在這一部分中，對如何使用統計量、如何利用公式計算統計量、統計量的優缺點以及使用統計量必須滿足的條件都提供瞭更多的信息。最後，每章的結尾都舉例說明統計量的應用及解釋。
開捲之前如果注意到本書的以下三個特點將有助於閱讀。首先，某些章不止討論一個統計量。例如，第2章描述瞭度量集中趨勢的三個統計量：均值、中位數和眾數。其次，某些章的內容是統計概念而不是具體的統計技術。例如，第4章討論正態分布。也有章節討論統計顯著性和統計交互作用。最後，書中各章不一定非得循序閱讀。本書組織內容的原則是越基本的統計量和統計概念越安排在靠前的章節，越復雜的概念越齣現在較後位置。但也並非隻有讀過前一章纔能理解後一章，而是每章自成一體。這樣一來，讀者可以根據需要選讀各章。例如，如果你在統計學課上已經理解瞭t檢驗，但對單因子方差分析不太明白，你就可以越過t檢驗一章（第9章），直接跳到方差分析一章（第10章）。

這一版的新特點

《白話統計學》（第三版）新增和修訂瞭不少內容。最大的改動是增加瞭關於數據整理組織技術、因素分析和信度分析一章（第15章）。這些在社會科學的統計應用中十分普遍，對於那些使用調查方法的研究者更是如此。另外，第1章也新增瞭關於理解數據分布的一節，並增加瞭幾幅圖錶以幫助理解如何使用和解釋圖錶。本書在許多章之後都增加瞭“行文錶述”一節，以說明在齣版的論文、書籍或專著中如何錶述統計量。這將有助於讀者將自己的結果寫入齣版物或者閱讀他人的著作。第三版設有配套網站
http://www�眕sypress�眂om/statistics�瞚n�瞤lain�瞖nglish/，包括每章的課件匯總、多數章的互動習題集以及進一步學習統計學的有用網站鏈接。最重要的是，我訂正瞭本書前一版本齣現的全部錯誤。當然，我也可能在撰寫這一版時發生瞭一些新錯誤，讀者不可掉以輕心喲。
統計學是幫助人們認識有意義現象的強大工具。無論你是一名學生、一位研究者，或者隻是一個有興趣理解周圍世界的公民，統計學都可以提供一種方法來幫助你弄清楚身邊的環境。本書用大白話寫就，更便於非統計專業人士利用統計學的功能。我希望讀者發現它確實有用。

緻謝

首先，泰勒弗朗西斯集團下屬勞特利奇齣版社（Routledge/Taylor & Francis Group）的Debra Riegert這些年來好主意不斷並且經常請客吃飯，我早就應該感謝她瞭。接下來，我雖有些不情願但仍誠摯地感謝本書第三版的評論者：亞拉巴馬大學的Gregg Bell、新墨西哥大學的Catherine A�盧oster以及一位匿名評論人。我不善於聽取批評意見，但為瞭讀者的利益，最終還是認識到忠言逆耳並采納瞭大多數建議。在準備本書的各個版本時，我主要依靠幾位學生提供協助。對這一版協助最大的是Sarah Cafasso，Stacy Morris和Louis Hung。最後，感謝Jeannine使我有時間寫作，感謝Ella和Nathaniel讓我沒把大好時光全耗在工作上。