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编辑推荐

《爱上统计学(中译本)(第2版)》：
万卷方法是重庆大学出版社自2004年7月以来陆续出版的一套深入、系统地介绍社会科学研究方法问题的书系，至今已出版图书75个品种。
“万卷方法”的理想
为社会学、政治学、管理学、经济学、语言学、传播学、心理学、教育学等社会科学各领域的学者和研究生提供一个内容规范、使用便捷的“研究方法工具箱”。
“万卷方法”的受众
图书馆及大学社会科学各院系的资料室。
社会科学各领域的研究人员。
社会科学各专业的研究生和本科生。
社会及市场调查的实务工作者。

媒体推荐

诚如其名
非常好的一本书！在此之前，因为要做调查分析，已经自己购买和借阅了无数本类似的书，可是读后总是感觉盲人摸象，而这本书就像是最后一个烧饼，让我觉得自己一下子醍醐灌顶、豁然开朗。这本书非常清晰地阐明了整个抽样调查、统计检验的思想和逻辑，特别是书中总结的一个表：在什么时候需要用到什么样的统计技术，对刚入门的人特别有用。比如什么时候用独立样本T检验，什么时候用非独立样本T检验等。
当然这只是一本入门书，书中对因子分析、回归分析等比较复杂的统计检验方法介绍得比较简略，如果想了解这些的，得另外找书来看。 强烈推荐给还没有入门的人！
　　——当当读者wulv评（2009-05-05 08：30：31）
这是一本没有被老师选中的好教材
我从来没有阅读过这样的数学教材。
作为一个大学生，学了十多年的数学，看到的数学书都是千篇一律的。定义、定理、公理、推论、公式，无一不是用黑体字凸显在满篇的数字字母文字的叙述中，只有这本《爱上统计学》，它甚至可以告诉你，字母不是绝对的，你喜欢用别的字母那就去用吧，名词不是绝对的，你喜欢用别的名词那就去用吧。案例都是吸引人而且切题的，讲解很简单但是很容易懂，这是～本没有被老师选中的好教材。
　　——当当读者741881752@***.***评（2009-11-14 11：34：04）
很好的一本统计学入门书
很适合统计学小白，再不必为课本上一堆发晕的数据和术语头大了。我上过概率统计的课，也看过很多做统计的论文，但是经常被那些枯燥或者“严谨”的推论吓倒，终于发现了这本书，饶有兴趣而且浅显易懂，有了这本书的基础，对深入了解别的概念很有帮助。虽然翻译中还有一点小瑕疵，但是相对别的翻译的书，我认为翻译到这种程度已经是非常不错了。看了这本书后又买了万卷丛书的别的几本，还未送到，希望不会失望。
　　——卓越读者castourism评（201 0-02-02 1 3：47：56）
很烦统计
我觉得统计是大学里最折磨文科生的一门学科了～
　　——当当读者白金汉公爵评（2010一08-19 17：54：08）
开心的学习
对统计学感到头疼但又不得不学的我来说，这本书真是太适合了。本书的写作语言易懂，鲜有大片大 片的数学公式出现，把道理都讲得很清楚。我一拿到书，边看边在SPSS上练习，感觉非常愉快，一不小心 就看了一半。真是有点“爱上统计学”了。
　　——当当读者leewanbbo评（2009-12-23 22：01：32）

作者简介

作者：（美国）尼尔·J.萨尔金德（Neil J.Salkind） 译者：史玲玲

尼尔.J.萨尔金德（Neil

J.Salkind）,在堪萨斯大学心理学和教育学研究系从教35年。他开设的课程有发展理论、生命全程发展理论、统计学和研究方法。他获得马里兰大学人类发展的博士学位，发表了80多篇专业文章，也是一些大学教材的作者，如《人类发展理论导论》（Sage，2004）、《爱上检验和测量》（Sage，2006）。他是1989—2002年的《儿童发展研究摘要和目录》的编辑。他在儿童发展协会和美国心理学协会很活跃，并担任美国心理学协会第七发展分部的部长。他在贸易领域也有很多著述。他住在堪萨斯州劳伦斯市一所需要经常维护的老房子里，喜欢烹饪、游泳、收集图书、阅读以及收藏古典沃尔夫P1800。

目录

第Ⅰ部分 耶！我喜欢统计学
1 统计学还是虐待学？由你决定
为什么学习统计学
5分钟统计学简史
统计学：是什么（或不是什么）
我在统计学课堂上做什么
使用这本书的十种方式（同时也在学统计学咯！）
关于那些符号
难度指数

第Ⅱ部分 西格玛·弗洛伊德和描述统计
2 必须完成的功课——计算和理解平均数
计算均值
需要记忆的内容
计算中位数
需要记忆的内容
计算众数
何时用什么
应用计算机并计算描述统计值
3 性别差异——理解变异性
为什么理解变异性很重要
计算极差
计算标准差
需要记忆的内容
计算方差
使用计算机计算变异性量数
4 一幅图真的相当于千言万语
为什么要用图表说明数据
好图表的十个方面（少贪新，多练习）
首先是建立频数分布
图形密度：建立直方图
扁平和狭长的频数分布
其他用图表显示数据的绝妙方法
使用计算机图示数据
5 冰淇淋和犯罪——计算相关系数
相关系数到底是什么
需要记忆的内容
计算简单相关系数
理解相关系数的含义
决定性的努力：相关系数平方
其他重要的相关系数
使用计算机计算相关系数
6 这就是真相——理解信度和效度
信度和效度介绍
关于测量尺度
信度——再做一次直到得到正确的值
使用计算机计算克隆巴赫系数
效度——哦！真相是什么
信度和效度：很亲密的堂表兄弟关系

第Ⅲ部分 抓住那些有趣又有利的机会
7 你和假设：检验你的问题
也许你想成为一个科学家
零假设
研究假设
好假设的标准是什么
8 你的曲线是正态的吗——概率和概率的重要性
为什么学习概率
正态曲线（或钟型曲线）
我们最中意的标准值：z值
使用计算机计算z值

第Ⅳ部分 显著性差异——使用推论统计
9 显著性的显著——对你我来说意味着什么
显著性的概念
显著性与意义
推论统计介绍
显著性检验介绍
10 两个群体的t检验——不同群体的均值检验
独立样本t检验介绍
计算检验统计量
特殊效果：差异是真实的吗
使用计算机进行t检验
11 两个群体的t检验——两个相关群体的均值检验
非独立样本t检验介绍
计算检验统计量
使用计算机进行t检验
12 两个群体是否太多？——尝试进行方差分析
方差分析介绍
计算F检验统计量
使用计算机计算F比率
13 两个因素——析因方差分析
析因方差分析介绍
主要方面：析因方差分析中的主效应
更有趣的方面：交互效应
需要记忆的内容
计算检验统计量
14 近亲还是好朋友——使用相关系数检验关系
相关系数检验的介绍
计算检验统计量
使用计算机计算相关系数
15 预测谁将赢得超级杯——使用线性回归
什么是估计
估计的逻辑
绘制拟合数据的最优直线
使用计算机计算回归线
估计变量越多就越好？也许是
16 非正态分布时做什么——卡方和其他非参数检验
非参数统计的介绍
单样本卡方检验介绍
计算卡方检验统计量
使用计算机进行卡方检验
你应该了解的其他非参数检验
17 你应该了解的其他重要的统计方法
多元方差分析
重复测量的方差分析
协方差分析
多元回归
因子分析
路径分析
结构方程模型
18 统计软件简介
选择合适的统计软件
具体介绍

第Ⅴ部分 你得了解和记忆的内容
19 10个（或更多）最好的统计网址
成堆的资源
大量的计算器
谁是谁以及发生了什么
都在这里
超级统计（Hyperstat）
数据，你想要数据
越来越多的资源
容易，但是有趣
在斯德哥尔摩学习统计学如何
在线统计学教学资料
越来越多的资料
20 收集数据的10个原则
附录A 30分钟SPSS教学
附录B 数据表
附录C 数据集
附录D 练习题参考答案

耶，好像手里的统计学书总不好用，但是这一本是不同的。这本书是针对学生写的，但不是降低标准，而是信息充分，也尽可能展现基础内容。本书也没有假定在课程开始之前应该具备什么知识，只是进程安排较缓、步骤较小，可以让学生按自己的节奏安排。
大家都认为统计学是很难掌握的课程。我们也这么认为，因为统计学的一部分的确充满挑战。另一方面，无数的学生已经掌握了这门课程，你也可以。在开始我们的第一个主题之前，先看一下导论这一章的要点。
1.你不笨。这是真的。如果你是笨蛋，你不可能在学业方面走这么远。因此，对待统计学就像对待其他新的课程那样吧。听讲座，学习基本内容，做书上的练习或课堂练习，那么你就会学得很好。火箭研究者精通统计学，不过你不需要像火箭研究者那样研究统计学。
2.你怎么知道统计学很难学？统计学很难学？既是也不是。如果你是从上过这门课的朋友那儿听来的，而他们没有努力学习也没有学好，那么肯定愿意告诉你统计学是多么难学，甚至会说，统计学即使不是对整个生活的灾难，对整个学期来说也是灾难。不过我们不要忘记——我们总是倾听抱怨者的抱怨。因此，我们建议你应该以这种态度开始这门课程，也就是，等着看统计学是否难学，并且依据自己的经验做出判断。更好的选择是找几个上过这门课的人讨论一下，获得他们的总的看法。不要依据让人泄气的人的经验做出判断。
3.不要逃课——按顺序学习各章的内容。《爱上统计学》的每一章都是下一章的基础。我希望在课堂上学习了所有内容后，你就可以回顾整本书，并把这本书作为参考书。如果你需要确定表中的特定值，可以查阅附录B。或者，你需要记起如何计算标准差，可以回顾第三章的内容。但是现在要按照本书的顺序学习每一章。当然也可以不按照顺序，先了解后面的学习内容。但是在学习后面章节之前要掌握前面的章节。
4.形成学习小组。这是确保通过这门课程的最基本的方式之一。在一个学期的开始，要和朋友商定一起学习。如果没有朋友选择同一课程，那么就要结交新朋友，或者邀请和你一样看起来很高兴学习统计学的学生一起学习。如果你学得比他人好，一起学习可以帮助他人，反之，他人学得比你好你就可以从他人那里受益。每个星期安排特定的时间聚在一起一个小时，复习每一章后的练习题，或者相互提问。或者依据需要安排更多时间。与他人一起学习是帮助你理解和掌握课程内容的有用的方式。

                              

                         
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