100 Statistical Tests pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Sage Pubns

作者:Kanji, Gopal K.

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2006-7

价格:$ 170.63

装帧:HRD

isbn号码:9781412923750

丛书系列:

图书标签:

统计学
统计测试
数据分析
假设检验
概率
统计方法
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实验设计
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具体描述

This expanded and updated Third Edition of Gopal Kanji's best-selling resource on statistical tests covers all the most commonly used tests with information on how to calculate and interpret results with simple datasets. Each entry begins with a short summary statement about the test's purpose, and contains details of the test objective, the limitations (or assumptions) involved, a brief outline of the method, a worked example and the numerical calculation. This new edition also includes: " A brand new introduction to statistical testing with information to guide the reader through the book so that even non-statistics students can find information quickly and easily " Real-world explanations of how and when to use each test with examples drawn from wide range of disciplines. " A useful Classification of Tests table " All the relevant statistical tables for checking critical values 100 Statistical Tests: Third Edition is the one indispensable guide for users of statistical materials and consumers of statistical information at all levels and across all disciplines.

深度解析：100种统计方法的实用指南在这本书中，我们将踏上一场全面的统计探索之旅，深入浅出地剖析100种最常用、最关键的统计测试。无论您是统计学领域的学生、研究人员，还是在数据分析领域寻求更深理解的专业人士，本书都将是您不可或缺的参考工具。我们旨在超越简单的理论介绍，为您提供对每种统计测试背后逻辑、适用条件、执行步骤以及结果解读的详尽阐释。本书的结构设计旨在引导读者循序渐进地掌握统计测试的精髓。我们将从最基础的描述性统计开始，例如均值、中位数、标准差等，帮助您建立对数据基本特征的认知。随后，我们将进入推论性统计的范畴，探讨如何从样本数据推断总体特征。核心统计测试的深入探讨：假设检验（Hypothesis Testing）：这是统计推断的核心。我们将详细介绍零假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）的概念，以及p值（p-value）和显著性水平（significance level）在决定是否拒绝零假设中的作用。 t检验（t-tests）：从单样本t检验、独立样本t检验到配对样本t检验，我们将逐一解析其应用场景，例如比较两组数据的平均值是否存在显著差异。您将学会如何根据数据的类型和研究设计选择合适的t检验，并准确解读其结果。方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）：当需要比较三个或更多组数据的均值时，ANOVA就派上用场了。我们将深入讲解单因素ANOVA和多因素ANOVA，以及事后检验（post-hoc tests）的重要性，以确定具体是哪几组之间存在差异。卡方检验（Chi-squared tests）：这种检验在分析分类变量之间关系时至关重要。您将学习如何进行拟合优度检验（goodness-of-fit test）来评估观察到的频率分布是否与理论分布一致，以及独立性检验（test of independence）来判断两个分类变量是否相互独立。相关性分析（Correlation Analysis）：我们将探讨皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）和斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's rank correlation coefficient），理解变量之间的线性关系强度和方向，并学会区分相关与因果。回归分析（Regression Analysis）：从简单的线性回归到多元线性回归，本书将详细阐述如何建立模型来预测一个变量与一个或多个自变量之间的关系。您将掌握如何评估模型的拟合优度（如R-squared）、解释回归系数的含义，并进行预测。超越基础：更高级的统计工具：除了上述核心测试，本书还将涵盖一系列更广泛、更复杂的统计方法，以满足不同领域的研究需求：非参数检验（Non-parametric Tests）：当数据不满足参数检验的假设（如正态性）时，非参数检验是理想的选择。我们将介绍如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis检验等，它们在处理偏态分布或有序数据时表现出色。生存分析（Survival Analysis）：对于医学、工程等领域关注事件发生时间的研究，生存分析提供了强大的工具。我们将介绍Kaplan-Meier曲线、Log-rank检验以及Cox比例风险模型，以分析影响生存时间的因素。因子分析（Factor Analysis）与主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：当数据维度很高，需要降维或识别潜在结构时，这些技术将为您提供清晰的解决方案。您将学会如何通过这些方法提取关键因子或主成分，简化数据并发现隐藏的模式。聚类分析（Cluster Analysis）：了解如何将具有相似特征的对象分组，是数据挖掘和模式识别的重要环节。我们将介绍不同的聚类算法，如K-means和层次聚类，并指导您如何评估聚类结果的有效性。贝叶斯统计（Bayesian Statistics）：区别于传统的频率派统计，本书也将简要介绍贝叶斯方法，包括先验信息、似然函数和后验分布的概念，为您提供另一种思考和分析数据的方式。本书的独特之处：实践导向：每种统计测试的讲解都伴随着详细的步骤说明，并尽可能引用实际案例，帮助您将理论知识转化为实践技能。易于理解：我们力求使用清晰、简洁的语言，避免不必要的专业术语，即使是对统计学不太熟悉的读者也能轻松掌握。结构清晰：书籍按照逻辑顺序组织，从基础到进阶，使学习过程更加系统和高效。结果解读：重点强调如何正确解读统计测试的输出结果，并将其转化为有意义的结论，避免误读和误用。适用性指南：对于每一种测试，我们都提供了明确的适用条件和选择标准，帮助您在实际工作中做出明智的决策。无论您是想理解研究论文中的统计分析，还是希望在自己的工作中更自信地运用数据，本书都将为您提供坚实的基础和丰富的知识。它不仅仅是一本统计测试的“工具箱”，更是一扇通往数据洞察和科学严谨的窗户。通过本书，您将能够更深入地理解数据背后的故事，并用统计学的语言有力地支持您的发现和决策。