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出版者:Sage Pubns

作者:Elliott, Alan C./ Woodward, Wayne A.

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:2006-9

价格:$ 58.70

装帧:Pap

isbn号码:9781412925600

丛书系列:

图书标签:

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Statistical Analysis Quick Reference Guidebook 这是一本为需要快速、准确理解和应用统计分析概念的研究人员、学生和专业人士量身定制的实用指南。本书摒弃了冗长的理论铺垫，聚焦于统计分析的核心要素，旨在帮助读者在最短的时间内掌握关键的统计工具和方法，并能自信地将其应用于实际数据分析中。 本书内容聚焦于： 一、基础统计概念与描述性统计： 数据类型与测量尺度： 深入剖析定性数据（名义、有序）和定量数据（区间、比例）的特性，以及不同数据类型在统计分析中的处理方式。我们将明确区分变量的性质，为后续的分析方法选择奠定基础。 集中趋势的度量： 详细介绍均值、中位数和众数，并阐述它们各自的适用场景及敏感性。我们将通过实例说明何时使用哪种度量来最有效地概括数据集的中心位置。 离散趋势的度量： 涵盖方差、标准差、极差、四分位距（IQR）等，讲解它们如何衡量数据的分散程度，以及标准差在理解数据分布中的重要性。 分布形状的描述： 重点讲解偏度（skewness）和峰度（kurtosis），以及如何通过直观的图表（如直方图、箱线图）来识别和理解数据的对称性、尖锐程度和是否存在极端值。 图表可视化技巧： 提供简洁明了的图表制作指南，包括但不限于散点图、折线图、条形图、饼图、直方图和箱线图。本书将侧重于选择最能有效传达数据信息和统计结果的图表类型，并提供制作高质量图表的实用建议，避免信息冗余和误导。 二、推断性统计基础： 抽样分布与中心极限定理： 简明扼要地解释抽样分布的概念，以及中心极限定理如何为推断统计奠定理论基础。重点在于理解样本统计量如何估计总体参数，以及样本量对估计精度的影响。 置信区间： 讲解如何构建和解释不同置信水平的置信区间，以及置信区间在估计总体参数时的含义。本书将提供计算常见统计量（如均值、比例）置信区间的步骤和示例。 假设检验的基本原理： 详细阐述零假设（H0）和备择假设（H1）的设定，p值（p-value）的含义和解释，以及I类错误（Type I error）和II类错误（Type II error）的概念。我们将清晰地展示假设检验的逻辑流程，帮助读者理解如何根据数据证据做出统计决策。 三、常见的统计检验方法： t检验： 覆盖单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验，详细说明它们的适用条件、检验统计量的计算以及结果的解读。我们将通过实际案例演示如何选择合适的t检验类型，并解释其在比较均值时的作用。 方差分析（ANOVA）： 介绍单因素和双因素方差分析的基本原理，讲解F统计量的计算和解释，以及如何判断不同组别之间的均值是否存在显著差异。本书将侧重于ANOVA在比较三个或更多组别均值时的应用。 卡方检验： 详细讲解卡方检验在分析分类变量之间关联性时的应用，包括拟合优度检验和独立性检验。我们将提供计算卡方统计量和解释p值的步骤。 相关性分析： 重点介绍Pearson相关系数的计算和解释，以及Spearman秩相关系数在非参数情况下的应用。我们将讲解如何判断两个变量之间线性关系的强度和方向。 回归分析： 涵盖简单线性回归和多元线性回归。本书将详细解释回归方程的构建、系数的解释、决定系数（R-squared）的意义，以及如何进行模型诊断和预测。我们将提供如何选择和评估回归模型的实用指导。 四、非参数统计方法： Mann-Whitney U检验： 介绍其作为独立样本t检验的非参数替代方法，讲解其适用条件和结果解释。 Wilcoxon符号秩检验： 介绍其作为配对样本t检验的非参数替代方法，讲解其适用条件和结果解释。 Kruskal-Wallis H检验： 介绍其作为单因素ANOVA的非参数替代方法，讲解其适用条件和结果解释。 五、数据分析的实际操作与注意事项： 数据预处理与清洗： 提供处理缺失值、异常值和数据转换的实用技巧。 统计软件应用提示： 结合常见统计软件（如SPSS, R, Excel等）的操作界面，提供关键步骤的截图和指导，但本书不依赖于特定软件，而是强调方法论。 结果解读与报告： 指导读者如何清晰、准确地撰写统计分析报告，包括结果的呈现、统计量的报告格式以及结论的表述。 常见统计误区与规避： 帮助读者识别并避免统计分析中的常见陷阱，例如过度拟合、多重比较问题等。 本書的特色： 高度精炼： 每一章节都直击核心，用简洁的语言和清晰的结构呈现关键信息。 侧重应用： 大量运用实际案例和应用场景，帮助读者理解统计概念如何在真实世界的数据分析中发挥作用。 即查即用： 结构化的内容和易于检索的索引，使得读者能够快速找到所需的统计方法和信息。 无冗余： 避免了不必要的数学推导和过于复杂的理论探讨，让读者能够专注于实际应用。 无论您是正在进行学术研究、撰写毕业论文，还是在工作中需要处理数据，Statistical Analysis Quick Reference Guidebook 都将是您可靠的助手，助您自信高效地完成数据分析任务。

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