Basic Practice of Statistics (Paper) w/CD-ROM, Study Guide & SPSS CD-ROM V. 13 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:W. H. Freeman

作者:David S. Moore

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2006-12-04

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9781429205542

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Probability
• SPSS
• Data Analysis
• Research Methods
• Study Guide
• Textbook
• Higher Education
• CD-ROM
• Version 13

统计学基础实践：探索数据驱动的世界 图书简介 本书旨在为初学者提供一个全面而实用的统计学入门指南。我们深知，对于许多人来说，统计学似乎是一门充满抽象公式和复杂概念的学科。因此，本书的设计理念是“实践先行，概念辅助”，通过大量贴近现实生活的案例和清晰易懂的步骤解析，帮助读者建立起对统计思维的直观理解，并掌握运用统计工具解决实际问题的能力。 我们相信，统计学是现代科学、商业决策乃至日常生活理解世界的基础语言。无论您的专业背景是社会科学、生物医学、工程技术还是商业管理，对数据的有效分析和解读能力都将成为您不可或缺的核心竞争力。本书将引导您跨越初学者的障碍，自信地迈入数据分析的世界。 第一部分：统计学的基石与描述性统计 本部分内容将奠定您对统计学基本概念的认识，并着重讲解如何对数据进行初步的整理和描述。 第一章：统计学的本质与数据类型 本章首先定义了什么是统计学，以及它在当代信息社会中的重要性。我们将探讨统计学如何帮助我们从样本推断总体，以及理解随机性和变异性的概念。 数据与信息： 区分原始数据、信息和知识。 变量的类型： 详细区分定性变量（分类数据）和定量变量（数值数据），进一步细分计量数据的尺度（定类、定序、定距、定比）。理解数据类型的不同，是选择正确统计方法的先决条件。 抽样方法概述： 简要介绍简单的随机抽样、分层抽样等基本抽样技术，为后续的推断统计打下基础。 第二章：数据可视化——用图形说话 视觉化是理解数据的首要步骤。本章专注于如何使用图形工具来有效地展示数据特征，避免信息失真。 定性数据的展示： 频率分布表、条形图（Bar Chart）和饼图（Pie Chart）的构建与解读。强调在何时使用哪种图表以达到最佳沟通效果。 定量数据的展示： 直方图（Histogram）的构建，用于观察数据的分布形状。讲解茎叶图（Stem-and-Leaf Display）在保持原始数据信息的同时进行初步分组的方法。 集中趋势与分散度的图形化表示： 引入箱线图（Box Plot）的绘制，直观展示中位数、四分位数、极值和潜在的异常值。 第三章：集中趋势与分散度的度量 本章深入探讨如何用精确的数值来量化数据集的“中心”和“离散程度”。 集中趋势的衡量： 详细解释均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）的计算、定义及其优缺点。重点讨论在存在极端值（离群点）时，中位数作为稳健性度量的优越性。 分散度的衡量： 计算和解释极差（Range）、方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）。我们着重讲解标准差如何与均值一起描述数据的典型波动范围。 相对位置的度量： 引入百分位数（Percentiles）和四分位数（Quartiles）的概念。标准化分数的引入，使得比较不同数据集中的数据点成为可能。 第四章：线性关系与相关分析 当数据集包含两个变量时，我们关注它们之间是否存在关联。本章侧重于衡量和可视化这种线性关系。 散点图（Scatter Plot）： 学习如何绘制散点图，初步判断两个定量变量之间是正相关、负相关还是无相关性。 相关系数的计算与解释： 深入理解皮尔逊相关系数（Pearson's $r$）的含义、取值范围及其局限性。强调相关性不等于因果关系这一核心统计原则。 最小二乘回归线： 介绍如何拟合一条最佳拟合直线，用于预测。解释回归方程的截距和斜率的实际意义。 第二部分：概率论基础与抽样分布 统计推断建立在概率论之上。本部分将构建推断的数学框架。 第五章：概率论基础 本章是理解不确定性的关键。我们将用清晰的语言介绍概率的基本规则。 基本概率概念： 事件、样本空间、互斥事件和独立事件的定义。 概率的计算法则： 学习加法规则（对于“或”事件）和乘法规则（对于“且”事件）。 条件概率与贝叶斯定理： 深入理解条件概率的含义，并学习如何使用贝叶斯定理来更新概率判断。 随机变量与期望值： 引入离散和连续随机变量的概念，并计算其期望值（平均值）和方差。 第六章：重要的概率分布 识别数据遵循的特定概率分布是进行精确推断的前提。 二项分布（Binomial Distribution）： 适用于固定次数的独立试验（成功/失败）场景。 泊松分布（Poisson Distribution）： 用于描述在固定时间或空间内发生的事件次数。 正态分布（Normal Distribution）： 统计学中最重要的分布。详细介绍其特性（对称、钟形），以及标准正态分布（Z分布）的构建。学习如何使用Z表进行概率计算。 第七章：抽样分布与中心极限定理 这是连接描述性统计和推断统计的桥梁。 抽样的概念： 理解参数（总体度量）和统计量（样本度量）的区别。 样本均值的抽样分布： 详细阐述中心极限定理（Central Limit Theorem）的神奇之处——无论总体分布如何，大样本均值的分布都趋向于正态分布。 均值与比例的抽样分布： 学习如何计算样本均值和样本比例的均值和标准误差（Standard Error）。 第三部分：统计推断——估计与检验 本部分是本书的核心，教会读者如何基于样本数据对总体做出科学的推断。 第八章：置信区间估计 置信区间提供了一种量化不确定性的方法，告知我们对总体参数的估计“有多可靠”。 总体均值的置信区间： 分步讲解如何使用Z分布或t分布来构建总体均值的置信区间。 t分布的应用： 当总体标准差未知且样本量较小时，t分布的使用场景和特性。 样本量与区间宽度的关系： 探讨如何通过增加样本量来缩小置信区间，提高估计精度。 总体比例的置信区间： 学习如何估计一个总体中具有特定属性的个体所占的比例。 第九章：假设检验的基本原理 假设检验是统计推断中最常用的工具，用于对关于总体的陈述进行客观评估。 假设检验的逻辑框架： 明确提出原假设（Null Hypothesis, $H_0$）和备择假设（Alternative Hypothesis, $H_a$）。 I 类错误与II 类错误： 深入理解 $alpha$ 水平（显著性水平）的含义，以及两类错误带来的实际风险。 P值（P-Value）的解读： 学习如何正确地计算和解释P值，并将其与显著性水平进行比较以得出结论。 第十章：针对均值的假设检验 本章将前面对置信区间的理解应用于具体的均值检验。 单样本t检验： 检验单个总体的均值是否与某个特定值相等。 双样本t检验（独立样本）： 比较两个独立群体的均值是否存在显著差异（例如，比较两种不同疗法的效果）。 配对样本t检验： 检验同一组对象在不同条件下（如干预前后）的均值是否存在差异。 第十一章：针对比例的假设检验 将检验的焦点从均值转向分类数据的比例。 单样本比例检验： 检验总体比例是否等于某个特定值。 双样本比例检验： 比较两个独立群体在某一特征上的比例差异。 第十二章：方差与拟合优度检验 本章涉及对单一总体方差的检验，以及对分类数据分布的拟合检验。 卡方（$chi^2$）分布： 介绍卡方分布的特性及其在方差检验中的应用。 总体方差的检验： 检验总体方差是否与特定值相等。 拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）： 使用卡方检验来判断观测到的分类数据分布是否符合预期的理论分布。 独立性检验（Test of Independence）： 使用列联表（Contingency Table）来检验两个分类变量之间是否存在关联。 第四部分：方差分析与非参数方法 本部分将统计分析的能力扩展到比较三个或更多组别，并介绍在数据不满足正态性或方差齐性等参数假设时应采用的替代方法。 第十三章：方差分析（ANOVA） 方差分析是用于比较三个或更多总体均值是否相等的强大工具。 单因素方差分析（One-Way ANOVA）： 检验一个分类因子（水平）对一个定量响应变量的影响。深入理解组间方差与组内方差的比较逻辑。 事后检验（Post-Hoc Tests）： 当ANOVA显示总体存在显著差异时，学习使用如Tukey's HSD等方法来确定具体是哪几对均值之间存在差异。 双因素方差分析（Two-Way ANOVA）： 检验两个分类因子及其交互作用对响应变量的影响。 第十四章：非参数统计方法 当数据严重偏态、存在大量异常值，或者数据本质上就是顺序数据时，参数检验的假设可能无法满足。 秩（Rank）的概念： 介绍如何将原始数据转换为秩次，以进行基于顺序的分析。 非参数替代方法： 介绍曼-惠特尼 U 检验（Mann-Whitney U Test，对应独立样本t检验）、Wilcoxon符号秩检验（Wilcoxon Signed-Rank Test，对应配对样本t检验）以及Kruskal-Wallis H 检验（对应单因素ANOVA）。 附录与工具应用 本书的实践性极强，因此我们强烈建议读者结合配套的统计软件工具进行学习。附录部分将提供使用常用统计软件（如SPSS）进行数据输入、操作和结果解读的详细指南，帮助您将理论知识无缝迁移到实际的数据分析项目中。通过本书的学习，您将不仅理解统计学的“是什么”，更能掌握统计学的“如何做”，真正成为一个有能力的数据驱动决策者。

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这本教材的排版简直是一场灾难，阅读体验令人抓狂。首先，字体选择非常随意，有些地方的数字和字母几乎难以区分，尤其是在处理那些复杂的统计公式时，简直是对视力的无情考验。更要命的是，图表的质量低劣到令人发指，那些用来展示核心概念的直方图和散点图，墨迹模糊，线条粗细不均，很多关键的数据点根本看不清楚，我不得不反复对照课文的描述才能勉强理解图表想要表达的意思。我花了好大力气才适应这种混乱的视觉呈现，但说实话，很多重要的图形分析部分，因为图表质量问题，我基本是靠死记硬背强行略过的。此外，章节之间的过渡极其生硬，感觉就像是把几篇独立的讲义强行拼凑在了一起，逻辑链条常常在中途断裂。比如，前一章还在细致讲解假设检验的理论基础，下一章突然就跳到了回归分析的具体操作，中间缺少了必要的桥梁和铺垫，让我这个初学者感到无所适从，完全无法建立起统计学的宏观框架。这本书在“实践”这个名头上做得非常不到位，内容是堆砌的，但组织结构却像是一盘散沙，对于希望系统学习统计学原理的人来说，这无疑是一场煎熬。

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这本书的理论深度和广度完全不成正比，给人的感觉就是浮于表面，却又故作高深地堆砌着大量晦涩难懂的术语。它似乎想覆盖统计学的方方面面，从描述性统计到进阶的非参数检验都有涉及，但每一个知识点都蜻蜓点水，缺乏足够的直觉性解释和实际应用场景的深入剖析。比如，当涉及到中心极限定理这种核心概念时，作者只是机械地给出了数学定义和几个不太相关的例子，完全没有试图用生活中的例子或者更形象的比喻来帮助读者建立对“为什么”和“如何用”的深刻理解。很多时候，我读完一节，感觉自己记住了一堆专业名词，但对于这些方法背后的逻辑推导和适用边界却是一团迷雾。对于那些期望通过自学掌握扎实基础的学生来说，这本书的讲解力度远远不够，它更像是一本供课堂上老师点拨用的参考手册，而不是一本可以独立研读的入门教材。它没有教会我批判性地思考统计结果，只是机械地教我套用公式，这与现代统计学教育所倡导的理念背道而驰。

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作者在讲解例题和习题时，展现出一种明显的地域性偏见和时代脱节。书中的案例大多围绕着上世纪八九十年代美国社会学的研究或者一些过时的商业场景展开，这些例子对于生活在亚洲文化背景下的我来说，缺乏足够的共鸣和代入感，使得学习过程变得枯燥乏味。更令人沮丧的是，许多例题的计算过程跳步过多，直接给出了最终结果，却省略了中间关键的计算步骤，这对于初学者来说简直是无法逾越的鸿沟。我常常需要借助其他在线资源或者更优秀的参考书，才能把书本上的某个例题的推导过程补全，这极大地削弱了教材本身的权威性和独立使用价值。而且，书本的语言风格也过于学术化和僵硬，很少使用激励性或启发性的语言，读起来就像是在啃一块干巴巴的木头，让人提不起精神去主动探索这些统计学的乐趣。如果一本教材不能有效地激发读者的好奇心，那它在教育学上的失败是显而易见的。

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这本书的装帧和纸张质量简直是对环境的浪费，简直可以用“廉价”来形容。内页纸张过于薄且泛黄，即使是全新的书，拿到手时边缘也有些许磨损和褶皱，让人感觉这本书仿佛已经在仓库里躺了十年之久。更糟糕的是，装订工艺极其粗糙，在翻阅几次之后，书脊部分就开始出现松动的迹象，我甚至有些担心它会在我需要查阅某个重要章节时彻底散架。考虑到其定价，我对这种极差的实体制作标准感到非常不满。一本严肃的学术著作，其物理形态至少应该具备一定的耐用性和专业感，但这本书的纸质和装订完全体现出一种敷衍了事的态度。这种低劣的制作水平，不仅影响了阅读体验，更让人质疑出版商对教育内容的重视程度，似乎他们只关注了如何把一堆资料塞进一个可以称之为“书”的物体里，而完全忽略了读者实际的使用感受和对持久性的需求。

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我必须得吐槽一下随书附带的那个CD-ROM和SPSS光盘，简直是多余的累赘和技术上的笑话。那个所谓的“Study Guide”提供的练习题，答案和解析缺失得让人啼笑皆非，很多题目给出的参考答案似乎完全是凭空捏造的，与我根据教材内容推导出的步骤大相径庭。更别提SPSS软件的版本兼容性问题了，我用的是最新版的操作系统，结果光盘里的驱动程序老早就停止更新了，安装过程充满了各种报错和权限冲突，折腾了我整整一个周末才勉强让它跑起来。而光盘里的数据文件，命名混乱不堪，描述含糊不清，当我试图跟着书本教程操作时，发现教程中引用的数据文件名和我实际找到的文件名对不上号，导致我不得不手动去猜测哪个数据集才是正确的，极大地破坏了学习的连贯性和流畅性。对于一个依赖计算机软件进行统计实操的学习者来说，这种基础的技术支持层面的缺失，是完全不可接受的。这套学习工具包与其说是辅助，不如说是学习路上的巨大绊脚石，大大降低了学习效率。

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