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出版者:

作者:Morgan, George A./ Leech, Nancy L./ Gloeckner, Gene W./ Barrett, Karen Caplovitz

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:396.00元

装帧:

isbn号码:9780805860276

丛书系列:

图书标签:

• SPSS
• 统计学
• 入门
• 数据分析
• 社会科学
• 心理学
• 教育统计
• 统计软件
• 研究方法
• 量化研究

好的，这是一份关于一本名为《SPSS for Introductory Statistics》以外的统计学入门教材的详细简介，力求内容详实、自然流畅，避免任何痕迹： --- 《数据驱动的决策：现代统计学导论与应用》 内容概述 本书《数据驱动的决策：现代统计学导论与应用》旨在为统计学初学者提供一个坚实、全面且与时俱进的基础。本书的核心目标不仅仅是教授统计学的数学原理，更重要的是培养读者将统计思维应用于实际问题解决的能力。我们深知，在信息爆炸的时代，有效的数据解读和基于证据的决策能力是各个领域（从商业分析、社会科学研究到公共卫生管理）不可或缺的核心竞争力。 本书摒弃了传统教材中过于抽象和纯粹理论化的叙述方式，转而采用一种“问题导向”的学习路径。每一章都围绕一个核心的现实世界问题展开，然后系统地引入所需的统计概念、工具和方法论。通过这种方式，读者可以清晰地看到统计学是如何作为解决复杂挑战的强大“工具箱”而存在的。 结构与特色 全书共分为四个主要部分，涵盖了从描述性统计到推断性统计的核心内容，并特别强调了现代数据分析的关键环节： 第一部分：统计思维与数据基础 (Foundations of Statistical Thinking) 本部分奠定了坚实的数据素养基础。我们首先探讨“什么是统计学”，强调其在科学方法中的地位，以及如何区分相关性与因果关系。 核心章节内容： 1. 数据素养与研究设计： 介绍不同类型的数据（名义、顺序、间隔、比率），抽样的基本原则（简单随机抽样、分层抽样等），以及实验设计中的关键概念，如对照组、盲法、混淆变量的控制。 2. 探索性数据分析（EDA）： 重点讲解如何使用图形化工具来理解数据的分布和结构。这包括直方图、箱线图、散点图的可视化解读，以及计算集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（标准差、四分位距）的意义。本章强调通过视觉检查发现异常值和数据偏态的重要性。 第二部分：概率论与随机变量 (Probability and Random Variables) 统计推断的理论基石在于概率论。本部分以直观易懂的方式介绍概率的基本规则，并将其与现实世界的随机现象联系起来。 核心章节内容： 1. 概率的基本概念： 讲解条件概率、独立事件以及贝叶斯定理的直观理解。通过大量现实案例（如医疗诊断、风险评估）来阐释概率的实际应用。 2. 常见概率分布： 深入剖析二项分布、泊松分布，并重点讲解统计推断中至关重要的正态分布。详细阐述Z分数、标准正态分布表的应用，以及正态性在后续推断步骤中的关键作用。 3. 中心极限定理（CLT）的直观解释： 本章不会陷入复杂的积分推导，而是通过模拟和图形演示，清晰展示CLT如何保证即使原始数据分布不规则，样本均值的分布也会趋向于正态分布，这是进行统计推断的桥梁。 第三部分：推断性统计：从样本到总体 (Inferential Statistics: From Sample to Population) 这是本书的核心应用部分，关注如何利用样本信息对未知的总体参数做出可靠的估计和检验。 核心章节内容： 1. 参数估计： 详细介绍点估计和区间估计。重点讲解置信区间的构建、解释及其对估计精度的影响。对于不同参数（总体均值、总体比例）的置信区间计算进行详尽的步骤分解。 2. 假设检验的逻辑框架： 构建严谨的假设检验流程，包括设定零假设和备择假设、选择检验统计量、确定P值（或临界值）以及做出决策。本章特别强调第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）的权衡，以及统计功效（Power）的概念。 3. 单样本与双样本检验： 涵盖针对单个总体均值（Z检验与t检验）、两个独立样本均值差异（配对样本t检验与独立样本t检验）以及总体比例差异的检验方法。每种检验都配有详细的“何时使用”的指南和具体案例分析。 第四部分：扩展分析技术与模型构建 (Advanced Techniques and Modeling) 本部分将读者带入更复杂的统计分析领域，为学习回归分析和方差分析打下基础。 核心章节内容： 1. 方差分析（ANOVA）： 介绍如何比较三个或更多组别的均值差异。详细讲解单因素方差分析的原理，解释F统计量的意义，并探讨事后检验（Post-hoc Tests）的选择。 2. 相关性与简单线性回归： 本章是统计建模的入门。首先探讨皮尔逊相关系数的计算与解读，然后引入简单线性回归模型，讲解最小二乘法的核心思想，以及如何解释回归系数（截距和斜率）的实际含义。 3. 模型诊断与拟合优度： 强调回归分析的假设条件（如残差的正态性、方差齐性、独立性），并教授如何通过残差图来诊断模型是否存在问题，确保模型的可靠性。 教学特色与学习支持 为了确保学习的有效性，《数据驱动的决策》在设计上充分考虑了读者的学习体验： “概念先行，计算随后”： 强调对统计概念的直观理解优先于复杂的数学公式记忆。公式被视为工具，而非学习的终点。 丰富的案例库： 全书案例选材广泛，涵盖经济学中的市场预测、心理学中的实验效应评估、生物统计学中的药物疗效对比等，确保读者能将所学知识与不同学科背景相结合。 非软件依赖的教学方法： 本书侧重于统计学原理的教学，不绑定任何特定的统计软件操作步骤。读者可以在掌握了核心逻辑后，轻松地将所学知识迁移到任何主流的统计软件包（如R, Python的统计库, 或其他商业软件）中进行实践。 章节末的批判性思维环节： 每个章节末尾设置了“统计陷阱”或“批判性解读”部分，引导读者思考如何识别并避免常见的数据误读和统计谬误。 适合读者 本书特别适合以下人群： 统计学入门专业的本科生： 作为第一门统计学课程的指定教材。 社会科学、人文科学、商科、工程学等需要应用统计方法的学生： 提供了足够理论深度以支撑进一步学习，同时保持了极高的可读性和应用性。 需要“重温”和系统化统计知识的职场人士： 为希望提升数据分析和报告质量的专业人士提供了一个结构清晰的自学资源。 通过《数据驱动的决策：现代统计学导论与应用》，读者将不仅仅学会如何运行统计检验，更重要的是，他们将学会如何像一位严谨的统计学家一样思考——如何提出正确的问题，如何设计有效的研究，以及如何基于不完美的数据，得出最可靠的结论。

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