具体描述
本书对统计学原理和术语进行了简洁、清晰而准确的解释，并通过大量实例讲述统计技术的操作方法。书中涵盖了社会科学研究所使用的大部分统计原理和方法，诸如集中趋势、变异程度、正态分布、z分数、标准误等基本概念，t检验、回归分析、方差分析、卡方检验、因子分析等较复杂的工具和方法。全书内容体系精炼，语言通俗易懂，表述严谨准确；既不刻意回避数学公式，也具备良好的可读性。
作者简介
蒂莫西.C.厄丹 圣克拉拉大学心理学系主任、教授。加州大学伯克利分校心理学学士，哈佛大学教育学硕士，密歇根大学教育与心理学博士。
译者简介
彭志文 1979年生，山西左云人，吉林大学工学学士，中国人民大学经济学硕士、博士。现任北京邮电大学经济管理学院副教授。长期讲授统计学、计量经济学和市场调查等课程，主要研究领域包括国际宏观经济学和国际金融。出版了多本译著。
目录信息
总体和样本，统计量和参数
抽样问题
变量类型和测量尺度
研究设计
分布和图表的重要性
总结与展望
第1章的术语表
第2章 中心趋势的测度
中心趋势测度详解
例子：偏态分布的均值、中位数和众数
行文表述
总结与展望
第2章的术语和符号表
第3章 变异程度的测度
变异程度测度详解
例子：考察极差、方差和标准差
总结与展望
第3章的术语和符号表
第4章 正态分布
正态分布详解
例子：非正态分布中应用正态分布概率
总结与展望
第4章的术语表
第5章 标准化与z分数
标准化与z分数详解
例子：比较原始取值和z分数
总结与展望
第5章的术语和符号表
第6章 标准误
标准误详解
例子:样本容量和标准差对标准误的影响
总结与展望
第6章的术语和符号表
第7章 统计显著性、效应量和置信区间
统计显著性详解
效应量详解
置信区间详解
例子：关于动机的单样本t检验——统计显著性、置信区间和效应量
总结与展望
第7章的术语和符号表
推荐读物
第8章 相关性
皮尔逊相关系数详解
其他类型相关系数概述
例子：评级和考试分数之间的相关性
行文表述
总结与展望
第8章的术语与符号表
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第9章 t检验
独立样本t检验详解
配对或相依样本t检验详解
例子：比较男女生的学分绩点
例子：比较五年级与六年级的学分绩点
行文表述
总结与展望
第9章的术语和符号表
第10章 单因子方差分析
单因子方差分析详解
例子：5岁、8岁和12岁孩子的偏好比较
行文表述
总结与展望
第10章的术语和符号表
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第11章 因子方差分析
因子方差分析详解
例子：表现、选择以及公开或私密评价
行文表述
总结与展望
第11章的术语表
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第12章 复测方差分析
复测方差分析详解
例子：关于标准化测试的态度改变
行文表述
总结与展望
第12章的术语及符号表
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第13章 回归
回归详解
多元回归
例子：预测自我妨碍策略的使用
行文表述
总结与展望
第13章的术语与符号表
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第14章 卡方独立性检验
卡方独立性检验详解
例子：世代状态与成绩水平
行文表述
总结与展望
第14章术语及符号表
第15章 因子分析与信度分析：数据整理技术
因子分析详解
探索性因子分析：一个更具体的例子
信度分析详解
行文表述
总结
第15章的术语和符号表
推荐读物
附录A 正态分布曲线下Z两侧的面积
附录B t分布的临界值
附录C F分布的临界值
附录D 学生化极差统计量的临界值（用于Tukey HSD检验）
附录E 卡方分布的临界值
参考文献
符号表
译后记
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的篇章结构设计得非常合理，循序渐进，让人在不知不觉中就建立起完整的统计学知识体系。从基础的概念，比如变量的类型、数据的度量，到更复杂的模型，比如回归分析、方差分析，每一个部分都承接得非常自然。我特别欣赏作者在解释“概率”时的那种耐心和细致，他用了大量的图示和类比来帮助读者理解概率的计算和应用，比如扔硬币、抽牌等等。这些例子看似简单，但却能够有效地说明概率的基本原理，为后续更复杂的统计推断打下基础。 我一直觉得，学习统计学最难的就是理解那些抽象的理论，但《白话统计学》在这方面做得非常出色。作者善于将复杂的概念“翻译”成通俗易懂的语言，并且会用一些非常形象的比喻来帮助我们记忆。比如，在解释“假设检验”时，他会将其比作法庭审判，原告（研究者）需要提供足够的证据来推翻无罪（零假设），而被告（零假设）只需要“无罪推定”，直到有足够的证据证明其有罪。这种生动的类比，让我一下子就抓住了假设检验的核心思想。
评分《白话统计学》给我最大的感受就是“实用性”。它不是那种只存在于象牙塔里的理论，而是真正能够帮助我们在现实世界中做出更好决策的工具。我一直对数据分析很感兴趣，但总是觉得无从下手，不知道从哪里开始。这本书就像一盏明灯，为我指明了方向。从描述性统计到推断性统计，它提供了一个清晰的学习路径。书中对各种统计软件在实际操作中的应用也进行了初步的介绍，虽然不是最深入的教程，但足够让我了解整个流程，并且知道我以后需要学习哪些具体的技能。 作者在讲解“相关性”和“因果性”的区别时，举了一个非常经典的例子：冰淇淋的销量和溺水事故的数量都随着气温升高而增加，但这并不意味着吃冰淇淋会导致溺水，而是气温升高这个“第三变量”同时影响了两者。这个例子让我受益匪浅，在今后的数据分析中，我会时刻警惕“相关不等于因果”这个陷阱。此外，书中还对一些常见的统计误用和骗局进行了揭示，这让我具备了更强的批判性思维，能够更敏锐地识别那些利用统计学来误导公众的信息。
评分不得不说，《白话统计学》是一本能够真正激发学习兴趣的书。我以前对统计学的印象就是枯燥的数字和公式，但这本书彻底改变了我的看法。作者的文字非常有感染力，他能够将原本晦涩难懂的统计概念讲得生动有趣，甚至还会穿插一些幽默的段子，让我在学习过程中忍不住会心一笑。他对待每一个统计方法的讲解都力求做到透彻和清晰，并且会提供大量的实例来辅助说明。 让我印象特别深刻的是，作者在讲解“置信区间”的时候，并没有直接给出复杂的公式，而是通过一个“投篮练习”的例子来解释。他让你想象一个篮球运动员在练习投篮，每次投篮都有可能进或不进，但如果他练习了100次，我们就可以根据这100次投篮的成功率来估计他未来投篮的成功率的范围。这个例子非常形象地说明了置信区间的概念，即我们对某个参数的估计不是一个点，而是一个范围，并且这个范围有一定程度的“可信度”。
评分这本书的叙事方式真的非常吸引人，它不是那种枯燥的教科书式讲解，而是更像一本引人入胜的故事集。作者似乎非常了解读者的心理，知道我们容易在哪里卡壳，也知道什么样的方式能让我们恍然大悟。比如，在介绍“抽样”的时候，他并没有直接给出复杂的抽样方法，而是先描述了一个场景：一个想要了解全国人民平均收入的研究者，他该如何从庞大的中国人口中抽出具有代表性的一群人进行调查？然后，他一步一步地拆解了这个过程，从简单随机抽样到分层抽样，再到整群抽样，每一个方法都配有详实的场景模拟和解释。这种“情景驱动”的学习方式，让我能够身临其境地去思考问题，而不是被动地接受知识。 我特别喜欢的是，作者在讲解每个统计方法时，都会强调其背后的逻辑和原理。他会告诉你，为什么需要进行t检验，它解决的核心问题是什么？为什么需要做回归分析，它能帮我们发现什么？而不是简单地给出公式和步骤。这种深入的解释，让我不仅知其然，更知其所以然，真正掌握了这些工具。此外，书中还穿插了一些历史故事和研究案例，让统计学的历史脉络和应用场景更加鲜活。比如，在讲到“正态分布”时，他还会提到高尔夫球的击球距离分布，以及人们的身高分布，这些例子都说明了正态分布在自然和社会现象中的广泛存在。
评分这本书的价值在于它能够帮助读者建立起一套完整的统计思维模式。作者在讲解各种统计方法时，不仅仅是教你“怎么做”，更重要的是教你“为什么这么做”，以及“这么做的意义是什么”。他会让你明白，每一个统计方法都有其特定的适用范围和局限性，不能随意滥用。比如，在讲解“方差分析”时，他会详细说明它适用于比较三个或三个以上组的均值是否存在显著差异，并且会强调在使用方差分析之前需要满足的条件，比如数据的正态性和方差齐性。 我特别欣赏作者在处理“数据可视化”部分时所展现出的专业性和艺术性。他不仅仅是告诉你应该使用什么样的图表来展示数据，更重要的是告诉你，如何通过数据可视化来更有效地传达信息，避免误导。他会展示一些优秀的图表案例，也会分析一些糟糕的图表，让读者从中学习到如何做出既美观又实用的图表。这种注重细节和用户体验的讲解方式，让我觉得这本书不仅仅是一本统计学教材，更是一本关于如何与数据进行有效沟通的指南。
评分《白话统计学》是一本非常注重实操性的书籍，它不仅仅是理论的讲解，更重要的是教会读者如何在实际中运用这些统计工具。作者在介绍各种统计方法时，都会提供详细的步骤和注意事项，并且还会给出一些常见的错误处理方法。我之前一直对“A/B测试”很感兴趣，但总觉得不知道如何科学地设计和执行。这本书的讲解让我豁然开朗，它详细地介绍了如何设定目标、如何确定样本量、如何进行数据分析，以及如何解读结果。 我尤其欣赏作者在讲解“聚类分析”时所使用的“客户分群”案例。他让你想象一家电商公司，如何通过分析用户的购买行为、浏览记录等数据，将用户分成不同的群体，然后为每个群体提供个性化的营销方案。这种贴近商业实践的案例，让我看到了统计学在实际工作中的巨大价值。
评分这本书的作者是一位非常优秀的沟通者，他能够用最简洁、最清晰的语言来解释最复杂的统计概念。我之前学习统计学时，常常会被各种符号和公式弄得头晕脑胀，但《白话统计学》的讲解方式让我能够轻松地理解每一个概念。他就像一位经验丰富的向导，带领我在统计学的世界里畅游，并且总能在关键时刻点亮迷津。 让我印象深刻的是，作者在讲解“贝叶斯统计”时所采用的“猜谜语”的比喻。他让你想象一个猜谜语的游戏，开始时你对谜底的猜测（先验概率）可能很模糊，但随着你获得越来越多的线索（新数据），你对谜底的认识（后验概率）就会越来越清晰。这个比喻非常形象地说明了贝叶斯统计的核心思想，即如何结合先验知识和新证据来更新我们的信念。
评分一本真正能让我安心捧在手里的书，读起来就像和一位睿智的朋友聊天，娓娓道来。我一直觉得统计学是个神秘又枯燥的学科，充满了各种符号和公式，总让我望而却步。但是《白话统计学》却彻底颠覆了我的印象。作者从最基础的概念讲起，比如什么是“数据”，为什么我们需要统计，如何收集和整理数据，然后逐步深入到各种统计方法。让我印象深刻的是，作者并没有急于抛出复杂的数学模型，而是通过大量贴近生活的例子来解释每一个统计概念。比如，讲到“均值”的时候，他会用班级里同学的身高来举例，讲到“方差”的时候，会用不同批次生产的薯片重量来对比。这些生动的例子让我一下子就明白了那些抽象的概念，仿佛它们就发生在我身边。 而且，《白话统计学》的语言风格非常轻松幽默，读起来一点也不会感到压力。作者在讲解一些容易混淆的概念时，还会运用一些有趣的类比，比如将“显著性水平”比作“犯错的底线”，将“P值”比作“证据的强度”。这些比喻既形象又准确，让我能够快速理解和记忆。更重要的是，这本书不仅仅是告诉我们“是什么”，更重要的是它告诉我们“为什么”以及“怎么用”。在介绍每一种统计方法时，作者都会详细解释它的适用场景、优缺点，以及如何解读结果。这让我明白，统计学并非只是数学游戏，而是解决实际问题的重要工具。通过这本书，我开始能够理解新闻报道中的统计数据，能够辨别一些不靠谱的结论，甚至能在日常生活中运用一些简单的统计思维来分析问题。
评分《白话统计学》的作者拥有非常出色的引导能力，他能够将复杂的统计概念分解成易于理解的小单元，并且一步一步地带领读者构建起完整的知识体系。我一直对“回归分析”感到非常困惑，觉得它非常抽象，但这本书的讲解让我茅塞顿开。作者首先从最简单的“散点图”和“线性关系”讲起，然后逐步引入“回归方程”，解释了斜率和截距的含义，最后才深入到多元回归和逻辑回归。每一个步骤都提供了大量的图示和实际案例，让我能够清晰地看到变量之间的关系是如何被量化的。 我特别喜欢他在讲解“时间序列分析”时所采用的方法。他并没有上来就给出各种复杂的模型，而是先从“时间序列数据”的特点讲起，比如趋势、季节性、周期性以及随机波动。然后，他才逐步介绍如何识别这些成分，以及如何利用ARIMA模型等来预测未来的数据。这种由浅入深、由表及里的讲解方式，让我对时间序列分析有了更深刻的理解。
评分这本书的语言风格非常朴实自然，没有丝毫的卖弄，就是用最真诚、最清晰的语言来传递知识。我之前看过的很多统计学书籍，要么是过于数学化，要么是过于浅薄，很少有像《白话统计学》这样能够恰到好处地平衡理论深度和通俗易懂性。作者在讲解各种统计方法时，总是会反反复复地强调其核心思想，确保读者能够真正理解。 我特别欣赏他在讲解“假设检验”时所使用的“辩论”类比。他将零假设比作“被告无罪”，备择假设比作“被告有罪”，而P值则扮演着“证据的强度”。如果证据（P值）足够强，就能推翻“被告无罪”（零假设），从而接受“被告有罪”（备择假设）。这种形象的比喻，让我对假设检验的逻辑有了非常直观的认识，也更容易理解其背后的概率含义。
评分写的非常清晰，翻译也很准确，虽然都是基本公式，但没有明显刻意回避计算，例子可以加深印象，行文表述可以作为文献阅读的准备，每章结语都有写到介绍的内容只是皮毛，并推荐的相关延伸读物，作为统计入门书已经很棒了
评分可以作为第一本统计学的入门书，书不厚，也不需要高等数学相关的知识。在讲解上，作者讲的很透彻，诸如标准差与标准误，z分布，t分布，F分布都讲解的很明白。每章后边没有练习题，也没有数学上的推导。总之，可以作为看那些相对深入的数理统计学之前的开胃菜，理解了这本书以后再看那些大部头应该会容易一些。
评分感觉没那么好，不知是否因为没静下心来
评分写的非常清晰，翻译也很准确，虽然都是基本公式，但没有明显刻意回避计算，例子可以加深印象，行文表述可以作为文献阅读的准备，每章结语都有写到介绍的内容只是皮毛，并推荐的相关延伸读物，作为统计入门书已经很棒了
评分中文版，翻译很流畅，好想去念统计学！
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