Statistics

出版者:Wadsworth Publishing

作者:Joseph F. Healey

页数:560

出版时间:2011-1-28

价格:USD 170.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781111186364

具体描述

STATISTICS: A TOOL FOR SOCIAL RESEARCH, Ninth Edition, is a comprehensive, reader-friendly text that uses real-world examples, engaging exercises, and special features in every chapter to help even the most math-averse students succeed in a required statistics course. At the same time, this versatile text is appropriate for more advanced students in diverse social science disciplines, providing an accessible, well-balanced introduction to fundamental concepts of statistics and their practical application to a wide variety of contemporary social issues. The text covers hand calculations and the use of computers, providing a solid grounding in both traditional formulas and the latest SPSS statistical software package. Healey effectively breaks down even complex material to help students master key concepts and hone the skills they will need to succeed as professionals in a social science field--or simply to become "statistically literate," intelligent consumers of social research.

作者简介

Joseph F. Healey, Ph.D., is Professor and Chair of Sociology and Social Work at Christopher Newport University. He is author of STATISTICS: A TOOL FOR SOCIAL RESEARCH, Sixth Edition (Wadsworth, 2001); RACE, ETHNICITY, GENDER AND CLASS, Third Edition (Pine Forge Press, 2002); and RACE, ETHNICITY AND GENDER IN THE UNITED STATES (Pine Forge, 1996). He is the author of the forthcoming RACE, ETHNICITY AND GENDER (Pine Forge, 2004) and is also the co-editor with York Bradshaw of SOCIOLOGY FOR A NEW CENTURY (Pine Forge, 2001) and co-author with Earl Babbie and Fred Halley of EXPLORING SOCIAL ISSUES: USING SPSS FOR WINDOWS (Pine Forge, 1997). Healey earned his A.B. and M.A. from The College of William and Mary (sociology and anthropology) and Ph.D. from University of Virginia (sociology and anthropology). In his spare time, he plays and records music for hammer dulcimer, banjo, and concertina.

用户评价

天哪，这本书简直是我的救星！我刚开始接触这个领域的时候，感觉就像是掉进了一个由数字和公式组成的迷宫里，完全找不到方向。市面上那些教材要么过于理论化，要么就是堆砌着一堆我根本看不懂的术语，读起来简直是一种折磨。但这本书，哦，这本书完全不一样。它的叙述方式非常平易近人，仿佛作者坐在我对面，耐心地给我讲解每一个概念。最让我惊喜的是，它不是那种干巴巴的理论灌输，而是用大量贴近生活的例子来阐述复杂的统计学原理。比如，它讲解概率分布时，不是直接抛出一个复杂的数学公式，而是会从我们日常生活中遇到的彩票中奖概率、超市商品促销的随机性这些角度切入，让你在不知不觉中就理解了背后的逻辑。而且，作者在讲解工具的使用上也非常细致，即便是像我这样对软件操作一窍不通的新手，也能很快上手，并且能够独立完成数据分析任务。这本书的结构安排也十分合理，从基础的描述性统计到推断性统计，层层递进，每一步都走得踏实稳健，让我对整个学科的认知有了质的飞跃。这本书绝对是那种可以让你从“恐惧”统计到“爱上”统计的魔法书。

我必须承认，这本书的排版和装帧质量简直是业界良心。在这个电子阅读盛行的年代，能够拥有一本实体书，而且还是印刷得如此精美的，本身就是一种享受。纸张的质感非常棒，文字印刷清晰锐利，即便是那些复杂的希腊字母和矩阵公式，也丝毫没有模糊或重影的情况。更值得称赞的是图表的处理。统计学是高度依赖视觉信息的学科，而这本书中的图示——无论是直方图、散点图还是复杂的网络图——都经过了极其精心的设计。颜色搭配得宜，标签清晰易读，它们不仅仅是理论的辅助工具，本身就具有很强的说明力。很多时候，我只需要盯着图表看几秒钟，就能立刻抓住某个统计关系的核心。这种对视觉体验的重视，极大地降低了阅读的疲劳感，尤其是在需要长时间处理大量数据演示的章节中，这一点尤为重要。这本书的编辑和设计团队显然深谙“形式服务于内容”的道理，他们没有让设计喧宾夺主，而是巧妙地烘托和支撑了复杂的统计论述，使得阅读过程成为一种愉悦的体验。

这本书最出乎我意料的亮点，在于它对统计学在当代社会伦理和哲学层面的探讨。在讲解模型选择和假设检验的章节之后，作者并没有直接跳到高级主题，而是用了一个相当长的篇幅来讨论“统计显著性”的滥用问题，以及p值在科学传播中的误导性影响。这种反思性的内容在许多技术导向的教材中是极其罕见的。作者不仅告诉我们“如何计算”，更重要的是引导我们思考“我们计算出来的东西到底代表了什么”。他严肃地探讨了算法偏见（algorithmic bias）的统计学根源，并警示读者，即使是运用最尖端的统计模型，如果输入的数据本身就带有历史性的不公，那么得出的结论也只能是加固现有不平等。这种超越技术层面的洞察力，让我意识到统计学不仅仅是一套工具，更是一种深刻理解世界、并对其负责任的态度。这本书成功地将一门原本被视为冰冷客观的学科，注入了人文关怀和批判性思维，这对于培养新一代的数据从业者来说，是极其宝贵的一课。

这本书的理论推导部分，说实话，让我这个工程背景出身的人感到非常吃力。作者对数学的严谨性有着近乎偏执的追求，每一步论证都力求无懈可击，这在学术层面上是值得尊敬的。然而，对于目标是应用和解决实际问题的读者来说，这些密集的、长时间的微积分和线性代数推导，很快就将人推向了放弃的边缘。我发现自己经常需要停下来，翻到附录去复习那些早已生疏的数学知识，才能跟上作者的思路。例如，在讲解最大似然估计（MLE）的收敛性证明时，作者几乎是全程不打折扣地展示了所有的极限和导数过程，这虽然保证了证明的完整性，却极大地拖慢了对“MLE究竟意味着什么”这一核心概念的理解速度。我更希望作者能在核心论述中，将复杂的数学推导“折叠”起来，或者用更简洁的语言概括其数学意义，将最繁琐的证明留给那些真正需要深究数学基础的读者。对于大部分希望将统计学应用于数据科学或商业决策的专业人士来说，这本书的“数学密度”可能过高了，需要读者具备非常扎实的数学功底才能完全消化。

坦白说，我期待这本书能带来一些革命性的突破，毕竟市面上关于这个主题的书籍已经汗牛充栋了。然而，当我翻开前几页时，我意识到这更像是一本精心打磨的“百科全书”式的综述，而不是一本充满个人洞见的开创性著作。它的优点在于其内容覆盖的广度令人印象深刻，几乎涵盖了当代统计学研究中的所有主要分支，从贝叶斯方法到时间序列分析，再到机器学习中的统计基础，都有所涉猎。对于那些需要一本可以随时查阅、快速回顾某个特定统计模型的学者来说，这本书无疑是非常方便的工具。但是，这种广度也带来了深度上的牺牲。在某些关键的、具有争议性的理论探讨上，作者倾向于采用一种较为中立和概括性的描述，缺乏对不同学派之间激烈交锋的深入剖析。我个人希望看到更多作者在选择模型或解释结果时的“主观判断”和“经验之谈”，毕竟统计学实践中，很多时候“应该怎么做”远比“可以怎么做”重要得多。这本书适合作为一本高质量的参考手册，但在指导你做出最具挑战性的决策时，你可能需要再翻阅几本更专注于特定领域的专业书籍。

Intro to Statistic

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太弱了

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