Using and Interpreting Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Elsevier Science Health Science div

作者:Corty, Eric W.

出品人:

页数:608

译者:

出版时间:2006-9

价格:593.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780323035934

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 数据分析
• 统计推断
• 概率论
• 研究方法
• 社会科学
• 行为科学
• 教育研究
• 心理学
• 统计软件

统计学的精妙殿堂：深入理解数据背后的世界 书籍名称：《超越数字：数据解读与决策科学》 导言：迷雾中的罗盘 在信息爆炸的时代，数据如同浩瀚的海洋，蕴藏着改变世界的力量。然而，没有合适的工具和思维框架，这些原始的数字只会化为一片混沌。本书《超越数字：数据解读与决策科学》并非一本枯燥的数学教科书，它是一份为你量身打造的“数据探险指南”，旨在揭示统计学思维的深层魅力，让你不再是被动的数字接收者，而是主动的洞察者和精准的决策者。我们关注的重点，是如何将冰冷的数据转化为富有生命力的知识，指导我们在复杂多变的商业、科学乃至日常生活中做出明智的判断。 第一部分：统计思维的基石——从现象到模型的构建 本部分着眼于建立坚实的统计学基础，但我们采取的是一种“问题驱动”而非“公式驱动”的方式。我们首先探讨的是“为什么需要统计学”——即当我们面对不确定性时，如何用理性框架来量化和管理风险。 第一章：变量的肖像与测量的艺术 在深入分析之前，我们必须学会“看见”数据。本章将详细阐述定性变量与定量变量的本质区别，以及不同类型测量尺度（名义、顺序、间隔、比例）对后续分析方法的决定性影响。我们将探讨如何设计有效的问卷和实验，以确保收集到的数据能够真实、无偏地反映我们想要研究的现象。重点内容包括：数据收集中的常见陷阱（如选择偏倚、响应偏倚）以及如何通过严格的抽样方法（如分层抽样、系统抽样）来保证样本的代表性。 第二章：集中趋势与离散程度的平衡 均值、中位数和众数，这些耳熟能详的指标，其背后的适用场景却常常被误解。本章将深入剖析这些集中趋势度量在面对偏态分布和异常值时的优劣。更重要的是，我们将用方差、标准差和四分位距等工具，构建数据的“形状”概念。我们将通过大量的实际案例说明，一个拥有极高平均值的群体，如果其离散程度也极高，其整体表现可能不如一个平均值稍低但高度一致的群体。理解数据的“集中”与“分散”之间的动态平衡，是进行有效比较的前提。 第三章：概率：不确定性下的理性规划 概率论是统计推断的语言。本章不会过多纠缠于复杂的证明，而是聚焦于概率思维在决策中的应用。我们将详细介绍条件概率、贝叶斯定理的基本逻辑，以及它们如何帮助我们在信息不完整的情况下更新我们的信念。我们特别关注“事件的独立性”与“互斥性”这两个核心概念，并展示如何在风险评估和质量控制中，应用这些概率工具来量化可能发生的最坏情况与最好情况。 第二部分：从样本到总体——推断的桥梁 真实世界的局限性迫使我们进行抽样。本部分的核心任务是回答一个根本问题：我们如何自信地声称基于有限样本得出的结论，能够适用于无限的总体？ 第四章：抽样分布与中心极限定理的魔力 中心极限定理是统计学的“万有引力定律”。本章将以直观的方式解释，为何无论总体分布如何，样本均值的分布都会趋向于正态分布。我们将详述标准误的概念，它是连接样本统计量与总体参数的精确桥梁。理解这一原理，是理解后续所有假设检验和置信区间构建的基础。 第五章：区间估计：精度的艺术 点估计往往过于武断，区间估计则提供了基于数据可信度的范围。本章将详细讲解如何根据不同的样本量和总体方差情况，构建和解释置信区间（例如90%、95%、99%）。我们将强调置信水平的真正含义——它衡量的是我们估计过程的可靠性，而非特定区间包含真实参数的概率。此外，我们将探讨如何通过优化样本量或减少测量误差来提高估计的精度。 第六章：假设检验的逻辑框架 假设检验是统计推断的行动指南。本章将系统梳理原假设（$H_0$）和备择假设（$H_A$）的设定原则，以及P值的正确解读。我们将深入剖析第一类错误（弃真，$alpha$）与第二类错误（取伪，$eta$）之间的权衡，并解释统计功效（Power）的重要性。本书强调，一个“统计显著”的结果并不自动等同于“实际重要”，我们将训练读者在报告结果时，必须同时考虑效应量（Effect Size）的大小。 第三部分：关系与模式的揭示——进阶分析工具 在掌握了推断的基本原理后，本部分将引导读者探索变量之间的复杂关系，并掌握用于预测和分类的有力工具。 第七章：方差分析（ANOVA）：多组比较的优雅之道 当我们需要比较三个或更多组别的均值时，ANOVA登场了。本章将从单因素ANOVA入门，讲解F检验的内在机制——即组间变异与组内变异的比率。我们将详细解析“事后检验”（Post-hoc Tests）的必要性，以及如何控制家族误差率（Family-wise Error Rate）。通过实例，读者将学会如何利用ANOVA来识别不同处理条件下的显著差异来源。 第八章：线性回归：预测未来的线条 线性回归是数据科学的基石。本章将从最简单的简单线性回归入手，讲解最小二乘法的原理。重点在于回归方程的解释（斜率和截距），以及如何使用决定系数（$R^2$）来衡量模型的拟合优度。随后，我们将扩展到多元线性回归，重点讨论如何识别和处理多重共线性问题，以及如何利用残差分析来检验模型的基本假设（如线性关系、残差的正态性与同方差性）。 第九章：相关性与因果性的辨析 相关不等于因果，这是统计学中最常被忽视的真理之一。本章将通过经典案例（如“冰淇淋销量与溺水人数”）来阐明混杂变量、中介变量和调节变量在解释关系中的作用。我们将介绍非参数相关方法（如Spearman's $ ho$），以及如何在实验设计（如随机对照试验）中，尽可能地建立强有力的因果推断链条。 第十章：非参数方法的应用与数据探索 并非所有数据都完美符合正态分布的假设。本章将介绍一系列强大的非参数检验（如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验），它们在处理顺序数据或小样本、非正态数据时表现出色。同时，本部分还将引入数据可视化的重要性，指导读者利用箱线图、散点图矩阵和直方图等工具，在正式建模之前对数据的分布和潜在异常进行深入的探索性数据分析（EDA）。 结语：统计学，一种生活方式 《超越数字：数据解读与决策科学》旨在培养读者对数据批判性阅读的能力。统计学不是一个终点，而是一个持续学习和自我修正的过程。掌握本书所教授的工具和思维模式，你将能够更自信地评估研究报告的可信度，更有效地设计实验，并最终，将数据转化为驱动卓越决策的强大引擎。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆