Statistics for People Who Think They Hate Statistics

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出版者:Sage Pubns
作者:Salkind, Neil J.
出品人:
页数:403
译者:
出版时间:
价格:48.95
装帧:Pap
isbn号码:9780761927761
丛书系列:
图书标签:
  • 统计学
  • 数据分析
  • 统计方法
  • 社会科学
  • 心理学
  • 研究方法
  • 非数学统计
  • 入门
  • 易懂
  • 数据解读
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具体描述

破解数字迷宫:一本让你重拾对统计学信心的指南 你是否曾经在面对数据图表时感到无助?是否曾经被复杂的统计术语弄得晕头转向?是否曾经因为“数字”而对学习望而却步?如果是这样,那么这本书就是为你量身打造的。它并非枯燥的理论堆砌,而是为你打开一扇理解世界的新视角。 告别恐惧,拥抱数据 本书的核心在于打破你对统计学的固有偏见。我们深知,很多人对统计学存在一种“天生的”畏惧感,认为它只属于少数“聪明人”。但事实并非如此。统计学是理解我们所处世界运作规律的强大工具,从日常生活中的新闻报道,到科学研究的最新发现,无处不有它的身影。本书将带你逐步走进统计学的世界,让你发现原来数据并非洪水猛兽,而是能够揭示真相、带来洞见的有力助手。 从零开始,循序渐进 这本书的设计理念是“人人都能学懂统计学”。无论你是否有任何统计学基础,都能在这本书中找到属于自己的学习路径。我们摒弃了晦涩难懂的数学推导,转而采用更直观、更贴近生活的语言和案例。你会发现,每一个统计概念的引入,都伴随着现实生活中的例子,让你能够轻松地将理论与实践相结合。从最基础的数据描述,到更复杂的推断性统计,本书都将以一种清晰、易于理解的方式呈现。 实用为王,学以致用 学习统计学的最终目的在于应用。本书的每一章都旨在帮助你掌握实际操作的技能,让你能够在未来的学习和工作中,自信地运用统计学知识。我们会教你如何有效地收集和整理数据,如何解读各种图表和表格,如何避免常见的统计误区。你将学会如何从海量的数据中提取关键信息,如何做出更明智的决策,如何评估信息的可靠性。 案例驱动,生动有趣 枯燥的理论学习容易让人丧失兴趣。因此,本书大量引入了来自各个领域的真实案例,涵盖了社会科学、商业管理、医学健康、体育竞技等多个方面。通过分析这些生动有趣的案例,你不仅能理解统计学的应用价值,更能体会到数据分析的乐趣。比如,我们会分析是什么因素影响了某项产品的销售业绩,如何通过数据预测比赛的胜负,或者如何评估一种新药的疗效。每一个案例都经过精心挑选,力求展现统计学在解决实际问题中的强大能力。 重塑认知,提升思维 本书不仅仅是一本统计学教程,更是一次重塑你思维方式的旅程。通过学习统计学,你将培养一种批判性思维,学会用数据说话,用逻辑分析。你将能够更清晰地认识到随机性在事件中的作用,更理性地评估概率,更准确地判断因果关系。这种思维方式的转变,将对你生活中的方方面面产生积极的影响,让你在信息爆炸的时代,保持清醒的头脑,做出更明智的选择。 书中内容概览(具体章节内容请以实际书籍为准): 第一部分:打破藩篱,走进统计学 统计学是什么?它为什么重要? 告别“数字恐惧症”:培养积极的学习心态。 数据类型:了解我们所处理的“原材料”。 抽样与总体:如何从局部窥探全局? 第二部分:描述性统计:让数据说话 数据的组织与呈现:图表和表格的艺术。 集中趋势的度量:平均数、中位数、众数——它们分别告诉你什么? 离散程度的衡量:方差、标准差——数据有多“分散”? 数据分布的形态:正态分布、偏态分布——认识数据的“长相”。 第三部分:推断性统计:从样本到总体 概率的基础:理解随机性与可能性。 抽样分布:如何用样本推断总体? 置信区间:给你的估计一个“范围”。 假设检验:用数据来“验证”你的想法。 t检验、卡方检验、ANOVA——理解常用的统计检验方法。 第四部分:关联与预测:揭示数据之间的秘密 相关性:变量之间是如何联系的? 回归分析:预测未来的“轨迹”。 线性回归:建立模型,预测结果。 多元回归:考虑更多影响因素。 第五部分:统计学的应用与实践 在商业决策中应用统计学。 在科学研究中应用统计学。 在日常生活中解读统计信息。 避免常见的统计陷阱。 这本书将是你学习统计学旅程中的一位可靠伙伴。它将陪伴你克服困难,激发你的兴趣,最终让你自信地驾驭数据,从而更好地理解和改变你所处的世界。准备好迎接一个更清晰、更具洞察力的自己吧!

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