《愛上統計學》

《愛上統計學》

《愛上統計學(第2版)》的寫作語言易懂,鮮有大片大片的數學公式出現,把道理都講得很清楚。

基本信息

內容簡介

尼爾.J.薩爾金德編著的《愛上統計學(第2版)》非常清晰地闡明了整個抽樣調查、統計檢驗的思想和邏輯,特別是書中

愛上統計學愛上統計學

總結的一個表:在什麼時候需要用到什麼樣的統計技術,對剛入門的人特別有用。比如什麼時候用獨立樣本T檢驗,什麼

時候用非獨立樣本T檢驗等。

作者簡介  

 

尼爾.J.薩爾金德(NeilJ.Salkind)在堪薩斯大學心理學和教育學研究系從教35年。他開設的課程有發展理論、生命全程發展理論、統計學和研究方法。他獲得馬里蘭大學人類發展的博士學位,發表了80多篇專業文章,也是一些大學教材的作者,如《人類發展理論導論》(Sage,2004)、《愛上檢驗和測量》(Sage,2006)。他是1989—2002年的《兒童發展研究摘要和目錄》的編輯。他在兒童發展協會和美國心理學協會很活躍,並擔任美國心理學協會第七發展分部的部長。他在貿易領域也有很多著述。他住在堪薩斯州勞倫斯市一所需要經常維護的老房子裡,喜歡烹飪、游泳、收集圖書、閱讀以及收藏古典沃爾夫P1800。

目錄

第1部分 

耶!我喜歡統計學
1 統計學還是虐待學?由你決定
為什麼學習統計學
5分鐘統計學簡史
統計學:是什麼(或不是什麼)
我在統計學課堂上做什麼
使用這本書的十種方式(同時也在學統計學咯!)
關於那些符號
難度指數
第Ⅱ部分 西格瑪·弗洛伊德和描述統計
2 必須完成的功課——計算和理解平均數
計算均值
需要記憶的內容
計算中位數
需要記憶的內容
計算眾數
何時用什麼
套用計算機並計算描述統計值
3 性別差異——理解變異性
為什麼理解變異性很重要
計算極差
計算標準差
需要記憶的內容
計算方差使用計算機計算變異性量數
4 一幅圖真的相當於千言萬語
為什麼要用圖表說明數據
好圖表的十個方面(少貪新,多練習)
首先是建立頻數分布
圖形密度:建立直方圖
扁平和狹長的頻數分布
其他用圖表顯示數據的絕妙方法
使用計算機圖示數據
5 冰淇淋和犯罪——計算相關係數
相關係數到底是什麼
需要記憶的內容
計算簡單相關係數
理解相關係數的含義
決定性的努力:相關係數平方
其他重要的相關係數
使用計算機計算相關係數
6 這就是真相——理解信度和效度
信度和效度介紹
關於測量尺度信度——再做一次直到得到正確的值
使用計算機計算克隆巴赫係數
效度——喔!真相是什麼
信度和效度:很親密的堂表兄弟關係
第Ⅲ部分 抓住那些有趣又有利的機會
7 你和假設:檢驗你的問題
也許你想成為一個科學家
零假設
研究假設
好假設的標準是什麼
8 你的曲線是正態的嗎——機率和機率的重要性
為什麼學習機率
正態曲線(或鍾型曲線)
我們最中意的標準值:z值
使用計算機計算z值
第Ⅳ部分 顯著性差異——使用推論統計
9 顯著性的顯著——對你我來說意味著什麼
顯著性的概念
顯著性與意義
推論統計介紹
顯著性檢驗介紹
10 兩個群體的t檢驗——不同群體的均值檢驗
獨立樣本t檢驗介紹
計算檢驗統計量
特殊效果:差異是真實的嗎
使用計算機進行t檢驗
11 兩個群體的t檢驗——兩個相關群體的均值檢驗
非獨立樣本t檢驗介紹
計算檢驗統計量
使用計算機進行t檢驗
12 兩個群體是否太多?——嘗試進行方差分析
方差分析介紹
計算F檢驗統計量
使用計算機計算F比率
13 兩個因素——析因方差分析
析因方差分析介紹
主要方面:析因方差分析中的主效應
更有趣的方面:互動效應
需要記憶的內容
計算檢驗統計量
14 近親還是好朋友——使用相關係數檢驗關係
相關係數檢驗的介紹
計算檢驗統計量
使用計算機計算相關係數
15 預測誰將贏得超級盃——使用線性回歸
什麼是估計
估計的邏輯
繪製擬合數據的最優直線
使用計算機計算回歸線
估計變數越多就越好?也許是
16 非常態分配時做什麼——卡方和其他非參數檢驗
非參數統計的介紹
單樣本卡方檢驗介紹
計算卡方檢驗統計量
使用計算機進行卡方檢驗
你應該了解的其他非參數檢驗
17 你應該了解的其他重要的統計方法
多元方差分析
重複測量的方差分析
協方差分析
多元回歸
因子分析
路徑分析
結構方程模型
18 統計軟體簡介
選擇合適的統計軟體
具體介紹
第V部分 你得了解和記憶的內容
19 10個(或更多)最好的統計網址
成堆的資源
大量的計算器
誰是誰以及發生了什麼
都在這裡
超級統計(Hyperstat)
數據,你想要數據
越來越多的資源
容易,但是有趣
在斯德哥爾摩學習統計學如何
線上統計學教學資料
越來越多的資料
20 收集數據的10個原則
附錄A 30分鐘SPSS教學
附錄B 數據表
附錄C 數據集
附錄D 練習題參考答案
辭彙表

精彩書摘

第1部分 

耶!我喜歡統計學
這有什麼好歡呼的,你會這樣說嗎?現在給我幾分鐘的時間向你展示一些非常成功的科學家如何使用被廣泛使用的叫做統計學的工具。
米歇爾.蘭普爾(MichelleLampl)是艾莫里大學的兒科專家和人類學家。她和朋友喝咖啡的時候,朋友談到她的孩子長得多么多么的快。實際上,這個初為人母的朋友幾乎是說她的兒子“像野草一樣瘋長”。蘭普爾博士十分的好奇(像所有的科學家對事物感到好奇一樣),她想她應該實際測量這個孩子以及其他孩子在嬰兒期的生長速度。她著手測量一群孩子每天的生長,讓她非常吃驚的是她發現一些嬰兒差不多一個晚上就長一英寸!確實是爆發式生長。
想知道更多嗎?請閱讀原著:你可以從蘭普爾、費爾德伊斯和約翰森(Lamp,M.Veldhuis,J.D.,andJohnson,M.L.)(1992)發表在《科學}25s期801~803頁上的文章“突變和停滯:人類生長模式(Saltationandstasis:AModelofhumangrowth.)”中了解更多。
·休.肯珀(SueKemper)是堪薩斯大學心理學教授,曾經研究許多非常有趣的項目。她和其他的研究者正在研究修女群體,分析他們的早期經驗、活動、人格特徵和其他信息與他們中年以後的健康狀況之間的關係。最特別的是這個由不同科學家組成的小組(包括心理學家、語言學家和神經學家,等等)想知道所有信息多大程度上可以預測老年痴呆病的發生。她發現修女在20多歲時寫作的複雜性和他們在50、60年或者70年後患上老年痴呆病的可能性有關。

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