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第Ⅰ部分 耶！我在学统计学 3

1 统计学还是虐待学？这由你决定 3

1A 你应该了解的公式和函数 12

1B 使用奇妙的分析工具库应该了解什么 22

第Ⅱ部分 西格玛·弗洛伊德和描述统计 27

2 必须完成的功课——计算和理解平均数 27

3 差异万岁——理解变异性 42

4 一幅图真的相当于千言万语 51

5 冰激凌和犯罪——计算相关系数 73

6 这就是真相——理解信度和效度 88

第Ⅲ部分 抓住那些有趣又有利的机会 105

7 你和假设：检验你的问题 105

8 你的曲线是正态的吗——概率和概率的重要性 113

第Ⅳ部分 显著性差异——使用推论统计 131

9 显著性的显著——对你我来说意味着什么 131

10 只有一个——单样本z检验 142

11 两个群体的t检验——不同群体的均值检验 149

12 （又是）两个群体的t检验——两个相关群体的均值检验 161

13 两个群体是否太多？——尝试进行方差分析 171

14 两个因素——析因方差分析 183

15 是近亲还是好朋友——使用相关系数检验关系 193

16 预测谁将赢得超级杯——使用线性回归 199

17 非正态分布时做什么——卡方和其他非参数检验 213

18 你应该了解的其他重要的统计过程 221

19 统计软件简介 226

第Ⅴ部分 你得了解和记忆的内容 234

20 收集数据的10个原则 234

第Ⅰ部分 耶！我在学统计学 3

1统计学还是虐待学？这由你决定 3

为什么学习统计学 3

为什么使用Excel 3

5分钟统计学简史 4

统计学：是什么（或不是什么） 5

什么是描述统计 5

什么是推论统计 6

换句话说 6

分析工具库中的工具 6

我在统计学课堂上做什么 7

使用这本书的十种方式（同时也是在学统计学啦！） 8

关于那些符号 9

难度指数 10

“多少Excel”指数 10

术语 10

小结 11

练习 11

1A你应该了解的公式和函数 12

什么是公式？ 12

一些注意事项 13

运算符，运算符——给我一个公式！ 13

注意括号的应用 14

什么是函数 14

使用函数 15

使用［插入函数］（Insert Function）（fx）命令插入函数 16

在公式中使用函数 18

我们来命名：对某一范围的单元集 19

使用定义的范围 19

小结 20

练习 20

1B使用奇妙的分析工具库应该了解什么 22

分析工具库初探 22

没有分析工具库怎么办？ 23

第Ⅱ部分 西格玛·弗洛伊德和描述统计 27

2必须完成的功课——计算和理解平均数 27

计算均值 27

现在，使用Excel的平均数函数 28

需要记忆的内容 29

计算加权平均数 30

计算中位数 31

现在，使用Excel的中位数函数 32

需要记忆的内容 34

计算众数 34

现在，使用Excel的MODE.SNGL函数 35

双峰分布的苹果派 36

现在，使用MODE.MULT函数 36

使用分析工具库计算描述统计 37

让分析工具库的输出结果更好看 39

何时用什么 40

小结 40

练习 40

3差异万岁——理解变异性 42

为什么理解变异性很重要 42

计算极差 43

计算标准差 43

现在，使用Excel的STDEV.S函数 45

为什么使用n-1，而不是n 46

重要的是什么 47

需要记忆的内容 47

计算方差 48

现在，使用Excel的VAR.S函数 48

标准差与方差 49

使用奇妙的分析工具库（再一次） 49

小结 49

练习 49

4一幅图真的相当于千言万语 51

为什么要用图表说明数据 51

好图表的十个方面（少贪新，多练习） 51

初步之初：建立频数分布 52

最合适的组距 52

图形密度：建立直方图 53

点算计数方法 54

使用分析工具库建立直方图 55

下一步：频数多边形图 57

累积频数 57

扁平和狭长的频数分布 59

平均值 59

变异性 60

偏度 60

峰度 61

最好的图表 62

你的第一个Excel图表：需要铭记的时刻（舒口气吧） 63

好图表的第二步：让图表更美观 64

其他用图表显示数据的绝妙方法 67

条形图 67

线图 67

饼图 68

这是核心内容 68

小结 71

练习 72

5冰激凌和犯罪——计算相关系数 73

相关系数到底是什么 73

相关系数的类型：选择1和选择2 74

需要记忆的内容 74

计算简单相关系数 75

现在，使用Excel的CORREL函数 76

相关的图示表达：散点图 77

使用Excel建立散点图 79

相关系数集：相关矩阵 80

更多Excel——Excel中的相关矩阵 80

使用奇妙的分析工具库计算相关系数 80

理解相关系数的含义 82

使用经验规则 83

决定性的努力：相关系数平方 83

冰激凌吃得越多……犯罪率就越高（关联与因果关系） 84

其他重要的相关系数 85

小结 86

练习 86

6这就是真相——理解信度和效度 88

信度和效度介绍 88

为什么学习测量 88

关于测量尺度 89

玫瑰的种称：定类测量水平 89

我喜欢任何次序：定序测量水平 90

1＋1＝2：定距测量水平 90

一个人可能一无所有吗？定比测量水平 90

总之 90

信度——再做一次直到得到正确的值 91

检验值——真本事还是运气 91

观察值＝真实值＋误差值 91

信度的不同类型 92

多大才是大——解释信度系数 96

如果你不能建立信度，怎么办 96

还有一点 97

效度——什么是真实的？ 97

效度的不同类型 97

内容效度 98

准则效度 98

建构效度 99

如果不能建立效度怎么办 99

最后的建议 99

信度和效度：亲密的表亲关系 100

小结 100

练习 100

第Ⅲ部分 抓住那些有趣又有利的机会 105

7你和假设：检验你的问题 105

也许你想成为一个科学家 105

样本和总体 105

零假设 106

零假设的目的 106

研究假设 107

无方向研究假设 108

有方向研究假设 108

研究假设和零假设的一些区别 109

好假设的标准是什么 110

小结 111

练习 111

8 你的曲线是正态的吗——概率和概率的重要性 113

为什么学习概率 113

正态曲线（或钟形曲线） 113

嘿，这不是正态曲线 114

更正态的曲线101 116

我们最中意的标准值：z值 118

使用Excel计算z值 120

z值表示什么 122

z值真正表示什么 124

假设检验和z值：第一步 125

小结 126

练习 126

第Ⅳ部分 显著性差异——使用推论统计 131

9显著性的显著——对你我来说意味着什么 131

显著性的概念 131

是否只有我们是完美的 131

世界上最重要的表格（只对这一学期而言） 133

更多地了解表9.1 133

回顾第一类错误 134

显著性VS.意义 135

推论统计介绍 136

推论如何进行 136

如何选择检验方法 136

如何使用流程图 137

显著性检验介绍 137

如何进行显著性检验：计划 139

一张图胜过千言万语 139

置信区间——更确信 140

小结 141

练习 141

10只有一个——单样本z检验 142

单样本z检验介绍 142

智慧和知识之路 142

计算检验统计量 144

举例说明 145

如何解释z＝2.38，p＜.05？ 146

使用Excel的Z.TEST函数计算z值 146

小结 147

练习 148

11两个群体的t检验——不同群体的均值检验 149

独立样本t检验介绍 149

智慧和知识之路 150

计算检验统计量 150

一个例子 150

如何解释t（58）＝-0.14，p＞.05 154

现在，使用Excel的T.TEST函数 154

使用奇妙的分析工具库计算t值 155

结果 157

特殊效果：差异是真实的吗 157

计算和理解效应量 158

非常好用的效应量计算器 159

小结 159

练习 160

12（又是）两个群体的t检验——两个相关群体的均值检验 161

非独立样本t检验介绍 161

智慧和知识之路 163

计算检验统计量 163

如何解释t（24）＝2.45，p＜.05 165

使用Excel的T.TEST函数 165

使用奇妙的分析工具库计算t值 167

小结 169

练习 169

13两个群体是否太多？——尝试进行方差分析 171

方差分析介绍 171

智慧和知识之路 171

方差分析的不同类型 173

计算F检验统计量 174

如何解释F（2.27）＝8.80，p＜.05 178

使用Excel的F.DIST和F.TEST函数 179

使用奇妙的分析工具库计算F值 179

小结 181

练习 181

14两个因素——析因方差分析 183

析因方差分析介绍 183

析因方差分析的两种类型 184

智慧和知识之路 184

方差分析的新类型 186

主要方面：析因方差分析中的主效应 187

更有趣的方面：交互效应 188

需要记忆的内容 189

使用奇妙的分析工具库计算方差分析F统计量 189

小结 192

练习 192

15是近亲还是好朋友——使用相关系数检验关系 193

相关系数检验的介绍 193

智慧和知识之路 193

计算检验统计量 195

如何解释r27＝.393，p＜.05 197

（再次说明）因果和相关 197

再强调一遍显著性和意义 197

小结 198

练习 198

16预测谁将赢得超级杯——使用线性回归 199

什么是估计 199

估计的逻辑 200

绘制拟合数据的最优直线 201

使用Excel的SLOPE函数 204

使用Excel的INTERCEPT函数 205

使用奇妙的分析工具计算回归方程 207

预测是否足够好？ 209

估计变量越多就越好？也许是 209

使用多元估计变量的重要原则 210

小结 211

练习 211

17非正态分布时做什么——卡方和其他非参数检验 213

非参数统计的介绍 213

单样本卡方检验介绍 213

计算卡方检验统计量 214

如何解释χ2（2）＝20.6，p＜.05 216

使用Excel的CHISQ.TEST函数 216

其他需要了解的非参数检验 218

小结 219

练习 220

18你应该了解的其他重要的统计过程 221

事后比较分析 221

多元方差分析 222

重复测量的方差分析 222

协方差分析 222

多元回归 223

Logistic回归 223

因子分析 224

数据挖掘 224

路径分析 224

结构方程模型 225

小结 225

19统计软件简介 226

选择合适的统计软件 226

大概有哪些软件 227

首先，免费和开放的那些 227

付费软件 229

小结 232

第Ⅴ部分 你得了解和记忆的内容 234

20收集数据的10个原则 234

附录A你应当掌握的Excel技能 236

附录B统计值表 240

附录C练习题数据集 251

附录D练习题参考答案 266

附录E学习回报——布朗尼配方 284