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