第一章 绪论 1
第一节 我们为什么学习统计 1
一、生活中统计学无所不在 1
二、统计学是强有力的武器 2
三、统计学在新闻传播学研究中的用途 3
第二节 什么是统计 6
第三节 本书的结构和特点 7
第四节 如何学好统计学 8
第二章 相关概念和术语 10
第一节 总体、样本、个体、参数和统计量 10
一、总体（population） 10
二、样本（sample） 11
三、个体（individual） 11
四、参数与统计量（parameter and statistic） 12
五、频数、比例、百分比和比率 12
第二节 随机变量 13
一、按作用分 14
二、按性质分 14
三、按测量级别分 15
第三节 测量的误差与精度 17
一、测量的误差 17
二、测量的精度 18
第四节 抽样误差与非抽样误差 20
一、非抽样误差 20
二、抽样误差 21
第三章 用数字描述分布 23
第一节 集中趋势的度量 23
一、众数 24
二、中位数与分位数 25
三、平均数 28
四、众数、中位数和均值特征比较及其适用情况分析 32
第二节 离散程度的度量 34
一、异众比率 34
二、四分位差 35
三、极差、平均差、方差和标准差 36
四、相对位置的度量：标准分数 39
五、相对离散程度：离散系数 43
六、各离散量数的特点比较与应用情况分析 44
第三节 分布的形状：偏态与峰态 45
第四章 用图形呈现分布 48
第一节 数据的预处理 48
第二节 分类数据的整理 51
一、频数分布表 52
二、数据的图示 55
第三节 顺序数据的整理 60
第四节 数值型数据的整理 62
一、分组频数分布表 62
二、直方图 64
三、茎叶图 66
四、箱线图 67
五、线 图 69
六、多变量数据的图示 71
第五节 制作表格的注意事项 77
第六节 如何绘制好的图表 78
第五章 概率与概率分布 80
第一节 度量事件发生的可能性 80
第二节 离散型变量的概率分布 82
第三节 连续型变量的概率分布 85
一、正态分布曲线及其基本特征 85
二、标准正态分布 89
第四节 由正态分布导出的几个重要分布 92
一、χ2分布 92
二、t分布 93
三、F分布 94
第六章 样本统计量的概率分布 97
第一节 样本统计量及其分布 97
第二节 样本平均数的抽样分布 98
一、样本平均数抽样分布的特征 98
二、中心极限定理 101
三、中心极限定理的应用案例 102
第三节 样本比例的抽样分布 104
第七章 参数估计 107
第一节 参数估计的基本原理 107
一、点估计 108
二、区间估计 108
第二节 总体平均数的区间估计 112
一、总体正态分布且方差已知时的区间估计 112
二、总体正态分布但方差未知时的区间估计 114
三、总体非正态分布时的区间估计 116
第三节 总体比例的区间估计 120
第四节 总体方差的区间估计 121
第五节 样本量的确定 123
一、估计总体均值时样本量的确定 123
二、估计总体比例时样本量的确定 125
第八章 假设检验 129
第一节 假设检验的基本原理 129
一、为何要假设检验 129
二、假设的提出 130
三、显著水平 132
四、检验统计值与临界值 133
五、单侧检验与双侧检验 134
六、假设检验的两类错误 136
七、假设检验的流程 138
八、怎样表述决策结果 140
第二节 一个总体参数的检验 141
一、单样本均值的显著性检验 141
二、单样本比例的显著性检验 145
三、总体方差的检验 146
第三节 两个总体均值之差的检验 148
一、独立样本的显著性检验 149
二、相关样本的平均数之差检验 153
第四节 两个总体比例之差的检验 157
第五节 两个总体方差之比的检验 158
第九章 方差分析 163
第一节 方差分析的基本原理 165
一、方差分析中的误差分解 165
二、方差分析的基本原理 166
三、方差分析的基本假定 166
四、方差分析中假设的一般提法 168
第二节 单因素方差分析 168
一、什么类型的问题可运用方差分析来解决 168
二、单因素方差分析的步骤 169
三、自变量与因变量之间关系强度的测量 173
第三节 多重比较 174
第四节 双因素方差分析 177
一、无交互作用的双因素方差分析 178
二、有交互作用的双因素方差分析 185
第五节 实验设计 191
一、完全随机化设计 191
二、随机化区组设计 192
三、析因设计 195
第十章 相关分析 197
第一节 相关的概念 197
一、相关概念的提出 197
二、相关的性质 198
三、相关的直观表示法：散点图 201
四、相关的量化：相关系数 201
五、需要注意的几点 203
第二节 皮尔逊积差相关系数 205
一、相关系数的计算 206
二、相关系数的显著性检验 207
第三节 等级相关分析 210
一、斯皮尔曼等级相关 211
二、肯德尔和协系数 214
第四节 其他重要的相关系数 216
第十一章 一元线性回归 221
第一节 一元线性回归的估计和检验 222
第二节 回归直线的拟合优度 230
一、判定系数 231
二、估计标准误差 233
第三节 回归分析中的显著性检验 234
一、线性关系检验 234
二、回归系数的检验和判断 235
三、回归分析结果的评价 236
第四节 利用回归方程进行预测 237
一、点估计 237
二、区间估计 238
第五节 残差分析 241
一、残差与残差图 242
二、标准化残差 242
第十二章 卡方（χ2）检验 248
第一节 分类数据与χ2统计量 249
一、分类数据 249
二、χ2统计量 251
第二节 拟合优度检验 253
一、期望频数相等 253
二、期望频数不等 256
第三节 列联分析：独立性检验 259
一、列联表 259
二、独立性检验 260
第四节 列联表中的相关测量 265
一、ψ相关系数 265
二、列联系数 266
三、Cramer's v系数 266
第十三章 量表的信效度检验 269
第一节 效度检验 269
一、内容效度 270
二、效标关联效度 271
三、建构效度的统计分析方法——因素分析 271
第二节 信度检验 286
一、内在一致性信度 286
二、内容分析中的编码者信度 293
第十四章 聚类分析 298
第一节 聚类分析的基本原理 299
一、什么是聚类分析 299
二、相似性的度量 300
第二节 层次聚类分析 303
一、什么是层次聚类 303
二、类别间距离的计算 303
三、层次聚类的应用 304
第三节 K－均值快速聚类分析 314
一、K－均值聚类的基本过程 314
二、K－均值聚类的应用 316
第四节 使用聚类方法的注意事项 322
附表1 标准正态分布表 324
附表2 标准正态分布分位数表 326
附表3 t分布临界值表 328
附表4 卡方（χ2）分布临界值表 330
附表5 F分布临界值表 332
附录6 受众对广告态度调查问卷 338
参考文献 341