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Statistics II for Dummies Learn to: Increase your skills in data analysis Sort through and test models Make predictions Apply statistics to real-world situations Deborah Rumsey, PhD Author of Statistics For Dummies and Statistics Workbook For Dummies The fun and easy way(R) to enhance your grasp of statistics Need to expand your statistics knowledge and move on to Statistics II? This friendly, hands-on guide gives you the skills you need to take on multiple regression, analysis of variance (ANOVA), Chi-square tests, nonparametric procedures, and other key topics. Statistics II For Dummies also provides plenty of test-taking strategies as well as real-world applications that make data analysis a snap, whether you're in the classroom or at work. Begin with the basics -- review the highlights of Stats I and expand on simple linear regression, confidence intervals, and hypothesis tests Start making predictions -- master multiple, nonlinear, and logistic regression; check conditions; and interpret results Analyze variance with ANOVA -- break down the ANOVA table, one-way and two-way ANOVA, the F-test, and multiple comparisons Connect with Chi-square tests -- examine two-way tables and test categorical data for independence and goodness-of-fit Leap ahead with nonparametrics -- grasp techniques used when you can't assume your data has a normal distribution Open the book and find: Up-to-date methods for analyzing data Full explanations of Statistics II concepts Clear and concise step-by-step procedures Dissection of computer output Lots of tips, strategies, and warnings Ten common errors in statistical conclusions Everyday statistics applications Tables for completing calculations used in the book
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这本书的章节逻辑结构简直像是一个喝醉了的醉汉在地图上乱涂鸦。我本来是想系统地学习一下方差分析（ANOVA）的，结果它把单因素和双因素方差分析插在了回归分析的中间，而卡方检验却被放在了第一章的开头，跟其他描述性统计内容毫无关联地突兀出现。当你试图从一个主题过渡到下一个主题时，会发现中间缺少了至关重要的衔接词或者概念铺垫，就像是有人在修路时，把路基和路面胡乱地拼凑在一起，走起来颠簸不已。更让人抓狂的是，每个章节末尾的“复习小测验”和“关键术语回顾”部分，总是在考察一些我在正文里根本没怎么深入学过的知识点，这简直是强迫读者去翻阅其他不相关的章节，或者干脆自己上网去搜索答案。我尝试跟随它的学习路径走了一遍，结果发现我学到的知识点是零散的、碎片化的，无法形成一个完整的统计思维框架。真正的高级统计学，比如主成分分析（PCA）和因子分析，它们在书中的处理方式极其草率，寥寥数语带过，似乎只是为了凑够页数而强行塞进去的“高级内容”，完全没有提供任何动手实践的机会或代码示例来辅助理解这些复杂算法。这种处理方式对于一个声称能带你进入“统计学进阶”领域的教材来说，是极其不负责任的表现。
评分我必须承认，这本书的语言风格和行文方式让我感到一种强烈的冒犯感，仿佛作者在用一种居高临下的、充满讽刺意味的口吻来教育我这个“统计学的门外汉”。充斥着大量用以“幽默”但实际上非常令人困惑的比喻，比如将中心极限定理比作“一个永远挤满了人的公共汽车站”，但这个比喻本身逻辑上就存在漏洞，使得我对这个核心概念的理解更加模糊。很多数学推导过程被省略了，取而代之的是类似“你不需要理解这个复杂的积分，相信我，结果就是这样”之类的断言，这对于一个真正想弄明白统计学底层原理的读者来说，是无法接受的。我需要的是解释，而不是盲目的信任。当书中涉及到R语言或SPSS的操作步骤时，描述又变得极其繁琐和冗长，充满了过时的菜单路径和截图，这些截图看起来像是从十年前的软件版本中截取的，在我现有的软件环境中根本找不到对应的按钮，导致我光是配置环境和找到正确的操作选项就浪费了好几个小时。这本书似乎活在一个平行宇宙里，完全与当前主流的统计软件和教学方法脱节，它的实用性在现实操作中几乎为零。
评分这本书的示例数据和练习题是另一个巨大的败笔。我发现它引用的所有数据集都非常陈旧，比如一些关于20世纪初的工业生产效率数据，或者一些与现代生物学研究完全不沾边的社会调查数据，这些数据不仅枯燥乏味，而且与我目前正在处理的科研课题——比如机器学习中的特征选择或金融时间序列分析——毫无关联性。当我试图将书中学到的知识应用于我自己的数据时，发现书中的步骤和方法论在我的实际场景中完全水土不服，因为书中的假设条件（比如严格的正态分布、同方差性等）在真实世界的数据中几乎从不成立。更糟糕的是，书中提供的所有习题都没有给出详细的解题步骤，只有最终答案。而且，这个“最终答案”还经常出现笔误或者计算错误。我花了大量时间去复现书中的某个案例，结果发现，我算出的结果与书上给的不一致，后来我不得不求助于外部的在线统计计算器来验证，最终确认是书本上的答案本身就有误。这极大地打击了我的学习信心，让我不得不对书中所有未经验证的内容都持怀疑态度。
评分在我阅读了这本书的后半部分，关于贝叶斯统计和非参数检验的章节后，我得出了一个结论：这本书更像是一本“统计学术语的堆砌辞典”，而不是一本“教学指南”。它试图在一本相对有限篇幅的书里塞进太多不同流派和层级的统计方法，结果是每一种方法都只是蜻蜓点水般地介绍了一下概念，却从未真正深入讲解其背后的哲学思想和应用限制。对于非参数检验，它仅仅是罗列了Kruskal-Wallis H检验和Mann-Whitney U检验的名字，然后建议“如果你的数据不符合正态分布，就用这些吧”，完全没有指导读者如何判断何时应该选择哪一个，或者它们在统计功效上与参数检验相比有什么优劣权衡。这种“大而全但深度为零”的写作方式，让我感觉自己像是在一个巨大的、摆满了工具的仓库里迷路了，我看到了各种工具，但根本不知道该用哪一个来修理我的“统计问题”。这本书没有帮助我建立起一个稳固的统计决策流程，反而让我对自己的判断力更加困惑，它成功地让我对“二”这个数字产生了深深的厌倦感。
评分这本书的封面设计简直是灾难性的，配色老气横秋不说，那个“for Dummies”的标志印得跟贴上去的劣质贴纸一样，完全没有吸引力。我是在书店里被它那灰扑扑的封面劝退了至少三次，最后还是因为手头的统计学教材实在看不懂，抱着死马当活马医的心态把它拿了起来。打开内页，更是失望。字体排版松散，行距大得可以夹住一根手指头，内容布局完全不讲章法，很多关键公式旁边没有任何解释性的文字，就像是把一本厚厚的参考手册直接粗暴地切开，随便糊在了这本书里。更别提那些图表了，线条模糊不清，颜色对比度极低，很多时候我得眯着眼睛，甚至得用放大镜才能分辨出坐标轴上的刻度。如果说一本统计学入门书是为了让初学者感到亲切和易懂，这本书完全反其道而行之，它散发着一种“我就是很难懂，你奈我何”的傲慢气息。我怀疑作者根本就没有考虑过读者的阅读体验，或者说，作者对“入门级”的理解，与普通人理解的“入门级”有着天壤之别。我希望它能像其他“For Dummies”系列一样提供一些生活化的例子来辅助理解，但很遗憾，里面充斥着大量我根本不认识的、晦涩难懂的商业案例和纯理论推导，看得我头昏脑胀，完全没有起到“傻瓜式”引导的作用，简直是浪费了这么一个好的系列名号。
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