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出版者:

作者:Abbott, Martin Lee

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:2011-9

价格:795.00元

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isbn号码:9780470889459

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统计学基础与应用：理论、方法与实践 本书旨在为读者提供一个全面而深入的统计学学习路径，涵盖从基础概念到高级分析技术的广阔领域。本书的结构设计旨在平衡理论的严谨性与实践操作的重要性，尤其侧重于如何将复杂的统计概念转化为可操作的分析流程和可解释的结论。 --- 第一部分：统计学基石与描述性分析 本部分是构建读者统计学思维框架的起点，重点在于理解数据和统计学的核心功能。 第一章：统计学的角色与数据类型 本章首先界定了统计学在现代科学研究和决策制定中的核心地位。我们将探讨统计学的两大分支——描述性统计学和推断性统计学——的功能与区别。读者将学习如何对研究问题进行统计建模的初步思考。 数据是统计分析的原材料。 本章将详细分类不同类型的数据结构：定性数据（如名义、次序数据）和定量数据（如区间、比例数据）。理解数据类型至关重要，因为它直接决定了后续可以选择的恰当统计检验方法。我们将讨论观测数据、实验数据以及抽样数据的特性和潜在偏差。此外，本章还会介绍数据收集的伦理考量和初步的数据清洗概念，强调数据质量对分析结果可靠性的决定性影响。 第二章：数据整理与可视化：描述性统计的艺术 数据的原始形态往往难以直观理解，本章的核心任务是将数据转化为有意义的摘要信息。 集中趋势的衡量： 我们将深入探讨均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）的适用场景和局限性。通过实例分析，读者将掌握何时使用稳健性更强的中位数而非易受极端值影响的均值。 离散程度的度量： 考察数据的分散性是理解变异的关键。本章详述了极差（Range）、四分位数间距（Interquartile Range, IQR）、方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）的计算及其统计学意义。标准差作为衡量数据围绕均值分散程度的最常用指标，其计算步骤和在正态分布中的应用将被详细阐述。 数据分布的形态： 偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）是描述分布形状不可或缺的工具。本章会指导读者如何识别右偏、左偏或正态分布，并解释这些形态特征如何影响后续的推断性检验。 图形化展示的力量： 我们将介绍一系列描述性统计图表，包括但不限于：直方图（Histograms）用于展示分布、箱线图（Box Plots）用于比较不同组别的分布和识别异常值、散点图（Scatter Plots）用于探索变量间的初始关系，以及条形图和饼图在展示分类数据中的恰当应用。强调图形选择的有效性和避免误导性展示的重要性。 第二部分：概率论基础与抽样分布 推断性统计学建立在概率论的坚实基础之上。本部分旨在帮助读者理解不确定性是如何被量化和管理的。 第三章：核心概率概念与分布模型 本章聚焦于概率论的基本原理，为理解统计推断的逻辑链条做准备。我们将区分联合概率、条件概率和边际概率，并介绍乘法法则和加法法则。贝叶斯定理作为更新信念的强大工具，也将被引入并进行初步探讨。 重要的概率分布： 随机变量是统计模型的基石。本章重点解析离散型随机变量的二项分布（Binomial Distribution）和泊松分布（Poisson Distribution），以及连续型随机变量的核心——正态分布（Normal Distribution）。对正态分布的特性，特别是其依赖于均值和标准差的特性，进行细致的讲解。标准正态分布（Z-分布）的转化和应用是本章的重点，它为后续的假设检验提供了通用框架。 第四章：抽样理论与中心极限定理 统计推断的目标是从样本推断总体。本章阐释了抽样的重要性以及如何设计有效的抽样方案。 抽样方法论： 详细区分简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等概率抽样方法，并讨论非概率抽样（如方便抽样）的局限性。 抽样分布： 理解样本统计量（如样本均值）自身的分布是推断统计学的核心飞跃。本章将重点阐释样本均值的抽样分布，并详尽阐述中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）的强大威力。CLT解释了为何在足够大的样本量下，无论总体分布如何，样本均值的分布都趋向于正态分布，这是进行参数估计和假设检验的理论依据。我们将探讨标准误（Standard Error）的概念，即样本均值的标准差，以及它如何随样本量的增加而减小。 第三部分：参数估计与假设检验：推断统计学的核心 本部分是将前两部分知识应用于实际推断的环节，是统计分析的实战核心。 第五章：区间估计与置信区间 统计估计分为点估计和区间估计。本章专注于区间估计，即提供一个估计值范围，并附带一定的置信水平。 点估计器的特性： 评估估计量（如样本均值对总体均值的估计）的优良标准，包括无偏性、一致性和有效性。 置信区间的构建： 本章将详细推导和应用针对总体均值和总体比例的置信区间。我们将探讨在总体标准差未知时，如何应用t-分布来构建更实际的置信区间。读者将学习如何解释“95%置信水平”的真正含义，理解其与概率和推断的精确关系，并掌握置信区间宽度对样本量和置信水平的敏感性。 第六章：单样本和双样本假设检验 假设检验是统计推断的逻辑框架，用于判断样本数据是否支持某个预先设定的关于总体的陈述（零假设）。 检验的逻辑框架： 详细讲解零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）的建立，显著性水平（$alpha$）的设定，以及检验统计量的计算。本章将区分单尾检验和双尾检验的应用场景。 错误类型与功效： 深入探讨第一类错误（拒绝了真实的零假设，$alpha$）和第二类错误（接受了错误的零假设，$eta$）。我们将介绍统计功效（Power，$1-eta$）的概念，强调功效分析在实验设计中的重要性。 核心检验方法： 1. Z检验与t检验： 针对总体均值的单样本和双样本（独立样本和配对样本）t检验的详细操作、前提条件（如正态性、方差齐性）检验和结果解读。 2. 比例检验： 如何检验总体比例的假设。 第七章：方差分析（ANOVA）：多组比较的桥梁 当需要比较三个或更多总体的均值时，ANOVA提供了一个比多次配对t检验更优越的框架。 单因素方差分析（One-Way ANOVA）： 本章解释了ANOVA背后的基本原理——将总变异分解为组间变异和组内变异。我们将学习F统计量的计算、F分布的特性以及如何解释ANOVA表的输出。 事后检验（Post-Hoc Tests）： 由于ANOVA只能告诉我们是否存在差异，不能指出具体是哪几组之间存在差异，因此我们将介绍Tukey's HSD、Bonferroni校正等事后多重比较方法的原理和应用，以控制I类错误率。 双因素方差分析（Two-Way ANOVA）： 引入交互作用（Interaction Effect）的概念，分析两个或多个独立因子如何共同影响因变量，以及如何解释主效应和交互效应的显著性。 第四部分：相关性、回归分析与非参数方法 本部分将视角从比较均值转向探索和预测变量间的关系，并引入处理非正态数据的方法。 第八章：关联性度量与简单线性回归 探索两个定量变量之间的关系强度和方向是统计分析的常见需求。 相关分析： 介绍皮尔逊相关系数（Pearson's $r$）的计算、解释（包括强度和方向）及其前提假设（线性关系、双变量正态性）。我们将区分相关性与因果关系，强调“相关不蕴含因果”的基本原则。 简单线性回归模型： 将相关性推向预测。本章详细介绍最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理，如何拟合回归线 $hat{Y} = b_0 + b_1X$，并解释回归系数 $b_1$ 的含义。我们还将学习如何评估模型的拟合优度，包括决定系数（$R^2$）的解释，以及如何对回归系数进行假设检验和构建置信区间。 第九章：多元线性回归模型 现实世界中的现象很少由单一因素决定。多元回归允许我们同时纳入多个预测变量。 模型的构建与解读： 学习如何解释多个回归系数，同时控制其他变量影响后的偏回归系数的含义。我们将探讨多重共线性（Multicollinearity）的识别、影响及其处理方法。 模型诊断与选择： 重要的诊断步骤包括残差分析，用于检验OLS模型的关键假设（如残差的正态性、同方差性）。本章还将介绍逐步回归、向前选择等模型选择技术，以及如何使用调整的$R^2$和信息准则（如AIC, BIC）进行模型比较。 第十章：卡方检验与非参数统计 并非所有数据都服从正态分布或具备连续性尺度。本部分为处理分类数据和不满足参数检验前提的数据提供了工具。 卡方检验（Chi-Square Tests）： 1. 拟合优度检验： 检验观察到的频数分布是否与理论分布一致。 2. 独立性检验： 用于分析两个分类变量之间是否存在关联，其操作和对列联表（Contingency Table）的解读是本章的重点。 非参数检验： 当数据分布未知或样本量过小，或数据为有序变量时，非参数方法成为首选。我们将对比参数检验与非参数检验的适用场景。 1. 秩检验： 介绍Mann-Whitney U检验（对应独立样本t检验）、Kruskal-Wallis H检验（对应单因素ANOVA）和Wilcoxon符号秩检验（对应配对样本t检验）的基本原理和应用。 --- 本书的最终目标是使读者不仅能够执行这些统计分析，更重要的是，能够批判性地评估分析结果的有效性，并在复杂的研究情境中选择最恰当的统计工具，从而做出基于证据的、严谨的决策。

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我对于这本书的期望，很大程度上源于我对统计学在教育领域应用的认知。在教育研究中，我们需要收集和分析大量的学生表现数据、教学效果数据、课程评估数据等等。然而，缺乏专业的统计知识和工具，这些数据往往只能停留在原始记录层面，难以转化为有价值的见解。这本书，正是弥补了这一空白。我希望它能够教会我如何系统地组织和管理这些教育数据，如何运用Excel进行初步的数据清洗和整理，比如查找重复值、处理缺失数据等。更重要的是，我期待它能够详细讲解如何运用SPSS来执行更复杂的统计分析，比如如何进行方差分析来比较不同教学方法的有效性，如何进行相关性分析来探究学习动机与学业成绩的关系，甚至是如何进行路径分析来理解多重因素对学生发展的影响。我希望书中能够提供清晰的步骤指导，以及对各种统计检验的假设前提和结果解释的详细说明。这种能够将理论知识转化为实际操作能力的学习过程，对于我来说是至关重要的。我相信，通过这本书的学习，我将能够更自信地进行教育研究，能够更深入地理解教育现象背后的规律，并为教育决策提供科学依据。

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这本书的书名就带着一种“赋能”的感觉，它不仅仅是提供知识，更是一种工具的传授。我之前尝试过学习一些统计软件，但往往因为界面复杂、操作繁琐而半途而废。Excel的易用性和SPSS的专业性相结合，让我看到了一个非常理想的学习路径。我猜想，这本书会从Excel的强大数据处理能力入手，比如数据录入、排序、筛选，以及基础的图表制作，让读者在熟悉操作界面的同时，建立起对数据的初步认知。随后，再引入SPSS，讲解如何利用SPSS进行更专业的统计分析，如描述性统计、推断性统计、相关性分析、回归分析等。我尤其期待书中能够提供一些实际的教育案例，比如如何分析学生的考试成绩分布，如何比较不同教学方法的效果，如何调查学生的学习兴趣和参与度等。通过这些案例，我希望能直观地看到Excel和SPSS在解决实际教育问题中的应用。同时，我也希望书中能够提供一些关于数据可视化技巧的介绍，让统计结果更具说服力。我对这本书的期待，在于它能够真正地让我“上手”，让我能够独立地完成数据分析任务，从而提升我的学术研究和工作能力。

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我一直认为，学习统计学最困难的部分在于理解那些抽象的概念，以及如何将它们应用到实际问题中。而这本书的书名，让我看到了它在这方面的潜力。它选择了Excel和SPSS这两个在教育研究领域非常普及且功能强大的软件，这本身就意味着它旨在提供一种非常实用、贴近实际操作的学习体验。我期待它能用通俗易懂的语言解释统计学原理，并辅以大量真实的教育数据作为案例，展示如何运用Excel和SPSS来解决实际问题。想象一下，学习如何用Excel制作图表来可视化学生的成绩分布，或者用SPSS进行学生满意度调查数据的回归分析，从而找出影响满意度的关键因素。这些具体的应用场景，让我觉得这本书不仅仅是理论的堆砌，更是一种能力的培养。我希望书中能够提供清晰的步骤指导，甚至是一些“小技巧”和“注意事项”，帮助读者避开常见的陷阱。如果书中还能引导读者思考“为什么”要使用某种统计方法，以及“结果意味着什么”，那就更完美了。这本书的定位，似乎是希望将统计学从“高不可攀”的象牙塔，拉到“触手可及”的实践应用层面。我对它能够提供的那种“学了就能用，用了就懂”的学习体验，充满了浓厚的兴趣。

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我对这本书的兴趣，很大程度上来源于我对教育统计学在实际应用中的渴求。我常常在阅读教育研究报告时，对其中引用的统计数据感到困惑，不知道这些数据是如何得出的，又意味着什么。这本书的书名，正是指向了我所需要的解决方案。我希望它能够从最基础的统计概念入手，比如数据的类型、测量尺度，然后逐步讲解描述性统计，如均值、方差、标准差等，并详细演示如何在Excel中计算这些指标。接着，我期待它能够引导我进入SPSS的世界，学习如何进行推断性统计，例如t检验、ANOVA、卡方检验等，以及如何进行回归分析和因子分析。我希望书中能够提供丰富的图示和操作步骤，让我能够清晰地理解每一步的操作。更重要的是，我希望它能教会我如何正确地解释统计结果，理解p值、置信区间等概念的含义，以及如何根据统计结果得出有意义的结论。这本书的出现，让我看到了一个系统学习教育统计学的机会，我希望能通过它，建立起对统计学的信心，并能够独立地分析教育数据，为我的研究提供坚实的数据支持。

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这本书的书名，让我看到了它在连接理论与实践方面的巨大潜力。我一直在思考，如何才能将枯燥的统计学概念，转化为实际的教育研究工具。这本书似乎为我指明了方向。我期待它能够提供一套系统性的学习方法，从Excel的数据处理能力开始，逐步过渡到SPSS的专业统计分析功能。我希望能看到书中包含大量的实际案例，例如如何分析学生的学习行为数据，如何评估教学干预的效果，如何预测学生的学业发展趋势等。这些案例不仅能让我理解统计方法的应用，更能激发我对教育统计学的兴趣。我希望书中能够清晰地解释每一种统计方法的适用条件、操作步骤和结果解读。更重要的是，我希望它能引导我思考，如何将这些统计分析的结果，转化为有意义的教育洞察，并最终应用于改进教育实践。这本书的出现，给了我一个绝佳的机会，让我能够提升自己在教育数据分析方面的能力，从而更好地为教育事业服务。

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这本书的书名，直接点出了其核心价值——将抽象的统计学概念，通过Excel和SPSS这两个强大的工具，变得“可理解”且“可操作”。我迫切地希望它能够提供一种循序渐进的学习体验。我设想，它会从最基础的数据输入和管理开始，利用Excel的便捷性，让读者熟悉数据的处理过程。接着，它会引入SPSS，一步步讲解如何进行描述性统计分析，比如计算学生的平均分数、标准差，以及如何生成频率分布表和柱状图。然后，它会深入到推断性统计，比如如何进行t检验来比较男女学生的成绩差异，或者如何进行方差分析来评估不同教学方法的有效性。我尤其看重书中是否会提供清晰的截图和详细的操作步骤，让我能够跟着书本一步步实践。更重要的是，我希望书中能指导我如何解读SPSS输出的结果，理解各种统计量和检验的意义，以及如何撰写分析报告。这本书的出现，给了我一个极好的机会，让我能够系统地学习教育统计学，并将所学知识应用于实际的教育研究中，从而提升我的研究能力和学术水平。

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我之所以对这本书感到兴趣，是因为我一直认为，统计学是理解和改进教育的关键工具之一。然而，很多时候，统计学概念的抽象性和软件操作的复杂性，成为了阻碍我们学习的绊脚石。这本书的书名，恰恰点出了它的优势——利用Excel和SPSS这两个在教育领域广泛应用的工具，来降低统计学的学习门槛。我希望这本书能够提供清晰、直观的讲解，将复杂的统计原理与实际的教育问题相结合。例如，它可能会讲解如何利用Excel对学生问卷数据进行初步的筛选和整理，然后利用SPSS进行更深入的分析，比如探索不同因素对学生学习动力的影响。我非常期待书中能包含大量的图表和实际案例，让我能够直观地理解统计分析的过程和结果。更重要的是，我希望这本书能够教会我如何批判性地解读统计结果，理解其局限性，并将其应用于教育实践中。我相信，通过这本书的学习，我将能够更加自信地运用统计学来解决教育领域的问题，并为教育的创新和发展贡献自己的力量。

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当我第一次拿到这本书时，最让我印象深刻的是其详尽的内容组织。它似乎不仅仅停留在概念的罗列，而是将理论与实践紧密结合。我猜测它会从最基础的统计概念讲起，比如描述性统计中的均值、中位数、标准差等，然后逐步深入到推断性统计，例如假设检验、回归分析等等。更重要的是，它会非常具体地演示如何利用Excel的强大功能，比如数据透视表、函数公式，以及SPSS这款专业统计软件的用户界面和操作流程，来完成这些统计分析。我设想，在每一个章节，它都会提供实际的教育数据案例，并一步步指导读者如何导入数据、清洗数据、进行分析，最后解读分析结果。这种“手把手”的教学方式，对于我这样的初学者来说，无疑是极具吸引力的。我希望能看到书中包含大量的截图和图示，清晰地展示软件界面的每一个操作步骤，让读者能够轻松模仿和实践。同时，我也会关注书中是否会讲解如何正确地选择合适的统计方法，以及如何批判性地解读统计结果，避免出现误读和滥用。我希望这本书能够帮助我建立扎实的统计学基础，并且能够熟练掌握Excel和SPSS这两个工具，让我能够独立地完成各种教育数据分析任务。这本书的结构和内容设计，似乎充分考虑到了读者的学习曲线，从易到难，循序渐进，让我对它的学习效果充满了期待。

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这本书的封面设计简洁明了，色调偏向沉稳的蓝色和白色，给人一种专业、可靠的感觉。书名“Understanding Educational Statistics Using Microsoft Excel and SPSS”直观地传达了书籍的核心内容——如何运用Excel和SPSS这两个强大的工具来理解和分析教育统计数据。对于我这样一个对统计学初学者来说，光是看到这个书名，就如同在迷雾中看到了一盏指路明灯。我一直对教育数据背后的故事充满好奇，但统计学概念的抽象性和软件操作的复杂性常常让我望而却步。这本书的出现，似乎为我打开了一扇通往教育统计学新世界的大门，让我看到了掌握这些技能的希望。我期待它能以一种循序渐进、易于理解的方式，带领我一步步探索数据分析的奥秘。它不仅仅是一本关于工具的书，更是一本关于思维的书，教会我如何将枯燥的数字转化为有意义的洞察，从而更好地理解教育现象，指导教育实践。这本书的出版，无疑是对许多在教育领域深耕、却又苦于统计工具的学者和从业者的一份宝贵馈赠。我迫不及待地想要翻开它，开始我的学习之旅，相信它能够帮助我克服学习统计学的障碍，让我能够自信地运用Excel和SPSS进行数据分析，为我的学术研究和职业发展注入新的活力。尤其是在当前大数据时代，教育数据的价值日益凸显，掌握数据分析能力更是成为一项核心竞争力，这本书的出现恰逢其时，为我提供了绝佳的学习平台。

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在我看来，一本优秀的统计学教材，不仅仅是传递知识，更重要的是培养读者的思维方式。这本书的书名，暗示了它将侧重于“理解”，而非仅仅是“操作”。我非常期待它能深入浅出地解释各种统计概念的内涵，以及它们背后的逻辑。比如，为什么需要进行假设检验？p值到底代表什么？回归系数的实际意义是什么？我希望书中能够用形象的比喻和贴近教育实际的例子来解释这些复杂的概念，而不是生硬地罗列公式。同时，我希望它能引导我思考，在不同的教育研究情境下，应该选择哪种统计方法，以及如何解释和呈现分析结果。Excel和SPSS作为工具，只是手段，而真正的核心在于如何运用这些工具来回答教育问题。因此，我期望这本书不仅能让我学会软件操作，更重要的是能够培养我成为一个能够独立思考、批判性解读统计数据的研究者。我希望它能帮助我摆脱对统计学的恐惧，让我能够享受数据分析带来的乐趣，并能用数据说话，为教育的进步贡献自己的力量。

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