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第1章 起步——区分数据类型1

1.1 名义数据2

1.2 有序数据2

1.3 区间数据3

1.4 比例数据4

1.5 数据转换5

第2章 避免手工计算和公式处理——使用软件7

2.1 软件类型7

2.2 软件选择8

2.3 如何将数据组织成计算机文档9

2.4 如何处理缺失数据10

第3章 初步观察——利用图表观察数据特征13

3.1 图表的种类13

3.2 一种特殊的条图——直方图19

第4章 将杂乱的数据汇总为整齐的数字——描述统计学23

4.1 集中趋势的度量23

4.1.1 均值——算术平均值23

4.1.2 中位数——中点26

4.1.3 众数——直方图峰值处横坐标值27

4.1.4 不同集中趋势度量指标的选用——小结28

4.2 变异性度量31

4.2.1 极差31

4.2.2 四分位数间距32

4.2.3 标准差32

4.2.4 方差34

4.2.5 变异性度量指标的选择——小结34

4.3 综合应用描述统计学度量指标——示例35

第5章 什么是“统计显著性”——推断统计学的基本概念40

5.1 描述统计学与推断统计学40

5.2 总体与样本41

5.3 参数与统计量41

5.4 概率与频率分布42

5.5 正态分布44

5.6 Z分值45

5.7 标准正态分布47

5.8 置信区间48

5.9 假设检验——统计显著性与无统计显著性52

5.10 统计检验的错误——Ⅰ类错误和Ⅱ类错误56

第6章 如何收集数据——抽样方法59

6.1 简单随机抽样59

6.2 系统抽样60

6.3 分层抽样62

6.4 抽样偏倚63

第7章 检验名义数据与有序数据的关系——X2检验66

7.1 X2检验的逻辑性66

7.2 预期频数计算69

7.3 X2值70

7.4 X2表71

7.5 检验关系模式73

7.6 使用软件进行X2检验的示例74

7.7 使用X2检验的前提条件78

第8章 检验区间数据和比例数据的关系——相关和回归83

8.1 相关类型84

8.2 用散点图观察关系模式84

8.3 度量关系强度——皮尔逊系数r87

8.4 皮尔逊系数rp的显著性检验88

8.5 相关和因果90

8.6 回归方程和回归线91

8.7 预测96

8.8 进行相关分析和回归分析的前提条件98

第9章 两个样本间存在显著差异吗？——t检验99

9.1 独立t检验与配对t检验100

9.2 t检验逻辑102

9.3 t检验过程104

9.4 用软件进行t检验示例106

9.5 使用t检验的前提条件109

第10章 三个或多个样本存在显著差异吗？——方差分析111

10.1 方差分析逻辑112

10.2 方差分析过程115

10.3 用软件进行方差分析示例116

10.4 检验差异模式118

10.5 使用方差分析的前提条件121

第11章 数据不符合参数检验条件——使用非参数检验123

11.1 Spearman秩相关系数124

11.2 Mann-Whitney检验127

11.3 Wilcoxon符号秩检验129

11.4 Kruskal-Wallis检验132

11.5 非参数检验的优缺点136

11.5.1 非参数检验的优点136

11.5.2 非参数检验的缺点136

11.5.3 何时使用非参数检验137

第12章 如何选择检验法？——路线图139

第13章 多变量分析——使用高级统计学方法144

13.1 两因素方差分析144

13.2 多重回归151

13.2.1 我们为什么需要多重回归？151

13.2.2 多重回归方程152

13.2.3 回归系数153

13.2.4 多重相关系数和多重决定系数154

13.2.5 偏相关系数154

13.3LISREL155

附录161

附录1 标准正态分布161

附录2 随机数表163

附录3 X2临界值164

附录4 皮尔逊系数r的临界值165

附录5 t的临界值166

附录6 方差分析（α＝0.05）中F的临界值167

附录7 Tukey's HSD（α＝0.05）的临界值168

参考书目169

索引171