统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024

　　本书中大部份都在讲述各种常用的统计量。在第五章中可以看到一个操作型定义：统计量基本上是经由系统性历程得来的一个数字，比如说「总和」是一个统计量，我们可以算出一个碗里有几个苹果，或某学校中共有几个学生：只要把它们一个一个总加起来就好了。有些统计量很容易得出（如我左手手指头的个数），也有一些不太容易算出来（像分析变异数时的F-ratio，还有一些我们会在书的后头看到）。但是，计算统计量的目的原本是要帮助我们找出问题的答案：学校里男生比女生多吗？这两种可乐消费者比较喜欢哪一种？这些计算的过程和结果并不是统计学中的重点（交给电脑做就可以了），而是统计量针对我们有兴趣的问题所做的答覆，我们必须先了解统计的语言，这些计算和数字才有意义。但是，选出适合的统计方法的能力，和判断计算是否正确的能力，决定了能否找到有效的答案，否则不断试误可能只会文不对题。就好比说费尽千辛万苦算出一个时间的统计式，结果永远都只会得到「今天是礼拜二」的答案，那么还有什么意义呢？

原序
译序

1. 导论

2. 叙述统计
「中央集中趋势」的测量
「离散趋势」的测量
叙述一组资料：结论
用叙述统计量来比较两组资料
有关数字的一些资讯

3. 标准分数
用不同的分配比较分数
常态分配
标准常态分配

4. 介绍假设检定
检定一个假设
假设检定的逻辑
单尾与双尾的预测

5. 抽样
母?和样本
选取一个样本
样本统计量和母?参数
摘要

6. 用样本来做假设检定
一个例子
母?标准差未知时
结论

7. 选出可用来比较的两样本
设计实验以比较样本
解释样本的差异

8. 两样本的假设检定
两样本t检定的假设
相依样本或独立样本
相依样本的t检定
独立样本t检定

9. 显着，误差及检定力
型I和型II错误
检定力
增加检定力
结论

10. 介绍变异数分析
因素和组
多组别的问题以及t检定
为何实验中分数会有变化
分析变异数的过程
F分配
结论

11. 单因素独立测量ANOVA
分析独立测量ANOVA的变异量
拒绝虚无假设
样本数不等时
F与t的关系

12. 多重比较
Tukey检定
（所有两两配对的比较）
Scheff‘e检定
（用于复杂的比较）

13. 单因素重复量数ANOVA
导出F值
多重比较

14. 变异数分析中因素的交互作用
交互作用
把组间平方和分成几个部份
简单主要效果
结论

15. 计算两因素
两因素独立测量ANOVA
两因素混合设计ANOVA
两因素重复量数ANOVA
不显着的]交互作用

16. 无母数分析导论
顺序的计算

17. 两样本无母数分析
曼一怀U检定（适用于独立样本）
卫氏符号－序数检定（适用于相依样本）

18. 顺序资料的单因素ANOVA
克一瓦检定（适用于独立样本）
费氏检定（适用于相依样本）

19. 分析次数资料:卡方
名目资料、类别及次数计数
X2导论
卡方（X2）作为「配适度」检定
卡方（X2）作为独立与否的检定
卡方分配
卡方分配的预设

20. 线性相关与回归
导论
皮尔森r相关系数
线性回归
相关与回归的解释
相关与回归的问题
估计的标准误
史比曼rs相关系数

21. 多重关与回归
多变项分析导论
部分相关
多重相关
多重回归

22. 使用电脑上的统计软体
输入资料时的错误
解释输出的结果
结论
附录
A.1 标准常态分配表
A.2 t分配的临界值
A.3 F分配的临界值
A.4 Studentized全距统计量（q）的临界值
A.5 曼一怀U统计量的临界值
A.6 卫氏T统计量的临界值
A.7 卡方（X2）分配的临界值
A.8 k与n均小时的Xr2机率表
A.9 皮尔森r相关系数的临界值
A.10 始比曼r序数相关系数的临界值

索引