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　　很多读者学习统计完全是因为统计学是一门必修的课，只希望能够修完及格就好，相对的，对于授课老师亦有类似感觉，需要一本教科书能适合这类学生的需求。

　　因此，本书是为没有统计基础的人而写，为初入门学习统计的学生而写，为偶然应用到统计的学者而写，虽然市面上已经有许多这类为非统计人写的统计书籍，但本书的撰写方式有别于其他同类型的书籍。

　　基本理念：本书的撰写目的是针对日常生活常遇到的问题，以比较口语化的方式来介绍统计分析的一些很基本想法及进行步骤。但不会太技术性，让读者对统计分析有不一样看法。

　　加入SPSS步骤：加入SPSS执行统计分析步骤及诠释结果，希望读者会有一种执行统计分析，就像按计算机一样容易的感觉。很不幸的，大部份统计的书籍都没有将统计软体应用结合，依然着重在公式的介绍及强调用手来计算，有一些统计课本，对统计软体只有很简单介绍，并没有将统计软体与计算连结起来，而本书撰写方式便是将SPSS执行统计分析与统计内容整合在一起，首先介绍统计分析方法的理念、应用、及计算，然后用SPSS重新计算一次，并用一不同范例，再以SPSS重新计算一遍，读者可以很容易用手算或用SPSS来验算结果，又课后习题也是将手算及SPSS整合在一起。

《星际航行与古代文明的交错》 一、 宇宙的低语与文明的曙光 本书并非一部关于数字与概率的枯燥论述，而是深入探索人类文明在浩瀚宇宙尺度下，其早期发展轨迹与潜在的星际交汇点。我们聚焦于一个大胆的假设：在人类文明的黎明时期，是否已存在某种超越我们当前理解的外部信息输入，这些信息形塑了早期社会结构、神话体系乃至基础的艺术表达？ 全书伊始，我们将场景设定在公元前一万年的新月沃地与尼罗河谷。通过对大量考古学遗址出土文物的精细分析，我们不再仅仅关注陶器的年代测定或农耕技术的演进，而是转向对那些“不合时宜”的几何图案、超越当时材料学限制的工艺痕迹的深度解读。例如，在埃及前王朝遗址中发现的某些星图描绘，其精度令人惊异，其指向性远超当时天文观测的极限。我们提出，这些知识的“播种”可能并非源于本地的独立发展，而是某种遥远影响的结果。 二、失落的逻辑：比欧几里得更早的结构 统计学关注的是数据的分布和模式，而本书则追溯那些尚未被量化为“学问”的“结构性思维”。我们详细考察了玛雅文明的历法系统。这套系统复杂到令人难以置信，它不仅仅是记录时间，更是一种对宇宙周期性事件的预见模型。我们探讨，驱动这种高度复杂模型建立的内在逻辑，是否与我们今天所理解的概率论或信息熵理论有着某种遥远的“同源性”？ 本书构建了一个独特的理论框架——“超验符号学”。该框架认为，早期文明接触到的信息，并非是以可直接理解的语言或公式形式存在，而是以高度抽象的、具有内在逻辑一致性的“符号集”出现。这些符号集在不同地域、不同时间点以不同的文化外衣（如神祇、建筑比例、音乐音阶）显现出来。通过对比巴比伦的泥板记录、印度河谷的印章符号，以及复活节岛的摩艾石像的排列方式，我们试图揭示隐藏在这些文化表象之下的、共同的“逻辑骨架”。 三、 远古的通信协议：巨石阵的共振 本书的中间部分将焦点集中在巨石阵（Stonehenge）和秘鲁纳斯卡线条（Nazca Lines）这类宏伟工程上。传统观点多从祭祀、丧葬或纯粹的历法观测角度解释。然而，我们提出一种“时空信息锚点”理论。 这些巨大的结构，其精确的方位、规模与特定天体事件的关联，并非偶然的巧合。我们认为，它们可能充当了某种古老“信标”，用于在不同时间段内，稳定地接收或发送某种低频、大能量的“信息脉冲”。我们利用现代物理学中的波函数坍缩概念，尝试逆向推导在特定地质时期，这些结构如何能最大限度地利用地球磁场或引力场的微小波动进行“校准”。 书中详细描述了如何通过模拟不同历史时期的地轴倾斜和太阳黄道位置，来计算纳斯卡线条中某些特定图案的“最优观测窗口”。结论是惊人的：这些线条可能并非仅供地面或空中观察，而是为了在特定的宇宙背景下，与特定的外部信号产生某种“共振”。这种“共振”指向的，是一种对时空连续性的全新理解。 四、 文明的迭代与信息丢失 随着人类历史进入铁器时代，我们观察到一个有趣的现象：许多早期文明积累的高度抽象的知识结构，如玛雅的天文模型、苏美尔的复杂数字系统，反而出现了某种程度的“退化”或“简化”，被更实用、更易于传播的叙事性神话所取代。 本书探讨了这种“信息衰减”的原因。我们认为，这并非是知识传承的失败，而是一种“带宽限制”下的适应性选择。当外部信息输入中断，或者接收者（即当时的人类社会）的认知能力无法完全解码原始的抽象信息集时，社会更倾向于保留那些具有强烈情感连接和即时社会功能的部分（如宗教仪式），而将复杂的逻辑内核边缘化，直到其彻底失传。 我们详细对比了古希腊哲学的发展与早期文明的逻辑残余，分析了柏拉图的“理念论”是否可能是在模糊地重述某种来自更古老源头的“信息结构”。 五、 结语：倾听宇宙深处的“非统计”回响 《星际航行与古代文明的交错》旨在拓宽我们对“知识起源”的理解边界。它邀请读者暂时放下对现代科学范式的依赖，以一种更具想象力和跨学科整合的视角，审视人类文明的早期篇章。我们所寻找的，不是已知的数学公式，而是隐藏在神话、建筑和消失的历法背后的、关于宇宙秩序的最初“低语”。这本书相信，理解我们是如何开始思考的，比仅仅计算我们现在能知道什么，更为重要。它是一场对人类认知史诗的溯源，一场对星辰与泥土之间微妙联系的深情回望。

原序i

译序v

1　单变量描述统计

第1章变数与测量

变数的概念定义和操作定义
测量的尺度
离散和连续变数（Discrete and Continuous variable）
总结
习题

第2章建立SPSS资料档

SPSS资料程式编辑视窗
定义变数
採用SPSS制作变数定义的资讯
SPSS浏览器的视窗
资料的键入
储存档案
总结
习题

第3章表格描述

描述性统计的类型
次数表格（Frequency table）
组距（Class interval）
十分位法
採用SPSS制作次数表格
有效个案和遗漏值
採用SPSS之重新编码指令
习题

第4章数字描述：集中趋势和分散度的测量

集中趋势的测量
分散度的测量（Measures of dispersion）
採用SPSS计算集中趋势和分散度
总结
习题

第5章绘图描述

一般性的规则
圆饼图（pie graph）
长条图（bar graph）
直方图（histogram）
次数多边图（freguency polygon）
常见的统计图问题与误用
习题

第6章常态曲线

常态分佈（normal distribution）
採用常态曲线来描述变数之分佈
採用SPSS制作直方图，判断资料是否为常态分佈
习题

2　推论统计：单一样本

第7章抽样分佈

随机机本
样本统计量的抽样分佈
中央极限定理（central limit theorem）
採用SPSS制作随机样本
总结
习题

第8章估计与信赖区间

估计
变更信赖水准
变更样本数
採用SPSS计算信赖区间
样本数（sample size）的决定
习题

第9章假说检定：比较单一样本平均数的z检定

假说检定：基本理念
步骤1：列出虚无及对立假说
步骤2：选择合适的显着性检定方法
步骤3：计算样本统计量
步骤4：建立临界值及临界域
步骤5：下决策：比较样本统计量及临界值
「不能拒绝」之意义是什么？
「拒绝虚无假说」之意义是什么？
单一样本平均数的双尾z 检定
单一样本平均数的单尾 z 检定
总结
习题

第10章单一样本平均数的 t 检定

学生氏t分佈
单一样本平均数的 t 检定
採用SPSS执行单一样本t 分佈
总结
习题

第11章单一样本之二项式检定

样本百分比之抽样分佈
以 检定比较二元比例
採用SPSS执行二项比例之z检定
估计－母体成功比例231
应用百分比的信赖区间来作推论
随机性之连检定（runs test）
採用SPSS执行连检定
习题

第12章单一样本次数分佈之卡方适合度检定

卡方适合度检定
採用SPSS执行卡方适合度检定
採用卡方适合度检定验证资料是否为常态分佈
总结
习题

3　双变量描述统计

第13章两变数间的关系：

名义和次序资料的表格描述
变数间的关系
变数间关系的模式
适用于类别资料的交叉表
相对次数之交叉表格
採用SPSS制作交叉表格
交叉表格的说明：两个变数间的关系模式和强度
两变数均为次序之交叉表格的说明
总结
习题

第14章名义资料的数字描述：关连测量

关连的测量和描述性统计
名义变数之关连测量
Lambda的特性
採用SPSS计算Lambda
lambda应用的限制
习题

第15章次序资料之数字描述

同分对（concordant pairs）
不同分对（discordant pairs）
次序变数之关连性测量
Gamma
Somers' d
Kendall's tau-b
Kendall's tau-c
採用SPSS计算关连性测量
史丕曼相关系数（Spearman's correlation coefficient）
採用SPSS计算Spearman's rho
总结
习题

第16章等距∕等比资料之绘图与数字的描述：散佈图和线性回归

散佈图（Scatter plot）
线性回归（Linear regression）
皮尔森积矩相关系数（Pearson's product moment correlation coefficient）
变异的解释：决定系数
採用SPSS制作图、相关性、和回归
回归分析前提假设
总结
习题

4　推论统计：两个或以上之独立样本

第17章双样本独立检定：比较两个母体平均数

依变数及自变数
两个平均数差异为零之抽样分佈
两独立样本之平均数的检定
採用SPSS执行独立样本检定
单尾及双尾检定
习题

第18章变异数分析：比较多个母体平均数

检定多个母体平均数之假说检定：基本观念
单维变异数分析
採用SPSS执行变异数分析
习题

第19章等级检定：比较两个或以上母体

以等级总和及等级平均作为描述性统计量
等级总分的双样本检定
採用SPSS执行Wilcoxon等级总分检定
附录：Mann-Whitney U检定
习题

第20章卡方检定：测验两个类别变数的独立性

卡方检定与其他显着性检定方法的关系
统计上的独立性
卡方检定分析两类别变数的独立性
卡方分佈
採用SPSS执行卡方检定2
小样本的问题
大样本的问题
附录：两个比例之假说检定
习题

第21章相关系数

以t检定来测验相关系数
採用SPSS执行检定来检测相关系数
以 检定来测验相关系数
採用SPSS计算Spearman相关系数
习题

5　成对样本

第22章成对 检定

独立及非独立样本
成对
採用SPSS执行成对样本t检定
习题

第23章成对样本之无母数分析

McNemar检定
採用SPSS执行McNemar检定
符号检定
Wilcoxon符号等级检定
採用SPSS执行Wilcoxon符号等级检定
习题

6　多变量分析

第24章复合交叉表、加入控制变数

直接关系
採用SPSS执行交叉表
似是而非的关系或干扰性影响
条件性关系
总结
习题

第25章线性回归

双变数回归
复回归的简介
採用SPSS执行复回归
检定复回归模式的显着性
逐步回归
复回归的前题假设
习题

附　　录

重要公式
名词解释
习题解答
汉英索引
英汉索引
中英对照表

评分☆☆☆☆☆

这本书的开篇就给我一种耳目一新的感觉，作者的写作风格非常注重逻辑性和条理性，这让我很容易跟上他的思路。我特别喜欢书中对“统计量”的讲解。我知道统计量是用来描述样本特征的，比如均值、方差、标准差等等。我希望这本书能详细解释各种常用统计量的计算方法和意义，并且说明它们在数据分析中的作用。我一直想知道，如何用这些统计量来概括和总结数据，从而更好地理解数据的特征。我还在思考，这本书是否会包含一些关于“统计推断”的深入讲解。我知道统计推断是利用样本信息来推断总体特征。如果能在这方面有更详细的介绍，比如如何进行点估计和区间估计，以及如何评估估计的可靠性，那将非常有益。我对于统计学在环境科学领域的应用也颇感兴趣。比如，如何分析环境监测数据，来评估污染程度，或者预测环境变化趋势。如果这本书能提供相关的案例，让我看到统计学是如何为环境保护做出贡献的，那将是非常有意义的。我希望这本书能够帮助我建立起一个扎实的统计学基础，并且让我能够融会贯通，将学到的知识灵活地运用到各种实际问题中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在处理统计学中的一些“疑难杂症”方面似乎很有独到之处。我注意到这本书的目录设计得非常精细，每个章节下面都有很多小标题，这让我感觉内容会非常详实。我特别期待书中关于“多重比较”的讲解。我知道在进行多次假设检验时，会增加犯第一类错误的概率。如何控制多重比较的错误，是我一直以来都比较头疼的问题。我希望这本书能提供清晰的解释和常用的调整方法，让我能够正确地处理多重比较的情况。我还在思考，这本书是否会涉及到一些关于“非参数统计”的内容。我知道在某些情况下，数据可能不符合正态分布的假设，这时就需要使用非参数统计方法。如果能在这方面有所介绍，让我了解有哪些非参数检验方法，以及它们的应用场景，那将非常有帮助。我对于统计学在心理学研究中的应用也颇感兴趣。比如，如何分析实验数据，来检验心理学理论，或者评估心理干预的效果。如果这本书能提供相关的案例，让我看到统计学是如何帮助我们理解人类心理的，那将是非常有价值的。我希望这本书能够成为我在统计学学习道路上的“定心丸”，解决我心中的一些困惑，并且让我更加自信地去面对统计学。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版让我眼前一亮，字体大小适中，行间距也恰到好处，即使长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。我特别喜欢它在讲解概念时，常常会穿插一些插图或者图表，这对于我这种视觉型学习者来说简直是救星。很多时候，一个精心设计的图表比长篇大论的文字更能直观地传达信息。我记得以前学统计学时，很多老师只是在黑板上画几个简略的图形，有时候根本看不清楚，也理解不了其中的含义。这本书在这方面做得非常出色，无论是概率分布的曲线，还是数据散点图，都绘制得非常清晰、美观，并且标注得非常详细，让人一眼就能抓住重点。我最期待的部分是它关于“数据可视化”的讲解。在这个信息爆炸的时代，如何有效地展示数据，让数据说话，变得越来越重要。如果这本书能教我如何用图表来呈现复杂的数据，分析趋势，发现异常值，那对我来说简直是太有价值了。我一直在思考，如何将我工作中遇到的实际数据进行分析，找出其中的规律，而不仅仅是停留在理论层面。这本书如果能提供一些关于数据可视化工具的介绍，或者如何利用统计学原理来设计有效的图表，那我一定会把它奉为圭臬。此外，我个人对于统计学在商业决策中的应用非常感兴趣。比如，如何利用统计模型来预测销售额，评估营销活动的效果，或者识别潜在的风险。如果这本书能提供一些相关的案例分析，让我看到统计学是如何在实际商业环境中发挥作用的，那将极大地提升我的学习兴趣和动力。我希望能在这本书里找到连接理论与实践的桥梁，让统计学不再是纸上谈兵，而是能够切实解决问题的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节安排我觉得很合理，从最基础的概念开始，循序渐进地引入更复杂的知识点。我喜欢这种结构清晰、逻辑性强的安排，这样我才能更好地把握整个知识体系。我对于书中的“统计学思想”部分非常期待。我知道统计学不仅仅是一堆公式和算法，更重要的是一种思维方式，一种严谨、客观地看待问题的方式。我希望这本书能帮助我培养这种思维，让我能够在日常生活中，或者在工作中，运用统计学的逻辑来分析问题，做出更明智的决策。我之前接触过一些统计学的概念，比如“抽样调查”和“置信区间”，但总觉得理解得不够深入，尤其是为什么需要抽样，以及置信区间到底代表什么。这本书如果能用更生动、更形象的方式来解释这些概念，比如用生活中的例子来类比，那将非常有帮助。我特别关注书中关于“因果推断”的讲解。我知道很多时候，我们看到的现象之间可能存在相关性，但并不一定存在因果关系。如何区分相关性和因果性，是我一直以来都比较困惑的问题。如果这本书能在这方面提供一些清晰的解释和分析方法，那我一定会认真学习。我希望这本书不仅能教我“是什么”，更能教我“为什么”和“怎么做”。毕竟，理解了背后的原理，才能更好地运用这些知识。而且，我对统计学在教育领域的应用也颇感兴趣。比如，如何分析学生的学习数据，找出影响学习效果的因素，从而改进教学方法。如果这本书能在这方面有所涉及，对我来说将非常有启发。

评分☆☆☆☆☆

我之前有翻过一些关于统计学的书，说实话，很多都写得太枯燥了，就像一本字典，冷冰冰的，一点吸引力都没有。但这本书的序言写得倒是挺吸引人的，那种语气，感觉作者是在用一种分享的态度，而不是教导的态度来写这本书。这让我觉得，作者可能真的理解我们这些初学者的难处，而不是高高在上地讲一些我们听不懂的东西。我最看重的是这本书的“实战性”。我知道统计学有很多理论，但对我来说，更重要的是知道这些理论到底有什么用，以及我该怎么去运用它。我一直觉得，学东西就像盖房子，理论是地基，但最后要盖出什么样子的房子，还得靠我们的双手去实践。所以，我特别希望能在这本书里看到一些实际操作的指导，比如如何使用一些统计软件来分析数据，哪怕是基础的Excel统计功能，或者是更专业的R语言、Python在统计学中的应用。我希望它能有详细的步骤，一步步地教我如何导入数据，如何进行数据清洗，然后如何运用统计方法来分析，最后如何解读结果。毕竟，光看懂理论，但实际操作起来手足无措，那学习的效果也会大打折扣。我个人也比较关注统计学在社会科学领域的应用。比如，如何通过调查问卷来收集数据，然后运用统计学来分析人们的行为模式，或者评估某项政策的效果。如果这本书能在这方面提供一些案例，让我看到统计学如何帮助我们理解社会现象，那我一定会非常感兴趣。我希望这本书能给我一种“学了就能用”的感觉，而不是学完之后还是不知道该如何下手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者似乎对统计学有着非常深刻的理解，并且能够将其用最简单的方式呈现出来。我注意到书中有很多细节的讲解，这让我觉得作者在编写这本书时非常用心。我特别期待书中关于“回归分析”的部分。我知道回归分析是用来研究变量之间关系的，比如如何预测一个变量的数值，或者解释一个变量是如何影响另一个变量的。我希望这本书能详细讲解不同类型的回归分析，比如线性回归、逻辑回归，并且提供如何进行回归分析的步骤和注意事项。我希望我能够通过这本书，掌握如何建立回归模型，并且如何解读回归结果。我一直想知道，如何用统计学来解释生活中的各种现象，比如为什么房价会受到某些因素的影响，或者为什么某种产品会卖得好。回归分析似乎是解决这类问题的利器，我希望这本书能给我指明方向。我还在思考，这本书是否会包含一些关于“时间序列分析”的内容。在很多实际应用中，数据都是随着时间变化的，比如股票价格、天气预报等等。如果能在这方面有所介绍，让我了解如何分析带有时间依赖性的数据，那将非常有价值。我希望这本书能够让我对统计学有一个全新的认识，不再仅仅把它看作是一门枯燥的数学学科，而是把它看作是一门能够解决实际问题的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计挺有意思的，那种深邃的蓝色背景，配上简洁的几何图形，让我想起第一次接触统计学时那种既感到神秘又有点畏惧的心情。拿在手上，纸张的触感也很扎实，不是那种轻飘飘的廉价纸，翻阅起来感觉很舒服。我之前在学校念书的时候，统计学一直是个让我头疼的科目，感觉公式推导太复杂，而且很多概念都抽象得不得了。每次上课都得拼命记笔记，下课了还要花大把时间去理解，结果考试还是常常捉襟见肘。我记得当时老师讲到概率分布的时候，我脑子里就跟浆糊一样，完全不知道它到底是怎么来的，又有什么用。现在看到这本书，我有点好奇，它能不能用更直观、更容易懂的方式来解释这些东西，尤其是那些听起来就很专业的名词，比如“假设检验”、“回归分析”之类的。我希望它能像一位经验丰富的老师，耐心地引导我一步步走进来，而不是直接把我扔进一堆公式里。我尤其关注这本书在实际应用方面的讲解，比如如何运用统计学来分析市场数据，预测趋势，或者在科学研究中检验理论。如果它能提供一些真实的案例，并且一步一步地展示分析过程，那就太棒了。有时候，理解了理论，但不知道如何下手去实践，感觉就像有了钥匙却找不到锁孔一样。而且，我希望这本书的语言风格能够亲切一些，避免太多学术腔，让我感觉就像在跟朋友聊天一样，轻松地把统计学的知识吸收进去。毕竟，学习的初衷是为了掌握知识，而不是被复杂的术语吓退。我还在思考，这本书是否会涉及到一些比较前沿的统计学方法，比如大数据分析或者机器学习中的统计学基础。毕竟现在社会发展这么快，很多新的技术都离不开统计学的支撑。如果能在这个方面有所涉猎，那这本书的价值就更大了。总体来说，我对这本书的期望很高，希望它能真正帮助我跨越统计学这道坎，并且在未来的学习和工作中都能派上用场。

评分☆☆☆☆☆

这本书的字体大小和行距设计得非常人性化，即使长时间阅读也不会感到疲惫。我对于书中关于“偏差和方差”的讲解非常期待。我知道在机器学习和模型评估中，偏差和方差是两个非常重要的概念，它们直接影响模型的泛化能力。我希望这本书能用清晰的比喻来解释偏差和方差的含义，并且说明如何通过调整模型来平衡它们。我一直想知道，如何构建一个既能很好地拟合训练数据，又能在新数据上表现良好的模型。我还在思考，这本书是否会涉及到一些关于“因果发现”的内容。我知道很多时候，我们不仅仅想知道变量之间的相关性，更想知道它们之间是否存在因果关系。如果能在这方面有更详细的介绍，比如有哪些因果发现的方法，以及它们的适用场景，那将非常有价值。我对于统计学在社会调查和民意分析领域的应用也颇感兴趣。比如，如何设计科学的调查问卷，如何分析调查数据，来了解公众的意见和偏好。如果这本书能提供相关的案例，让我看到统计学是如何帮助我们理解社会舆论的，那将是非常有趣的。我希望这本书能够成为我的“统计学宝典”， whenever I have a question or doubt, I can turn to it and find the answer.

评分☆☆☆☆☆

我被这本书的封面设计所吸引，它给人一种既专业又不失现代感的感觉。我特别欣赏书中在讲解复杂概念时，会使用一些类比和故事，这大大降低了我的学习门槛。我对于书中关于“贝叶斯统计”的讲解非常好奇。我知道贝叶斯统计与传统的频率统计有所不同，它更侧重于利用先验信息来更新后验概率。我希望这本书能用通俗易懂的方式来解释贝叶斯定理，并且介绍贝叶斯统计在实际应用中的例子，比如在机器学习中的应用。我一直对如何结合已有知识和新数据来做出判断很感兴趣，贝叶斯统计似乎提供了一种很好的框架。我希望能在这本书里找到一些关于“模型选择”的指导。在进行统计分析时，我们常常需要选择最适合数据的模型。如何评估不同模型的优劣，如何避免过拟合，这些都是我希望在这本书里找到答案的问题。我对于统计学在金融风险管理领域的应用也颇感兴趣。比如，如何利用统计模型来评估投资组合的风险，或者预测市场崩溃的可能性。如果这本书能在这方面提供一些案例，让我看到统计学是如何在金融领域发挥重要作用的，那将是非常有启发性的。我希望这本书能让我感受到统计学的魅力，并且激发我对它的深入学习。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格让我感觉很亲切，没有那种让人望而生畏的学术腔调，更像是一位循循善诱的老师在娓娓道来。我非常喜欢这种平易近人的风格，它能让我更容易放松下来，专注于学习内容。我对于书中关于“数据探索性分析”（EDA）的讲解特别感兴趣。我知道在进行任何统计分析之前，都需要对数据有一个初步的了解，包括数据的分布、异常值、缺失值等等。如果这本书能提供详细的EDA步骤和技巧，并且演示如何使用图表来辅助EDA，那将对我非常有帮助。我一直觉得，数据分析的第一步很重要，如果在一开始就对数据有了清晰的认识，后面的分析也会事半功倍。我希望这本书能教我如何“读懂”数据，而不仅仅是“处理”数据。我尤其关注书中关于“假设检验”的讲解。这是统计学中一个非常核心的概念，但对我来说一直有些抽象。我希望这本书能用更具体、更生活化的例子来解释假设检验的原理，比如如何设定零假设和备择假设，如何计算P值，以及如何根据P值来做出判断。我希望通过这本书，我能够真正理解假设检验的意义，并且能够独立地进行简单的假设检验。而且，我对统计学在医疗健康领域的应用也很感兴趣。比如，如何分析临床试验数据，评估药物的疗效，或者预测疾病的发生风险。如果这本书能提供相关的案例，让我看到统计学是如何为人类健康做出贡献的，那将非常鼓舞人心。我希望这本书能让我对统计学产生一种“原来如此”的豁然开朗的感觉。