具体描述
「从理论和实用的角度来看，Urdan教授的《白话统计学》，其深度正适以理解统计学基本概念。而且，Urdan教授的写作风格，不但十分具有魅力、更是非常有帮助，因为他在解释说明理论的同时，引用许多实际生活的案例，可以协助读者理解这些概念和分析如何实际运用。」－Robyn Cooper, Drake University, USA
「这本书不但清晰地解释很多统计学的概念，其写作方式更是亲近平易可读，读者也不会因而对统计学心生畏惧。因此，不论是大学部、抑或研究生，都会发现这是一本很好的统计学入门教科书。」－Bridget Sheng, Western Illinois University, USA
「这本书平铺直叙、却又包罗万象，社会科学领域的学生可以透过这本书，掌握基础的统计学概念，并不需要陷入一堆数学公式和复杂案例的泥沼。」－Robert M. Bernard, Concordia University, USA
「这本书的写作方式非常清楚明了，而且尽可能地使用日常用语。......简单的白话用词总是比艰涩的术语更好，即便是介绍主要的统计学概念时，用词说明还是那么清晰。......线上支援的教材，对老师和学生来说，都是非常有用的工具。......各章节引用的说明案例，对各种社会科学领域的学生都是适用的，包括心理学、犯罪学等等。......所以，我採用这本书做为教科书，也鼓励学生接受这本书──这本书涵括了许多学生该了解的统计学概念。」－Nick Lund, Manchester Metropolitan University, UK
「我个人非常推崇本书各章的『撰文』部分，因为可以协助学生学习应用统计学。......这本书对于那些需要基础统计学训练的人士来说，值得购买。......我也很喜欢本书的写作风格。......本书对于学生而言是天赐良机。......作者Urdan教授虽然没有引介艰涩的概念，却也包罗万象，对于初学统计学的课程来说，这已经是足够使用了。」－Andrew Tinsley, Eastern Kentucky University, USA
「Urdan的这本极佳入门教科书，最新版令人惊艳，本书作者持续运用可读性很高的文笔，循序介绍研究方法与基础统计学概念。我在临床心理学的许多研究所课程上，就是採用这本教科书。当然，对于程度很好的大学部学生，更是值得推荐。除了清晰介绍所有的基础概念外，本书另外最具优势之处，就是企图训练学生进行批判性思考。」－Jamie K. Lilie, Argosy University, US
著者信息
陈信木
现职 国立政治大学社会学系副教授
学历 University of Southern California社会学博士
研究领域 计量方法、人口分析与人口方法
翁志远
现职 辅仁大学社会学系副教授
学历 Iowa State University社会学博士
研究领域 健康与疾病社会学、生命历程分析、量化统计方法
陈雅琪
现职 玄奘大学社会工作学系兼任助理教授
学历 国立政治大学社会学博士
研究领域 身心障碍研究、老人学、研究方法
图书目录
母体与样本，统计值与参数
推论与描述统计
抽样议题
变项类型与测量尺度
研究设计
理解分布与图形
总结与展望
第02章 集中趋势之测量
细说集中趋势的测量
范例：偏斜分布的平均数、中位数与众数
撰文
总结与展望
第03章 变异性之测量
全距
变异量
标准差
细说变异性之测量
为何要有变异量？
范例：检视全距、变异数与标准差
实用案例
总结与展望
第04章 常态分布
常态分布的特征
常态分布为何重要？
细说常态分布
抽样方法与常态分布的关系
偏态与峰度
范例1：将常态分布机率用在常态分布
范例2：将常态分布的机率应用在非常态分布
总结与展望
第05章 标准化与z分数
细说标准化与z分数
诠释z分数
范例：比较原始分数与z分数
实用案例
总结与展望
第06章 标准误
标准误是什么？
细说标准误
如何计算标准误
中央极限定理
常态分布与t分布：z分数与t统计值的比较
标准误在推论统计值中的应用
范例：样本规模与标准差对于标准误的影响效应
实用案例
总结与展望
第07章 统计显着性、效应量与信赖区间
细说统计显着性
统计显着检定的限制
细说效应量
细说信赖区间
范例：单一样本t检定的统计显着性、信赖区间与效应量
总结与展望
第08章 t 检定
t 检定是什么？
t 分布
单一样本t 检定
独立样本t 检定
相依（配对）样本t 检定
细说独立样本t 检定
独立样本之平均数差异的标准误
独立样本t 检定中t 统计值的显着性之判断
细说配对或相依样本t 检定
范例1：男生与女生成绩平均积点的比较
范例2：五年级与六年级的成绩平均积点比较
撰文
实用案例
总结与展望
第09章 单因子变异数分析
变异数分析与独立样本t 检定的比较
细说变异数分析
决定群体平均数是否有显着差异
事后检定
效应量
范例：比较5、8、12 岁儿童每日睡眠时数
撰文
实用案例
总结与展望
第10章 多因子变异数分析
何时使用多因子变异数分析
当心谨慎
细说多因子变异数分析
检验简单效果
共变数分析
多因子因素分析、因素分析与效应量范例
范例：表现、选择与评量隐密性
撰文
总结与展望
第11章 重复测量变异数分析
何时使用不同类型的重复测量技术
细说重复测量变异数分析
重复测量共变数分析
加入一个群体自变项
范例：对标准测验的态度改变
撰文
总结与展望
第12章 相关
相关系数的应用时机与其涵义
细说皮尔森积差相关系数
浅谈其他类型的相关系数
范例：学业等第与测验分数之间的相关
撰文
总结与展望
第13章 回归
简单回归与复回归的异同
回归分析所使用的变项
细说回归分析
复回归
范例：预测学生自我设限策略的使用程度
撰文
实用案例
总结与展望
第14章 统计独立性之卡方检定
细说统计独立性之卡方检定分析
范例：世代身分与学业成绩
撰文
实用案例
总结与展望
第15章 资料化约的技术──因素分析与信度分析
细说因素分析
一个探索性因素分析的具体范例
细说信度分析
撰文
总结
附录 A 常态曲线下累积至 z 分数之覆盖面积
附录 B t 分布之临界值
附录 C F 分布之临界值
附录 D 司徒登氏全距统计值之临界值
附录 E X2分布之临界值
图书序言
图书试读
用户评价
拿到《白话统计学(二版)》这本书，我心里其实是抱着一种“试试看”的心态。毕竟，“统计学”这三个字，总给我一种遥不可及、难以理解的冰冷感。然而，翻开第一页，我就被作者的语言风格吸引住了。他不是那种一本正经、板着脸讲道理的学者，更像是一位经验丰富的老师，用一种非常平易近人，甚至有点像在闲聊的方式，把我领进了统计学的奇妙世界。 让我印象最深刻的，是作者在讲解“数据收集”和“数据描述”时，所运用的生动比喻。他会用“你如何知道自己班上男生比女生多”这样的简单问题，来引出“收集数据”的重要性，然后自然而然地过渡到“分类数据”、“数值数据”等概念。接着，在讲解“描述统计”时，他不会直接给你一堆公式，而是通过“描述一群人的身高”的例子，来引入“平均数”、“中位数”、“众数”等中心趋势的度量。让我一下子就明白，这些看似简单的统计指标，其实都在努力地回答“这群数据到底是什么样的”这个问题。 书中关于“变异性”的讲解，也让我眼前一亮。作者用“两个班级的平均身高一样，但哪一个班级学生的身高更整齐？”这样的问题，来引入“方差”和“标准差”的概念。他强调，变异性同样重要，它能告诉我们数据的分散程度。这种通过对比和设问的方式，让我能更深入地理解这些概念的意义，而不是死记硬背定义。 我还特别欣赏作者在讲解“概率”时，所采用的“频率学派”和“贝叶斯学派”的介绍。他并没有深究两者之间的数学差异，而是用通俗易懂的语言，解释了它们在思想上的不同。比如，他会用“抛硬币”的例子，来说明频率学派如何看待概率，然后用“预测天气”的例子，来说明贝叶斯学派如何利用先验信息来更新概率。这种比较性的讲解，让我对概率有了更全面的认识。 书中的“抽样分布”部分，也让我茅塞顿开。我之前一直对这个概念感到困惑，总觉得样本的分布和总体的分布有什么关系。作者通过“从一大群学生中随机抽取不同数量的学生，计算他们的平均身高，然后观察这些平均身高的分布”的例子，让我一下子就明白了“中心极限定理”的精髓。原来，无论总体的分布是什么样的，当样本量足够大时，样本均值的分布都会趋向于正态分布。 而且，作者的语言风格非常独特，他善于运用一些比喻和类比，将抽象的统计学概念具象化。比如，他会把“统计模型”比作“滤网”，不同的滤网可以过滤掉不同类型的信息。这种生动的描述，让我更容易将抽象的概念与实际事物联系起来。 这本书的排版设计也非常吸引人。它不是那种密密麻麻的文字堆砌，而是通过大量的图表、插图和醒目的标题，让整个页面看起来更加清晰、有条理。 我还注意到，作者在讲解一些比较复杂的统计方法时，会给出一些“如何避免常见错误”的提示，这对于初学者来说，是非常宝贵的指导。 总而言之，《白话统计学(二版)》这本书，绝对是一本能够真正帮助读者理解统计学的入门读物。它不仅仅是知识的传授，更是思维方式的引导。
评分读完《白话统计学(二版)》，我最大的感受就是，统计学原来并不是那么“高冷”，而是像一位循循善诱的长辈，用最朴实、最易懂的语言，带你走进一个全新的世界。我一直对统计学有点望而却步，总觉得它充斥着各种复杂的数学公式和符号，但这本书，却用一种“白话”的方式，让我彻底打消了顾虑。 让我印象最深刻的是，作者在讲解“概率”时，竟然从我们日常生活中最常见的“抽奖”和“猜硬币”开始。他用生动有趣的例子，解释了什么是“事件”、“概率”，以及如何计算不同事件发生的概率。他强调了“独立事件”和“条件概率”的区别，让我一下子就明白了，为什么有时候我们直觉认为的概率，和实际计算的概率会有所不同。 书中关于“抽样分布”的讲解，也让我受益匪浅。我之前一直觉得，“样本”和“总体”是两个截然不同的概念，但作者通过“从一大群学生中抽取不同数量的学生，计算他们的平均身高，然后观察这些平均身高的分布”的例子，让我明白了“中心极限定理”的精髓——无论总体的分布是什么样的，当样本量足够大时，样本均值的分布都会趋向于正态分布。这就像一个神奇的规律，让我对统计学有了更深的敬畏。 我特别欣赏作者在讲解“假设检验”时，所采用的“故事化”叙述方式。他会设计一些场景，比如“我们要验证一种新的广告是否真的能提升销售额”，然后引导读者思考，如何设定“无效假设”（广告无效）和“备择假设”（广告有效），以及如何解读P值——它代表的是“在广告无效的情况下，我们观察到现有结果或更极端的，有多大的可能性”。这种逻辑性的讲解，让我能够一步步地构建起对假设检验的理解。 而且，作者的语言风格非常风趣幽默，他会时不时地穿插一些俏皮话，或者用一些生活化的比喻，让原本枯燥的统计学知识变得生动有趣。我读的时候，经常会忍不住笑出声来，感觉就像在和一个很有趣的老师在学习。 这本书的排版设计也让我眼前一亮。它不是那种密密麻麻的文字堆砌，而是通过大量的图表、插图和醒目的标题，让整个页面看起来更加清晰、有条理，阅读起来一点也不会感到疲惫。 另外，作者在讲解一些稍微复杂的统计方法时，比如“回归分析”，并没有过多地纠缠于复杂的数学推导，而是侧重于概念的理解和实际的应用。他用“房子的大小和价格之间的关系”来举例，让我们理解了模型的作用，以及如何解读模型的结果。 总而言之，《白话统计学(二版)》这本书，绝对是一本能够真正帮助读者理解统计学的入门读物。它不仅让我学到了扎实的统计学知识，更重要的是，它改变了我对统计学的看法，让我觉得统计学是一门有趣、实用、并且人人都可以掌握的学科。
评分提起《白话统计学(二版)》，我脑海里浮现出的，不是枯燥的公式和图表，而是一个充满智慧和趣味的旅程。这本书，完全颠覆了我之前对统计学“高冷”、“难懂”的刻板印象，用一种无比亲切、甚至有点“说笑”的语气，把统计学那些原本令人生畏的概念，一一拆解，让我看得是津津有味。 让我印象最深刻的，是作者在讲解“置信区间”时，用的那个“抓糖果”的比喻。想象一下，你在一个大箱子里抓一把糖果，你不可能知道箱子里所有糖果的平均大小，但你可以通过抓到的这把糖果，去估计一个范围，并且告诉你，“我很有信心，真正的平均大小就在这个范围内”。作者就是用这种生活化的场景，让我瞬间理解了置信区间的含义——它不是一个精确的值，而是一个我们对未知总体参数的“区间估计”，并且我们对这个估计的“信心水平”是有量化指标的。 书中关于“假设检验”的讲解，也让我豁然开朗。作者没有直接给你一堆规则，而是先带你进入一个“情境”，比如“我们要验证一种新的肥料是否真的能提高产量”。他会引导你思考，如何设定“无效假设”（肥料无效）和“备择假设”（肥料有效），然后解释“P值”的含义——它代表的是“在肥料无效的情况下，我们观察到现有结果或更极端的，有多大的可能性”。这种循序渐进的逻辑推导，让我不再是被动接受，而是主动思考。 我特别欣赏作者在讲解“数据可视化”时，所强调的“说故事”的理念。他不是简单地教你如何做图，而是教你“如何用图表来传达信息”、“如何避免图表误导”。他举了很多生动的例子，比如一张好的折线图，可以清晰地展示趋势；而一张糟糕的饼图，却可能让人对比例产生误解。这让我意识到，数据可视化是一门艺术，也是一门学问。 作者的语言风格非常有趣，他会时不时地冒出一些俏皮话，或者用一些贴切的比喻，让原本枯燥的统计学知识变得生动有趣。我读的时候，经常会心一笑，感觉就像在和一个学长在分享他的学习心得。 而且，这本书的排版设计也非常出色，大量的图表、插图，以及清晰的章节划分，让阅读体验非常舒适。它不像传统的教科书那样，密密麻麻的文字容易让人产生阅读疲劳。 另外，作者在讲解一些稍微复杂的概念时，比如“回归分析”，并没有过多地纠缠于数学推导，而是侧重于概念的理解和实际应用。他用“房子的面积和价格的关系”来举例，让我们理解了模型的作用，以及如何解读模型的结果。 总而言之，《白话统计学(二版)》这本书，绝对是统计学入门的“宝藏”。它不仅让我学到了实用的统计知识，更重要的是，它点燃了我对统计学的好奇心，让我觉得，统计学不再是冰冷的数字，而是充满智慧和逻辑的探索过程。
评分不得不说，《白话统计学(二版)》这本书，真的让我对“统计学”这个词有了全新的认识。我以前总觉得，统计学是那些数学系、经济系高材生才需要深入研究的领域，枯燥乏味，离我的生活很远。但这本书，用一种极其亲切、甚至带着点“八卦”的口吻，把我拉近了统计学的世界，让我发现，原来它这么有趣，这么有用。 让我眼前一亮的是，作者在讲解“置信区间”时，用了一个非常生活化的例子。他没有直接给你一个复杂的公式，而是让你想象一下，你在一个漆黑的房间里找东西，你不可能一眼就看到所有东西，但你可以大概估计一个范围，并且告诉你，“我大概在这个区域能找到”。作者巧妙地将这种“范围估计”和“信心水平”的概念，与统计学中的置信区间联系起来。我瞬间就明白了，置信区间不是一个固定的答案，而是我们对未知总体参数的一种“估计”，并且我们对这个估计的“准确性”是有把握的。 书中关于“假设检验”的讲解，也让我受益匪浅。作者不是上来就告诉你“P值小于0.05就拒绝原假设”，而是先带你思考“我们为什么要进行假设检验？”“我们如何判断一个结果是真实效应还是偶然巧合？”他将“无效假设”比作“无罪推定”，让我们理解了它在统计检验中的核心地位。然后，再一步步地讲解如何计算检验统计量，如何解读P值，以及如何做出最终的决策。这种循序渐进的教学方式，让我能够真正理解每一步的逻辑。 而且，作者非常擅长用图来“说话”。他书中大量的图表，不是那种为了填充页面而存在的，而是每一张都恰到好处地服务于概念的解释。比如，在讲解“正态分布”时，那张经典的钟形曲线图，配上作者形象的比喻，简直是“神来之笔”。我感觉自己就像在看一本生动的图画书，而不是枯燥的教科书。 我尤其喜欢书中提到的“统计陷阱”。作者会列举一些常见的统计误区，比如“相关不等于因果”、“样本偏差”等等，并且用真实的案例来解析。这让我深刻地意识到，统计学不仅仅是计算，更是对数据进行理性分析和批判性思考的过程。 作者的语言风格也非常有特点，他会时不时地冒出一些俏皮话，或者用一些当下流行的词语，让阅读过程充满乐趣。我甚至有时候觉得，自己在和一个很懂统计学的朋友聊天，他会把最复杂的问题，用最简单的方式解释给你听。 而且，这本书的结构安排非常合理，每一章的长度都恰到好处，内容也不至于过于密集，让读者有充足的时间去消化和吸收。 另外，作者在讲解一些相对高级的概念时，会给出一些“进阶思考”的提示，鼓励读者去进一步探索，这对于希望深入学习统计学的人来说，非常有帮助。 总而言之，《白话统计学(二版)》这本书，真的打破了我对统计学的固有印象。它让我觉得，统计学不仅是一门科学，更是一门艺术，一门能够帮助我们更好地理解世界、做出更明智决策的实用工具。
评分这本《白话统计学(二版)》，说是白话，老实说，我一开始捧着的时候，心里还打了个小小的问号。毕竟“统计学”这三个字，在很多人脑海里，可能就等同于一堆看不懂的数字、复杂的公式，还有那些让人头晕目眩的图表。但读完之后，我必须说，我的看法被彻底颠覆了。作者真的做到了“白话”二字，不是那种为了追求通俗而牺牲了严谨性，而是用一种非常接地气，甚至有点像在跟你身边学长、学姐聊天一样的方式，把统计学的核心概念一点点剥开，展现在你面前。 我印象最深刻的是关于“假设检验”的部分。以前学的时候，总觉得P值是什么神圣不可侵犯的东西，要小心翼翼地计算，然后按照固定的标准去判断，总有点雾里看花的感觉。但这本书里，作者用了很多生活中的例子，比如“我们想知道新药是不是真的有效”，又或者“这个广告是不是真的能提升销售额”，然后一步步引导你思考，为什么要设置“无效假设”，为什么要计算“检验统计量”，更重要的是，P值到底代表了什么。它不是一个冷冰冰的数字，而是描述“在无效假设成立的情况下，我们观察到现有样本数据或者更极端数据的概率”。这个解释，一下子就让我醍醐灌顶。我不再是死记硬背规则，而是理解了背后的逻辑。 而且，书中的图表设计也很有巧思。不是那种一眼看过去就让人头大的大表格，而是根据不同概念，巧妙地运用各种示意图，颜色也搭配得恰到好处，不会过于花哨，也不会显得单调。比如讲解“回归分析”的时候，画的那些散点图和拟合线，真的就让你一下子就明白了变量之间的关系。我之前读过的一些统计学书籍，图表都写得密密麻麻，看半天不知道它想表达什么，这本书就不会有这种困扰。 它还很注重“实际应用”。统计学如果只是停留在理论层面，那学起来就枯燥乏味了。这本书里，作者时不时就会跳出来，告诉你这些知识在实际生活中，在工作领域，到底有什么用。比如在市场调查、医学研究、甚至是我们日常做决策的时候，统计学都能帮上大忙。它让你意识到，统计学不是象牙塔里的理论，而是我们身边触手可及的工具。这种“学以致用”的感觉，真的能大大提升学习的动力。 我特别欣赏作者那种“循序渐进”的教学方式。它不会一开始就丢给你一个复杂的模型，而是从最基础的概念开始，比如“平均数”、“中位数”、“众数”这些，然后慢慢过渡到“方差”、“标准差”，再到后面的“概率分布”、“置信区间”等等。每一步都衔接得很自然，让你感觉自己是在一步步向上爬，而不是被突然抛到高处。对于我这种统计学“小白”来说，这种教学方法简直是福音。 还有一个让我惊喜的地方，就是书中的“练习题”。它们不是那种刁难人的题目，而是紧密结合前面讲授的内容，让你在动手计算和分析的过程中，巩固所学的知识。而且，答案的解析也很详细，不会只给一个数字，而是会把解题的思路和步骤都写出来，这对于我们自己练习的时候，是非常有帮助的。我经常会卡在某个地方，然后翻回去看答案解析，一下子就茅塞顿开。 这本书的语言风格也很有特色，不像某些教科书那样一本正经，而是带着点幽默感，甚至会讲一些小故事来辅助说明。这种轻松的氛围，让原本枯燥的统计学知识变得有趣起来。我有时候读着读着，还会忍不住笑出声来。学习的过程不应该是一种煎熬，这本书很好的证明了这一点。 而且，我发现作者在讲解一些比较抽象的概念时，会用一些非常形象的比喻。比如讲“中心极限定理”的时候，他可能会用大家往一个池塘里扔石子，然后观察水波的扩散，来类比样本均值的分布。这种比喻真的非常有画面感，一下子就能让你理解那个复杂的原理。我之前看书看到这个地方，总是觉得云里雾里，现在总算是明白了。 我觉得这本书对于想要提升数据分析能力的朋友来说，绝对是一本不可多得的宝藏。它不是那种让你成为统计学专家的书，但它绝对能让你对统计学有一个清晰、透彻的理解，并且能够运用这些知识去解决实际问题。它教会你如何“思考”数据，而不是仅仅“计算”数据。 最后，我想说，虽然我只用了“白话统计学”这个书名，但实际上，它所包含的知识深度和广度，远超我的预期。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的老师，耐心地引导你探索统计学的奥秘。我真的很高兴能够拥有它，并且相信在未来，它会继续在我的学习和工作中发挥重要的作用。
评分读完《白话统计学(二版)》，我最大的感受就是，原来统计学并不是高高在上的学问，而是离我们生活这么近。作者用一种非常亲切、随和的语气，把那些原本看起来很神秘的统计学概念，一一拆解，就像在跟你分享他的学习心得一样。我之前对统计学一直有点畏惧，总觉得那是数学系的专利，但这本书彻底改变了我的想法。 让我印象深刻的是，作者在讲解“抽样调查”的时候，并没有直接给你一堆公式，而是先从我们日常生活中的一些例子入手。比如，我们要了解我们小区居民对某个新政策的看法，你是要挨家挨户去问吗？那效率太低了。作者就会引导你去思考，我们应该如何“抽样”，才能让这个结果尽可能地代表整个小区的情况。他解释了随机抽样的重要性，以及分层抽样、整群抽样等不同方法的应用场景，这比直接背诵定义要容易理解得多。 而且，书中对于“信赖区间”的讲解，也让我豁然开朗。以前总是觉得，信赖区间 itu 好像是一个固定的范围，但作者解释说，它其实是我们对未知总体参数的一种“区间估计”，而且我们每次抽样，都会得到一个不同的信赖区间。他用了一个很有趣的类比，就像你在一个黑箱子里抓糖果，你不可能知道里面所有糖果的平均大小，但你可以通过抓几次，然后给出一个“范围”，告诉你“我很有信心，真正的平均大小在这个范围内”。这个比喻，把原本抽象的概念变得生动形象。 书中的“统计显著性”部分，也讲得非常到位。作者没有回避“P值”这个概念，而是把它置于一个更宏观的框架下解释。他强调，P值并不是绝对的标准，它需要结合实际情况来解读。不能因为P值小于0.05就认为结果一定真实有效，也不能因为P值大于0.05就断定没有效果。他鼓励读者去思考，在什么情况下，我们应该如何设定检验的“功效”和“犯错的风险”，这比死记硬背“小P值拒绝原假设”要深刻得多。 我特别喜欢书中提到的一些“统计误区”。比如，很多时候我们看到“相关不等于因果”，这句话说起来容易，但很多人在实际分析数据的时候，还是会不自觉地掉进这个陷阱。作者列举了一些真实的案例，让我们看到，仅仅因为两个变量同时变化，就断定其中一个导致了另一个，是多么危险的事情。他引导我们去思考，可能存在第三个隐藏的变量，同时影响了这两个变量。 这本书的编排也非常合理，每一章的长度都适中，而且章节之间的逻辑联系也很紧密。不会让你感觉读完一章，就和下一章脱节了。它就像一条线一样，把所有统计学的知识点串联起来，让你看到整个知识体系的全貌。 而且，作者的语言风格非常接地气，偶尔还会穿插一些网络用语或者流行语，让阅读过程更加轻松有趣。我之前读过一些统计学教材，那种枯燥的学术语言，简直让人提不起兴趣，这本书完全不会有这种感觉。 我还注意到，书中在讲解一些比较复杂的统计模型时，都会尽量简化数学推导，而是侧重于概念的理解和实际的应用。这对于我这种数学基础不那么扎实的人来说，简直是救星。我不需要去纠结那些复杂的积分和微分，而是能抓住核心的思路。 这本书的排版设计也让我眼前一亮。它不像传统的教科书那样，只有黑白两色，而是适当运用了一些彩色的图表和插图，让整个页面看起来更加活泼，也更容易吸引读者的注意力。 总的来说，《白话统计学(二版)》这本书，真的做到了“白话”，它用最简单易懂的方式，把统计学这个看似复杂的学科，变得触手可及。它不仅仅是一本书，更像是一个耐心、幽默的老师，陪伴你一起探索统计学的世界。
评分读了《白话统计学(二版)》之后，我最大的感触是，原来统计学也可以这么“好玩”。我之前对统计学一直有一种“敬而远之”的态度，总觉得那是一门高深莫测的学科，充斥着各种晦涩的公式和符号。但这本书彻底颠覆了我的认知，它用一种非常轻松、幽默的方式，把统计学的核心概念娓娓道来，让我读得津津有味。 书中最让我印象深刻的是关于“数据可视化”的部分。作者并没有直接给你一大堆图表的制作方法，而是先从“为什么要做数据可视化”入手。他用了一些非常生动形象的例子，比如一张图表胜过千言万语，让你一下子就明白，好的可视化能够如何帮助我们快速理解数据背后的信息。他提到的那些关于“图表选择”的原则，比如“少即是多”，以及如何避免误导性的图表，对我来说非常有启发。 而且，书中在讲解“变量类型”的时候，也不是简单地罗列名词，而是通过各种生活中的物品来打比方。比如，人的身高、体重就是连续变量，而眼睛的颜色、血型就是分类变量。这种接地气的讲解方式，一下子就让我明白了这些概念的本质，而不是死记硬背。 我特别喜欢作者在讲解“概率”和“期望值”时，用的那些小游戏和赌场里的例子。比如，掷骰子的概率，买彩票的期望值，这些都非常贴近我们的生活。他通过这些例子，让我们感受到概率在日常生活中的应用，而不是仅仅停留在理论层面。 书中的“回归分析”部分，也讲得非常清晰。作者没有上来就给你讲复杂的回归方程，而是先从“散点图”入手，让你看到变量之间的关系。然后一步步引导你理解“回归线”的意义，以及如何解释回归系数。他还会强调，相关性不等于因果性，这让我对如何解读统计结果有了更深刻的认识。 让我感到惊喜的是，书中还穿插了一些“统计历史趣闻”。比如，弗朗西斯·高尔顿是如何发现正态分布的，这些小故事让我在学习知识的同时，也能了解到统计学的发展历程，增加了学习的趣味性。 而且，作者的语言风格非常活泼，经常会出现一些俏皮的评论或者自嘲，让阅读过程一点也不枯燥。我甚至有时候会觉得，自己在跟一个学长或者朋友在聊天，而不是在读一本教科书。 这本书的排版设计也做得非常出色。它不像很多传统的教科书那样，只有密密麻麻的文字，而是通过大量的图表、插图和醒目的标题，让整个页面看起来更加清晰、有条理。 我尤其欣赏作者在讲解一些比较复杂的统计概念时，会给出一些“思考题”或者“小提示”，引导读者自己去思考，去探索。这种主动的学习方式，比被动接受知识要有效得多。 总而言之，《白话统计学(二版)》这本书，真的是一本我相见恨晚的好书。它不仅让我学到了统计学的知识，更重要的是，它改变了我对统计学的看法，让我觉得统计学是一门有趣、实用、并且人人都可以掌握的学科。
评分当我翻开《白话统计学(二版)》这本书时，我并没有抱太大的期望，毕竟“统计学”这三个字，对于我来说，一直以来都是“数字”、“公式”、“图表”的代名词，听起来就让人头疼。然而，这本书的阅读体验，却彻底超出了我的想象。作者用一种极为生动、形象，甚至带着点幽默的语言，将那些看似枯燥的统计学概念，一点点地剥开了，展现在我面前，让我看得目不转睛。 我印象最深刻的是，作者在讲解“随机变量”和“概率分布”时，并没有直接抛出晦涩的定义，而是从我们日常生活中随处可见的现象入手。比如，他会用“天气预报中的降雨概率”或者“抽奖活动的获奖概率”来类比，让你瞬间就理解了概率的含义。然后，他再循序渐进地引入离散型随机变量和连续型随机变量的概念，并通过各种生动的例子，比如“一天内某个咖啡店卖出的咖啡数量”或者“一个人一天内的身高”，来帮助你理解不同类型的随机变量的特点。 书中的“参数估计”部分，也讲得非常精彩。作者没有像很多教科书那样，上来就讲点估计和区间估计的复杂推导，而是先用一个非常贴切的比喻——“测量一个房间的长度”，来让你理解点估计的局限性，然后引入区间估计的概念，让你明白，我们无法得到一个精确的数值，但可以给出一个“范围”，并且说明我们对这个范围的“信心程度”。这个比喻，一下子就打通了我对这个概念的理解。 我特别欣赏作者在讲解“假设检验”时，所采用的“故事化”叙述方式。他会设计一些场景，比如“我们要测试一种新的减肥药是否真的有效”，然后引导读者思考，我们应该如何设计一个检验，来判断这个药物的效果是否是偶然造成的。他非常清晰地解释了“无效假设”、“备择假设”、“P值”、“显著性水平”等核心概念，并且强调了它们之间的逻辑关系。这种循序渐进的讲解方式，让我能够一步步地构建起对假设检验的理解。 而且，这本书的图表设计也相当出色。作者并没有堆砌大量的公式和图表，而是根据不同的概念，精心设计了各种示意图和流程图，让原本抽象的统计学知识，变得更加直观易懂。比如，在讲解“正态分布”时，他画的那张钟形曲线，简直是教科书级别的经典。 更让我感到欣慰的是，作者在书中非常注重“实践应用”。他会时不时地跳出来，告诉我们这些统计学知识在实际生活中的应用场景，比如在市场营销、医学研究、金融投资等领域，统计学都扮演着重要的角色。这种“学以致用”的理念，极大地激发了我学习的动力。 我非常喜欢作者的语言风格，它既有知识的严谨性，又不失轻松活泼的趣味性。他会用一些幽默的段子或者俏皮的话语来调剂，让我在学习的过程中，也能感受到快乐。 这本书的结构也非常清晰，每一章的内容都安排得恰到好处，而且章节之间的过渡也很自然，不会让你感觉生硬。我感觉自己就像是在一条平坦的道路上行走，每一步都走得很踏实。 另外，作者在讲解一些比较高级的概念时，会给出一些“拓展阅读”或者“思考题”，鼓励读者去深入探究，这对于想要进一步提升自己统计学知识的人来说，非常有价值。 总而言之，《白话统计学(二版)》这本书，绝对是我近年来读过的最棒的教科书之一。它不仅让我学到了扎实的统计学知识，更重要的是，它让我爱上了统计学。
评分坦白说，在我捧读《白话统计学(二版)》之前，我对“统计学”的印象，就像对一堆堆叠整齐、却又冰冷无趣的数字报表。我一直认为，这门学科是属于数学家的世界，离我们普通人，特别是像我这种文学背景的人，实在太过遥远。但这本书，硬是凭借着它那股“一股脑儿”的白话劲儿，把我彻底拽进了统计学的漩涡，并且让我惊喜地发现，这个漩涡里，原来充满了乐趣和启发。 书中最让我印象深刻的，是作者在讲解“抽样”的概念时，竟然拿我们日常生活中的“点餐”来类比。你想知道一家餐厅的味道怎么样，你是要把菜单上所有菜都尝一遍吗？当然不可能。作者就由此引申出“抽样”的必要性，以及如何进行“有代表性的抽样”。他用非常接地气的语言，解释了“简单随机抽样”、“分层抽样”等方法，让我一下子就理解了，为什么有时候我们调查出来的结果，能很好地代表整体，而有时候却会偏差很大。 而且，在谈到“数据可视化”时，作者并没有简单地给你罗列各种图表的名称，而是先讲“为什么要可视化”，然后才一点点地教你“如何用图表说故事”。他特别强调了，图表不仅仅是数据的呈现，更是我们解读数据、传递信息的工具。他对于如何选择合适的图表，以及如何避免图表的误导性，都有非常独到的见解。我之前看到很多数据报告里的图表，看得云里雾里，现在总算知道，问题可能出在哪里了。 书中关于“相关性”和“因果性”的讨论，也让我醍醐灌顶。作者用了很多生活中的例子，比如“冰淇淋销量和溺水人数同时增加”，让我们看到，仅仅因为两个变量同时变化，就断定一个导致另一个，是多么鲁莽的想法。他强调了“第三方变量”的重要性，以及如何通过更严谨的实验设计来区分相关性和因果性。这个部分，对我理解很多新闻报道或者社会现象的解读，都有极大的帮助。 我非常欣赏作者的语言风格，它不是那种刻板的教科书式的陈述，而是充满了生活气息，偶尔还会蹦出一些网络流行语，让整个阅读过程轻松愉快。他就像一位坐在你身边的朋友，耐心地给你讲解那些原本令你头疼的统计学概念。 而且，本书在讲解一些稍微复杂的统计方法时，比如“回归分析”，并没有过多地纠缠于复杂的数学公式，而是侧重于概念的理解和实际的应用。它让你明白，回归分析的目的是什么，以及如何解读回归方程中的系数，这比死记硬背公式要来得实在多了。 这本书的版式设计也让我眼前一亮。它不是那种密密麻麻的文字堆砌，而是通过大量的图表、插图和醒目的标题，让整个页面看起来更加清晰、有条理，阅读起来一点也不会感到疲惫。 另外，作者在书中会适时地抛出一些“思考题”或者“小练习”，鼓励读者动手实践，这对于巩固所学知识非常有帮助。 总而言之，《白话统计学(二版)》这本书，绝对是统计学入门的“神器”。它不仅让我摆脱了对统计学的恐惧，更重要的是，它让我看到了统计学背后那份严谨而又充满智慧的魅力。
评分翻开《白话统计学(二版)》这本书，我脑海中关于“统计学”的固有印象，开始悄然瓦解。我一直觉得，统计学是一门高高在上、与我等凡人无缘的学科，充斥着各种令人费解的符号和公式。但这本书，却用一种极其亲切、甚至有点“接地气”的方式，把我引入了统计学的殿堂，让我发现，原来统计学也可以如此有趣，如此贴近生活。 我印象最深刻的是，作者在讲解“平均数”、“中位数”、“众数”等描述性统计量时，并没有直接给出定义，而是通过“如何描述一个班级的成绩”这样的场景来切入。他详细解释了每种度量方式的优缺点，以及它们分别适用于什么样的数据。这种“情景式”的学习方法，让我能够很快地理解这些概念的核心，而不是死记硬背。 书中关于“方差”和“标准差”的讲解，也让我受益匪浅。作者用“两组学生的身高都很平均，但哪一组的身高更整齐？”这样的问题，引出了对数据离散程度的探讨。他非常形象地解释了方差和标准差是如何衡量数据波动性的，并且强调了它们在比较不同数据集时的重要性。我之前对这两个概念总是混淆不清，读完这段，总算是明白了它们的区别和意义。 我特别喜欢作者在讲解“概率”时，所采用的“频率观”和“信念观”的对比。他用“抛硬币”的例子，来说明频率观如何理解概率，然后用“预测明天的天气”的例子，来说明信念观如何利用已有的信息来更新概率。这种从不同角度解读同一概念的方式，让我对概率有了更深刻、更全面的认识。 而且，书中在讲解“回归分析”时，并没有过多地纠缠于复杂的数学推导，而是侧重于概念的理解和实际的应用。他用“房子的大小和价格之间的关系”来举例，让我们理解了回归模型的意义，以及如何解读回归系数。他特别强调了“相关不等于因果”，这让我对如何分析和解读数据有了更理性的认识。 作者的语言风格非常生动幽默，他会时不时地穿插一些俏皮的评论，或者用一些生活中的段子来辅助说明，让阅读过程一点也不枯燥。我甚至觉得，自己在和一个很懂统计学的朋友在聊天，他不仅知识渊博，而且还很有趣。 这本书的排版设计也非常用心。它不是那种密密麻麻的文字堆砌，而是通过大量的图表、插图和醒目的标题，让整个页面看起来更加清晰、有条理，阅读起来一点也不会感到疲惫。 另外，作者在书中还会适时地给出一些“拓展阅读”的建议，或者是一些“思考题”，鼓励读者去主动探索，这对于想要进一步提升自己统计学知识的人来说，是非常宝贵的指导。 总而言之，《白话统计学(二版)》这本书，绝对是我近年来读过的最棒的统计学入门读物。它不仅让我摆脱了对统计学的恐惧，更重要的是，它让我看到了统计学背后那份严谨而又充满智慧的魅力。
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