本书是为循证研究领域初学者设计的统计学入门读物。本书重点介绍了描述性统计等统计学基础知识，通过简明易懂的方式，帮助读者掌握在循证研究中常用的数据处理、描述和分析方法。同时，本书结合统计理论，应用实地调研的数据进行Stata操作，让读者在理解统计理论的同时能够进行实战操作，具有很强的指导性和应用性。
本书适合社会科学、教育学、医学等领域的研究生和本科生，以及从事循证研究的相关人员阅读。

第一章 数据的类型
第一节 数据简介
第二节 信息源视野
第三节 信息能力感知与ICT的使用与获取
第四节 信息贫困的关联因素
第五节 数据分类
第六节 数据来源
第二章 数据处理与展示
第一节 数据处理
第二节 数据展示
第三章 描述性统计
第一节 统计表
第二节 统计分组
第三节 集中趋势
第四节 离散趋势
第五节 偏度与峰度
第六节 数据标准化
第四章 统计推断基础
第一节 抽样推断概述
第二节 抽样方案设计
第三节 抽样平均误差
第四节 必要样本容量
第五节 参数估计
第六节 假设检验
第五章 总体均值的检验与方差分析
第一节 总体均值的检验
第二节 方差分析
第三节 协方差分析
第六章 聚类分析
第一节 聚类分析概述
第二节 系统聚类分析
第三节 动态聚类分析
第七章 因子分析
第一节 因子分析概述
第二节 因子分析的基本模型和统计量分析
第三节 因子分析的计算
第四节 因子分析的步骤
第八章 相关分析
第一节 相关关系概述
第二节 相关系数
第九章 回归分析
第一节 一元线性回归分析
第二节 多元线性回归分析
第三节 不同函数形式和变量类型的影响
第四节 哑变量
第十章 非参数检验
第一节 单样本非参数检验
第二节 多样本非参数检验
第十一章 时间序列分析
第一节 时间序列分析概述
第二节 时间序列的水平指标
第三节 时间序列的速度指标
第四节 时间序列的因素分析
第五节 季节效应分析
第六节 循环变动和不规则变动分析
第七节 ARIMA模型
第十二章 面板数据分析
第一节 面板数据概述
第二节 线性面板数据模型与Stata实现
第三节 动态面板数据的广义矩方法
第四节 非线性面板数据模型与Stata实现
第五节 利用面板数据做项目评价与政策分析及Stata实现
第十三章 测量
第一节 测量的定义与工具
第二节 测量方法
第三节 测量工具的信度评价
第四节 测量工具的效度评价
第五节 “个人信息世界量表”的信度检验
第六节 “个人信息世界量表”的效度检验
第十四章 统计指数
第一节 指数的概念和分类
第二节 个体指数与综合指数
第三节 平均指数
第四节 指数体系与因素分析
第五节 几种重要的统计指数编制