本书主要包括了数据的收集，数据的描述，行变量和列变量的关系：对应分析，机会的度量：概率和分布，相关和回归分析，列联表、方差分析，两组变量之间的相关：典型相关分析，总体分布未知时的检验：非参数检验方法等十七章内容。本书由浅入深地把统计最基本和最有用的部分在书中完整地介绍给读者；而且让读者可以边学习，边着手用统计软件处理数据。

第一章 一些基本概念

 1.1 统计是什么？

 1.2 现实中的随机性和规律性，概率和机会

 1.3 变量和数据

 1.4 变量之间的关系

1.4.1 定量变量间的关系

1.4.2 定性变量间的关系

1.4.3 定性和定量变量间的混和关系

 1.5 统计、计算机与统计软件

 1.6 小结

 1.7 习题

第二章 数据的收集

 2.1 数据是怎样得到的？

 2.2 个体、总体和样本

 2.3 收集数据时的误差

 2.4 抽样调查和一些常用的方法

 2.5 计算机中常用的数据形式

 2.6 小结

 2.7 习题

第三章 数据的描述

 3.1 如何用图来表示数据？

3.1.1 定量变量的图表示：直方图、盒形图、茎叶图和散点图

3.1.2 定性变量的图表示：饼图和条形图

 3.2 如何用少量数字来概括数据？

3.2.1 数据的“位置”

3.2.2 数据的“尺度”

3.2.3 数据的标准得分

 3.3 小结

3.3.1 本章软件使用说明

3.3.2 本章的概括和公式

 3.4 习题

第四章 机会的度量：概率和分布

 4.1 得到概率的几种途径

 4.2 概率的运算

 4.3 变量的分布

4.3.1 离散随机变量的分布

4.3.2 二项分布

4.3.3 多项分布

4.3.4 Poisson分布

4.3.5 超几何分布

4.3.6 连续随机变量的分布

4.3.7 正态分布

4.3.8 x2-分布

4.3.9 t-分布

4.3.10 F-分布

4.3.11 均匀分布

4.3.12 累积分布函数

 4.4 抽样分布、中心极限定理

 4.5 用小概率事件进行判断

 4.6 小结

4.6.1 本章例题和软件使用说明

4.6.2 本章的概括和公式

 4.7 习题

第五章 简单统计推断：总体参数的估计

第六章 简单统计推断：总体参数的假设检验

第七章 相关和回归分析

第八章 列联表、x2检验和对数线性模型

第九章 方差分析

第十章 寻找多个变量的代表：主成分分析和因子分析

第十一章 把对象分类：聚类分析

第十二章 把对象归到已知的类中：判别分析

第十三章 两组变量之间的相关：典型相关分析

第十四章 行变量和列变量的关系：对应分析

第十五章 随时间变化的对象：时间序列分析

第十六章 总体分布未知时的检验：非参数检验方法

第十七章 生存分析简介