《信息专业人员常用统计方法》一书深入浅出地讲述了信息专业人员常用基本统计学描述统计学、t检验、X2检验、方差分析、相关、回归、基本非参数统计检验的理论及应用，也对中、高级统计方法——多重回归分析和线性关系模型作了介绍。

本书适合大专院校相关专业师生阅读和所有用到统计学方法的其他专业人员参考使用。

本书深入浅出地讲述了信息专业人员常用基本统计学描述统计学、t检验、X2检验、方差分析、相关、回归、基本非参数统计检验的理论及应用，也对中、高级统计方法——多重回归分析和线性关系模型作了介绍。本书的突出特点是，着眼于统计学方法应用的完整过程，着重于在对统计学基本逻辑的理解、统计学方法的选择和统计分析结果的解释上进行形象化描述，而不陷入技术细节和繁琐的数学公式之中，使读者感到轻松、实用。本书适合大专院校相关专业师生阅读和所有用到统计学方法的其他专业人员参考使用。

第1章 起步——区分数据类型

 1．1 名义数据

 1．2 有序数据

 1．3 区间数据

 1．4 比例数据

 1．5 数据转换

第2章 避免手工计算和公式处理——使用软件

 2．1 软件类型

 2．2 软件选择

 2．3 如何将数据组织成计算机文档

 2．4 如何处理缺失数据

第3章 初步观察——利用图表观察数据特征

 3．1 图表的种类

 3．2 一种特殊的条图——直方图

第4章 将杂乱的数据汇总为整齐的数字——描述统计学

 4．1 集中趋势的度量

 4．2 变异性度量

 4．3 综合应用描述统计学度量指标——示例

第5章 什么是“统计显著性”——推断统计学的基本概念

 5．1 描述统计学与推断统计学

 5．2 总体与样本

 5．3 参数与统计量

 5．4 概率与频率分布

 5．5 正态分布

 5．6 Z分植 

 5．7 标准正态分布

 5．8 置信区间

 5．9 假设检验——统计显著性无统计显著性

 5．10 统计检验的错误——I类错误和II类错误

第6章 如何收集数据——抽样方法

 6．1 简单随机抽样

 6．2 系统抽样

 6．3 分层抽样

 6．4 抽样偏倚

第7章 检验名义数据与有序数据的关系——X2检验

 7．1 X2检验的逻辑性

 7．2 预期频数计算

 7．3 X2值

 7．4 X2表

 7．5 检验关系模式

 7．6 使用软件进行X2检验的示例

 7．7 使用X2检验的前提条件

第8章 检验区间数据和比例数据的关系——相关和回归

 8．1 相关类型

 8．2 用散点图观察关系模式

 8．3 度量关系强度——皮尔逊系数r

 8．4 皮尔逊系数rp的显著性检验

 8．5 相关和因果

 8．6 回归方程和回归线

 8．7 预测

 8．8 进行相关分析和回归分析的前提条件

第9章 两个样本间存在显著差异吗?——t检验

 9．1 独立t检验与配对t检验

 9．2 t检验逻辑

 9．3 t检验过程

 9．4 用软件进行t检验示例

 9．5 使用t检验的前提条件

第10章 三个或多个样本存在显著差异吗?——方差分析

 10．1 方差分析逻辑

 10．2 方差分析过程

 10．3 用软件进行方差分析示例

 10．4 检验差异模式

 10．5 使用方差分析的前提条件

第11章 数据不符合参数检验条件——使用非参数检验

 11．1 Spearman秩相关系数

 11．2 Mann—Whitney检验

 11．3 Wilcoxon符号秩检验

 11．4 Kruskal—Wallis检验

 11．5 非参数检验的优缺点

11．5．1 非参数检验的优点

11．5．2 非参数检验的缺点

11．5．3 何时使用非参数检验

第12章 如何选择检验法?——路线图

第13章 多变量分析——使用高级统计学方法

 13．1 两因素方差分析

 13．2 多重回归

13．2．1 我们为什么需要多重回归? 

13．2．2 多重回归方程

13．2．3 回归系数

13．2．4 多重相关系数和多重决定系数

13．2．5 偏相关系数

 13．3 LISREL 

附录

 附录1 标准正态分布

 附录2 随机数表

 附录3 X2临界值

 附录4 皮尔逊系数r的临界值

 附录5 t的临界值

 附录6 方差分析(a=0．05)中F的临界值

 附录7 Tukey’s HsD(a=0．05)的临界值

参考书目

索引