曾秀芹，厦门大学新闻传播学院教授、博导，心理学博士，主要从事消费者心理与行为、广告与品牌等领域的研究，长期从事“广告心理学”的教学与科研，已经在优秀学术刊物上发表30多篇论文，并出版专著《营销传播中的社会影响效果》《新闻传播统计学基础》等。

第一章 绪论
第一节 我们为什么学习统计
一、生活中统计学无所不在
二、统计学是强有力的武器
三、统计学在新闻传播学研究中的用途
第二节 什么是统计
第三节 本书的结构和特点
第四节 如何学好统计学
第二章 相关概念和术语
第一节 总体、样本、个体、参数和统计量
一、总体(population)
二、样本(sample)
三、个体(individual)
四、参数与统计量(parameter and statistic)
五、频数、比例、百分比和比率
第二节 随机变量
一、按作用分
二、按性质分
三、按测量级别分
第三节 测量的误差与精度
一、测量的误差
二、测量的精度
第四节 抽样误差与非抽样误差
一、非抽样误差
二、抽样误差
第三章 用数字描述分布
第一节 集中趋势的度量
一、众数
二、中位数与分位数
三、平均数
四、众数、中位数和均值特征比较及其适用情况分析
第二节 离散程度的度量
一、异众比率
二、四分位差
三、极差、平均差、方差和标准差
四、相对位置的度量：标准分数
五、相对离散程度：离散系数
六、各离散量数的特点比较与应用情况分析
第三节 分布的形状：偏态与峰态
第四章 用图形呈现分布
第一节 数据的预处理
第二节 分类数据的整理
一、频数分布表
二、数据的图示
第三节 顺序数据的整理
第四节 数值型数据的整理
一、分组频数分布表
二、直方图
三、茎叶图
四、箱线图
五、线 图
六、多变量数据的图示
第五节 制作表格的注意事项
第六节 如何绘制好的图表
第五章 概率与概率分布
第一节 度量事件发生的可能性
第二节 离散型变量的概率分布
第三节 连续型变量的概率分布
一、正态分布曲线及其基本特征
二、标准正态分布
第四节 由正态分布导出的几个重要分布
一、X2分布
二、t分布
三、F分布
第六章 样本统计量的概率分布
第一节 样本统计量及其分布
第二节 样本平均数的抽样分布
一、样本平均数抽样分布的特征
二、中心极限定理
三、中心极限定理的应用案例
第三节 样本比例的抽样分布
第七章 参数估计
第一节 参数估计的基本原理
一、点估计
二、区间估计
第二节 总体平均数的区间估计
一、总体正态分布且方差已知时的区间估计
二、总体正态分布但方差未知时的区间估计
三、总体非正态分布时的区间估计
第三节 总体比例的区间估计
第四节 总体方差的区问估计
第五节 样本量的确定
一、估计总体均值时样本量的确定
二、估计总体比例时样本量的确定
第八章 假设检验
第一节 假设检验的基本原理
一、为何要假设检验
二、假设的提出
三、显著水平
四、检验统计值与临界值
五、单侧检验与双侧检验
六、假设检验的两类错误
七、假设检验的流程
八、怎样表述决策结果
第二节 一个总体参数的检验
一、单样本均值的显著性检验
二、单样本比例的显著性检验
三、总体方差的检验
第三节 两个总体均值之差的检验
一、独立样本的显著性检验
二、相关样本的平均数之差检验
第四节 两个总体比例之差的检验
第五节 两个总体方差之比的检验
第九章 方差分析
第一节 方差分析的基本原理
一、方差分析中的误差分解
二、方差分析的基本原理
三、方差分析的基本假定
四、方差分析中假设的一般提法
第二节 单因素方差分析
一、什么类型的问题可运用方差分析来解决
二、单因素方差分析的步骤
三、自变量与因变量之间关系强度的测量
第三节 多重比较
第四节 双因素方差分析
一、无交互作用的双因素方差分析
二、有交互作用的双因素方差分析
第五节 实验设计
一、完全随机化设计
二、随机化区组设计
三、析因设计
第十章 相关分析
第一节 相关的概念
一、相关概念的提出
二、相关的性质
三、相关的直观表示法：散点图
四、相关的量化：相关系数
五、需要注意的几点
第二节 皮尔逊积差相关系数
一、相关系数的计算
二、相关系数的显著性检验
第三节 等级相关分析
一、斯皮尔曼等级相关
二、肯德尔和协系数
第四节 其他重要的相关系数
第十一章 一元线性回归
第一节 一元线性回归的估计和检验
第二节 回归直线的拟合优度
一、判定系数
二、估计标准误差
第三节 回归分析中的显著性检验
一、线性关系检验
二、回归系数的检验和判断
三、回归分析结果的评价
第四节 利用回归方程进行预测
一、点估计
二、区间估计
第五节 残差分析
一

《新闻传播统计学基础》第一章为绪论。概括性地介绍什么是统计学，如何学好统计学以及统计学在新闻传播领域中的应用。第二章为传播统计学的概览性知识，介绍这门课程所涉及的基本概念和术语，以便介绍后面的各种统计学方法。第三章到第五章为描述统计部分，介绍如何用数据和图表来描述数据的集中趋势和离散程度，以及如何对分类数据进行简单分析。从第六章开始，进入推断统计部分。其中第六章到第九章是推断统计的基本原理介绍，如概率分布、抽样分布、置信区间和假设检验，这也是理解后面统计分析方法的基础；第十章到第十四章分别介绍方差分析、相关分析、回归分析、信效度的检验方法和聚类分析，这些都是在传播研究中十分常用的分析方法，学习起来也较为简单。