生活节奏和心脏病有何关系？影响课程评价的因素有哪些？父母早逝如何影响儿童敏感性？……本书利用大量真实的行为研究数据，让读者在对行为科学议题的分析中，理解统计学概念以及数据分析逻辑，而不是死记硬背地执行统计技术。读者将超越数字运算，学会进一步理解行为科学实验所提出的研究问题。
本书系统介绍了描述统计学、假设检验和抽样分布、相关和回归分析、平均数检验、统计功效、方差分析、x2检验、自由分布检验以及元分析技术，而且对统计功效的强调贯串全书，重视培养对统计结果的解读能力——从简单宣布样本间的差异显著与否，过渡到能解释这些差异对于实验目的意味着什么。此外，本书囊括了切尾平均数、温式方差、随机化检验、自助抽样、元分析等其他基础教材很少涉猎的内容，为读者解决现实数据问题拓宽思路。本书更整合了当前热门数据分析软件SPSS和R的操作示范，强调在软件操作中加深理解，同时提供了丰富的网络资源和配套数据包，这些都为读者直观地掌握统计思维和操作提供了宝贵资源。
本书穿插了许多重难点专栏，犹如教授就在身边给予手把手的教导，适合数学基础不扎实的学生自学并解除畏难情绪。作者还不时地指出可以扩展学习的地方，将统计学的世界、统计学名家的创新与开拓带到读者面前，因此也适合追求更高层次学习、未来真正从事研究工作的学生。

邵志芳，1985年毕业于华东师范大学心理学系并留校任教。1994年获得博士学位。长期从事认知心理学研究，并讲授心理统计学、认知心理学等课程。曾在SSCl和CSSCl期刊上发表论文20余篇。著有《心理与教育统计学》《认知心理学——理论、实验和应用》(第二版，2015年获得四年一届的上海市高校教材奖)《思维心理学》(第二版)《社会认知》等教材和专著。主要翻译作品有《基础与应用心理学》(闵斯特伯格著)和《认知心理学》(索尔索等著，第七、八版)。

第1章 导言
1.1 一个发展中的领域
1.2 环境的重要性
1.3 基本术语
1.4 统计程序的选择
1.5 使用计算机
1.6 总结
1.7 快速复习
1.8 习题
第2章 基本概念
2.1 测量量表
2.2 变量
2.3 随机抽样
2.4 符号
2.5 总结
2.6 快速复习
2.7 习题
第3章 数据展现
3.1 绘制数据
3.2 茎叶图
3.3 读图
3.4 绘制数据的其他方法
3.5 描述分布
3.6 用SPSS展现数据
3.7 总结
3.8 快速复习
3.9 习题
第4章 集中量
4.1 众数
4.2 中位数
4.3 平均数
4.4 众数、中位数和平均数的相对优劣
4.5 用SPSS和R计算集中量
4.6 一个简单的演示——直观的统计学
4.7 总结
4.8 快速复习
4.9 习题
第5章 差异量
5.1 全距
5.2 四分位距
5.3 平均差
5.4 方差
5.5 标准差
5.6 方差和标准差的计算公式
5.7 作为估计量的平均数和方差
5.8 箱须图：差异量和极端数值的图形表示
5.9 对于切尾样本的回顾
5.10 用SPSS和R计算差异量
5.11 月亮错觉
5.12 直观的统计学
5.13 总结
5.14 快速复习
5.15 习题
第6章 正态分布
6.1 正态分布
6.2 标准正态分布
6.3 根据概率为观察值设定上下限
6.4 与z相关的量
6.5 直观的统计学
6.6 总结
6.7 快速复习
6.8 习题
第7章 概率的基本概念
7.1 概率
7.2 基本术语和规则
7.3 概率在有争议问题上的应用
7.4 结果报告
7.5 间断变量与连续变量
7.6 间断变量的概率分布
7.7 连续变量的概率分布
7.8 总结
7.9 快速复习
7.10 习题
第8章 抽样分布与假设检验
8.1 抽样分布和标准误
8.2 另外两个例子——课程评价和人类决策
8.3 假设检验
8.4 零假设
8.5 检验统计量及其抽样分布
8.6 运用正态分布进行假设检验
8.7 Ⅰ类错误与Ⅱ类错误
8.8 单尾检验和双尾检验
8.9 直观的统计学
8.10 综合举例
8.11 回顾课程评价和沉没成本的例子
8.12 总结
8.13 快速复习
8.14 习题
第9章 相关
9.1 散点图
9.2 一个例子：生活节奏与心脏病之间的关系
9.3 协方差
9.4 皮尔逊积差相关系数（r）
9.5 秩次数据之间的相关系数
9.6 影响相关的因素
9.7 警惕极端观察值
9.8 相关关系与因果关系
9.9 一件事情如果看起来好得出奇，也许真该怀疑
9.10 相关系数的显著性检验
9.11 相关系数的置信区间
9.12 相关系数矩阵
9.13 其他相关系数
9.14 用SPSS计算相关系数
9.15 r2和效应量
9.16 直观的统计学
9.17 回顾：课程质量评价与预期成绩有相关吗？
9.18 总结
9.19 快速复习
9.20 习题
第10章 回归
10.1 应激水平与心理健康的关系
10.2 基本数据
10.3 回归线
10.4 预测的准确性
10.5 极端数值的影响
10.6 回归分析中的假设检验
10.7 用SPSS进行回归分析
10.8 直观的统计学
10.9 综合举例（用于复习）
10.10 回归与相关
10.11 总结
10.12 快速复习
10.13 习题
第11章 多元回归
11.1 概述
11.2 第一个例子：资助我们的学校
11.3 多元回归方程
11.4 残差
11.5 假设检验
11.6 完善回归方程
11.7 专栏：用R解决多元回归问题
11.8 第二个例子：怎样才能成为一个自信的母亲？
11.9 第三个例子：癌症病人的心理症状
11.10 总结
11.11 快速复习
11.12 习题
第12章 单样本平均数的假设检验
12.1 平均数的抽样分布
12.2 σ已知时平均数的假设检验
12.3 σ未知时平均数的假设检验（单样本t检验）
12.4 影响t值的因素与关于H0的决策
12.5第二个例子：月亮错觉
12.6 效应到底有多强？
12.7 平均数的置信限
12.8 用SPSS和R进行单样本t检验
12.9 良好猜测好于空着不答
12.10 直观的统计学
12.11 置信区间可能比零假设检验重要得多
12.12 总结
12.13 快速复习
12.14 习题
第13章 双相关样本平均数的假设检验
13.1 相关样本
13.2 将学生氏t用于差异分数
13.3 一人之群与多人之群
13.4 相关样本的优缺点
13.5 我们发现的效应有多强？——效应量
13.6 差异分数的置信限
13.7 用SPSS和R进行相关样本t检验
13.8 结果报告
13.9 总结
13.10 快速复习
13.11 习题
第14章 双独立样本平均数的假设检验
14.1 平均数之差的分布
14.2 方差不齐性
14.3 分布的非正态性
14.4 双独立样本t检验的第二个例子
14.5 再谈效应量
14.6 μ1-μ2的置信限
14.7 效应量的置信限
14.8 检验结果可视化
14.9 结果报告
14.10 幸运符有用吗？
14.11 直观的统计学
14.12 总结