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样章试读
目录
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序章 轻松学习统计学 1
引言 2
第1章 汇总表和图表 5
1.1 汇总表和图表 6
1.1.1 引言 6
1.1.2 汇总表（透视表） 10
1.1.3 柱形图的制作方法 14
1.1.4 处理数据透视表的注意事项 17
1.1.5 结语 18
1.2 绘制折线图 18
1.2.1 引言 18
1.2.2 生成符合标准正态分布的随机变量 19
1.2.3 绘制折线图 23
1.2.4 大量数据的汇总 24
1.2.5 结语 24
1.3 调查数据的分析 25
1.3.1 引言 25
1.3.2 数据的内容 25
1.3.3 修正问卷调查的数据 26
1.3.4 整理问卷调查的数据 27
1.3.5 追加新的变量 29
1.3.6 调查数据的应用 31
1.3.7 从调查数据制作柱形图 33
1.4 调查数据的图表化—连续变量的图表 34
1.4.1 引言 34
1.4.2 制作折线图 34
1.4.3 平均值的表示方法 37
1.4.4 散点图 38
1.5 平均和方差的计算方法 49
1.5.1 引言 49
1.5.2 从原始数据求平均 49
1.5.3 从汇总表计算平均值 50
1.5.4 偏差平方和、方差 52
1.5.5 用基本方法计算方差 54
1.5.6 按照公式计算方差 55
1.5.7 利用汇总表计算方差 56
1.5.8 从一般汇总表计算方差 56
1.5.9 标准方差 57
1.5.10 总体方差和无偏方差 58
1.5.11 其他统计量 58
1.5.12 结语 58
第2章 概 率 61
2.1 什么是概率 62
2.1.1 随机变量和概率分布 63
2.2 可能性 —排列、组合、概率 63
2.2.1 引言 63
2.2.2 排列 64
2.2.3 组合 65
2.2.4 用Excel函数计算阶乘、排列、组合的方法 66
2.2.5 概率的基础知识 67
2.2.6 结语 68
2.3 概率分布 68
2.3.1 引 言 68
2.3.2 LOTO6的中奖号码 69
2.3.3 用Excel模拟LOTO6 72
2.3.4 概率的分布函数 76
2.3.5 结语 78
第3章 分布 81
3.1 分布的概念 82
3.2 制作能够直观感受统计的演习工作表 82
3.2.1 引言 82
3.2.2 操作简介 83
3.2.3 定义单元格的名称 84
3.2.4 “宏”的设定与录制 85
3.2.5 确认“宏”的运行状况并绘制表格 87
3.2.6 利用均匀随机变量进行确认 90
3.2.7 均匀随机变量的和 91
3.2.8 结语 91
3.3 体验二项分布——概率分布的基础是掷硬币 91
3.3.1 引言 91
3.3.2 二项分布的概念 91
3.3.3 制作二项分布的演习工作表 95
3.3.4 结语 97
3.4 泊松分布 98
3.4.1 引言 98
3.4.2 什么是泊松分布 98
3.4.3 泊松分布的模拟演示 99
3.4.4 例1 交通事故和事故死亡人数的发生频率 101
3.4.5 例2 足球的得分差 102
3.4.6 结语 104
3.5 分布之王—正态分布 106
3.5.1 引 言 106
3.5.2 制作演示工作表 106
3.5.3 正态分布的正式表现形式与标准化 108
3.5.4 标准正态分布 109
3.5.5 正态分布的图像（概率密度函数）及其累积（累积概率密度函数） 110
3.5.6 结语 112
3.6 χ2分布 113
3.6.1 引言 113
3.6.2 什么是χ2分布？ 114
3.6.3 由正态分布推出χ2分布 115
3.6.4 演习工作表 116
3.6.5 χ2分布和分割表的偏差 117
3.6.6 2×2分割表 119
3.6.7 1×4分割表 120
3.6.8 结语 121
3.7 F 分布 121
3.7.1 引言 121
3.7.2 什么是F 分布 122
3.7.3 演示工作表的准备 122
3.7.4 结 语 124
第4章 比较样本 125
4.1 两个变量的分布—假设检验法 126
4.1.1 引言 126
4.1.2 假设检验法的基本思路 126
4.1.3 女人高跟鞋的高度 128
4.1.4 双侧检验和单侧检验 130
4.1.5 一般性假设检验法的操作方法 131
4.1.6 分布的位置关系以及第一种错误（α）、第二种错误（β） 131
4.1.7 结 语 134
4.2 数据的分布—你在众人当中的排名 134
4.2.1 引言 134
4.2.2 准备服从正态分布的分数数据 135
4.2.3 将服从正态分布的分数标准化 136
4.2.4 从标准正态分布到偏差值、排名 137
4.2.5 关注偏差值时应当注意的问题 139
4.2.6 结 语 139
4.3 通过样本的离散计算整体的离散 140
4.3.1 引言 140
4.3.2 准备数据 140
4.3.3 无偏方差和总体方差的关系 141
4.3.4 结 语 144
4.4 平均值的离散—平均值不是只有一个吗？ 145
4.4.1 样本平均和总体平均的关系 145
4.4.2 大数法则 145
4.4.3 中心极限定理 148
4.4.4 潜藏在平均值中的误差 150
4.4.5 结语 151
4.5 t 分布—通过少量样本考察总体 152
4.5.1 引言 152
4.5.2 体验t 分布 152
4.5.3 准备工作表 153
4.5.4 结语 155
4.6 两个平均值之和与之差的分布—合二为一 156
4.6.1 引言 156
4.6.2 理解平均值之差的性质 157
4.6.3 准备工作表 158
4.6.4 结语 160
4.7 考虑两个样本平均值—t检验 160
4.7.1 引言 160
4.7.2 t 分布的工作表 164
4.7.3 结语 166
第5章 思考差异 167
5.1 如何选择检验的方法 168
5.1.1 引言 168
5.1.2 确定数据的种类和性质 168
5.1.3 变量的对应 170
5.1.4 检验方法的选择 171
5.1.5 结语 171
5.2 等方差的检验 172
5.2.1 引言 172
5.2.2 BMI指数的偏差 172
5.2.3 传统的等方差检验 173
5.2.4 通过FTEST函数进行等方差检验 175
5.2.5 结语 175
5.3 t 检验的例题 176
5.3.1 引言 176
5.3.2 传统t 检验的方法 177
5.3.3 通过TTEST函数进行t 检验 179
5.3.4 成对数据的t 检验 180
5.3.5 传统的Welch检验 181
5.3.6 通过TTEST函数进行Welch检验的方法 181
5.3.7 使用频率表来进行t 检验的方法 182
5.3.8 结语 183
5.4 卡方检验 184
5.4.1 引言 184
5.4.2 独立性的检验——一口闷和年龄的关系 184
5.4.3 独立性的检验——联谊时一口闷的是与非 188
5.4.4 契合度的检验——Numbers3的中奖数字 191
5.4.5 拟合优度的检验——足球运动员的得分差 192
5.4.6 McNemar检验 194
5.4.7 McNemar检验的例题 197
5.4.8 结语 198
第6章 方差分析和回归分析的实践 199
6.1 理解方差分析 200
6.1.1 引言 200
6.1.2 方差分析的概念 200
6.1.3 计算组间波动的平方和 203
6.1.4 表示组内波动的平方和 203
6.1.5 平均值的多重比较 205
6.1.6 结语 206
6.2 方差分析的例题 206
6.2.1 引言 206
6.2.2 从原始数据进行方差分析 207
6.2.3 从汇总表进行方差分析 208
6.2.4 散点图 210
6.2.5 结 语 211
6.3 回归分析 212
6.3.1 引言 212
6.3.2 准备数据 212
6.3.3 绘制散点图，计算斜率和截距 213
6.3.4 回归分析的概念 215
6.3.5 计算回归系数和截距 216
6.3.6 相关系数 217
6.3.7 回归分析和方差分析的关系 218
6.3.8 结语 221
第7章 U检验和Wilcoxon符号秩和检验 223
7.1 秩和检验 224
7.1.1 引言 224
7.1.2 秩的性质 224
7.1.3 U检验的概述 225
7.1.4 U检验的详细内容 226
7.1.5 U的分布 228
7.1.6 Wilcoxon符号秩和检验 230
7.1.7 少量数据的解析——对同性和异性一口闷的印象 231
7.1.8 T cal分布 234
7.1.9 制作通用的工作表 236
7.1.10 结语 238
7.2 无参数检验的例题 238
7.2.1 U检验的例题 239
7.2.2 Wilcoxon符号秩和检验的例题 241
7.2.3 结语 243
7.3 综合练习—抽烟、性骚扰、一口闷等话题 243
7.3.1 抽烟、一口闷都是性骚扰的预备军？ 243
7.3.2 对象和方法 244
7.3.3 抽烟与性骚扰拒绝度关系的t 检验 246
7.3.4 一口闷与拒绝度 248
7.3.5 分析结果的应用 249
后记 251
译后记 253
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