书籍介绍

这是一本被无数数学恐惧症患者奉为“救命稻草”的统计入门书。与国内教材动辄堆砌公式、让人望而生畏不同，作者把抽象的统计概念拆解成“说人话”的语言：z分数不过是“得到的差异”除以“偶然引起的差异”，自由度就是“还能自由变化的分数个数”。它不要求你先啃概率，而是让毫无基础的人也能顺着逻辑一步步走通。读者反复提及的，正是这种把枯燥推导讲活的能力——有人读它“从入门到精通只需十天”，有人在德语课上终于“开云见月”。它适合那些曾被统计吓退、却仍想真正理解数据背后逻辑的人。唯一遗憾的是，方差分析之后印刷错误偏多，翻读时需留个心眼。

AI导读

核心看点

深入浅出讲解统计，专为数学基础薄弱者设计。
将统计知识整合进行为科学研究，强调实际应用。
涵盖描述性统计、推论统计及相关回归等核心内容。

读者共识

被誉为“神书”，拯救了无数被统计课折磨的学生。
相比国内教材，讲解更细致，真正做到了通俗易懂。
虽有小瑕疵，但仍是入门必读的经典统计学教材。

精彩摘录

"\[z = \frac{得到的差异}{偶然引起的差异} \] 例如，z分数 z=3.00 意味着在样本和假设之间的差异是期望随机出现差异的 3 倍"
"如果样本大小足够大，任意处理效应，不管有多小，都能足以使得我们拒绝虚无假设"
"自由度是指在样本中有多少个分数是独立的，并可以自由地变化，因为样本平均数限制了一个样本分数的值，这个样本的自由度是n-1。"
"总的来说，大的样本方差能够使数据中的任何平均数差异变得模糊，并且降低了在假设检验中得到显著差异的可能性。"
"独立测量和重复测量是两个基本的研究方法，在研究者要设计一个比较处理条件的研究的任何时候都可以使用。也就是说，研究者可以选用两个独立的样本，每个处理有一个样本，或者研究者可以选用一个样本，并且同一个个体在两个处理条件中都要被测量。"
"事后比较是附加的假设检验，在方差分析后使用，从而准确地确定哪些平均数差异是显著的，哪些不是。"
"一个因素的不同水平之间的平均数差异称为这个因素的主效应。当研究的设计被表现为一个矩阵时，一个因素决定行，另一个因素决定列，那么行与行之间的平均数差异描述了一个因素的主效应，列与列之间的平均数描述了另一个因素的主效应。"
"两个因素的交互作用发生在单个条件的平均数差异与总的因素的主效应不同时，当一个因素的效应依赖于另一个因素的不同水平时，那么在因素间存在交互作用。"