前言
 第0 章 什么是统计学
  0.1 统计学的定义
  0.2 统计学的几个基本概念
  0.3 变量的类型
  0.4 基础统计学的主要内容
  0.5 统计软件
  附录0.1：初识SPSS
  练习与讨论
 第1 章 抽样调查
  1.1 什么是抽样调查
  1.2 问卷调查的主要方式
  1.3 抽样方法
  练习与讨论
 第2 章 数据的图形化描述
  2.1 属性变量的图表描述
  2.2 数值型变量的图表描述
  2.3 二维数据的图表描述
  2.4 与时间有关的数据展示
  2.5 空间数据的展示
  附录2.1：如何用SPSS 对数据进行图表描述
  练习与讨论
 第3 章 描述数据分布的数值特征
  3.1 对数据中心位置的描述
  3.2 对数据波动程度的度量
  3.3 百分位数和箱线图
  3.4 加权平均
  附录3.1：如何用SPSS 计算描述数据分布的数值特征
  练习与讨论
 第4 章 随机事件与概率
  4.1 随机事件与概率
  4.2 条件概率与事件的独立
  4.3 全概率公式与贝叶斯公式
  4.4 随机变量
  4.5 随机模拟
  练习与讨论
 第5 章 几种重要的随机变量及其分布
  5.1 二项分布
  5.2 泊松分布
  5.3 正态分布
  5.4 均匀分布
  5.5 三个与正态分布相关的分布
  附录5.1：如何用SPSS 验证数据的分布
  附录5.2：如何用EXCEL 计算各分布中的概率
  练习与讨论
 第6 章 样本的统计推断
  6.1 统计推断
  6.2 样本均值的分布
  6.3 总体均值的估计
  6.4 总体比例的估计
  6.5 样本量的确定
  附录6.1：如何用SPSS 计算均值的置信区间
  练习与讨论
 第7 章 总体均值的比较
  7.1 什么是假设检验
  7.2 假设检验中的几个重要概念
  7.3 总体方差未知时的假设检验（t 检验）
  7.4 两个总体均值的比较：双样本假设检验
  7.5 配对数据均值的比较
  7.6 总体比例的比较（Z 检验）
  7.7 多个总体均值的比较：方差分析
  附录7.1：用SPSS 比较总体均值
  练习与讨论
 第8 章 相关与回归分析
  8.1 线性相关与相关系数
  8.2 一元线性回归
  8.3 多元线性回归
  8.4 其他类型的回归模型
  附录8.1：用SPSS 进行相关性和回归分析
  练习与讨论
 第9 章 拟合优度检验与列联表分析
  9.1 拟合优度检验
  9.2 属性变量之间的关联性检验
  附录9.1：用SPSS 进行卡方检验
  练习与讨论
 第10 章 不依赖于分布的统计推断
  10.1 引言
  10.2 符号检验
  10.3 威尔科克森符号秩和检验
  10.4 两个独立样本的秩和检验
  10.5 比较多个总体的克鲁斯卡尔- 沃利斯检验
  10.6 斯皮尔曼秩相关系数
  附录10.1：用SPSS 进行非参数检验
  练习与讨论
 第11 章 时间序列分析
  11.1 时间序列及其构成成分
  11.2 平稳时间序列的预测
  11.3 时间序列的趋势预测
  11.4 复合型时间序列的分解预测
  附录11.1：用EXCEL 计算移动平均和指数平滑
  练习与讨论
 附录
  附录一 正态分布表
  附录二 卡方分布表
  附录三 t 分布表
  附录四 F 分布表
  附录五 威尔科克森符号秩和检验临界值表
  附录六 威尔科克森秩和检验临界值表
 统计词汇中英文对照表
 参考文献
 版权