导语

  

内容提要

  

    李兆元、刘萍著的《实用统计学方法(高等院校应用创新教材)》以非参数统计方法为主，针对不同数据类型和性质以及不同检验目的，介绍了41种常用统计方法。这些方法计算过程简单，对数据质量要求低，适用于各种数据类型。在介绍具体方法前，本书简要介绍了方法中涉及的基本概念，以帮助读者理解“数据”，去除“数据”的神秘性。本书重点不在方法的数理推导，而在如何选择正确的方法以供研究使用。全书尽量避免使用数学语言，回避繁杂的数理推演。书中增加检索表形式引导读者寻找所需方法，书末提供术语检索，方便读者随时翻阅相关定义。
    本书可作为生物科学、行为科学、医学和社会科学等专业本科生、研究生的教材，也可作为研究者的案头工具书。

    李兆元 西南林业大学教授，博士，研究生导师，中国灵长类学会理事，英国苏格兰皇家动物学会顾问。先后就读于华中师范大学、中国科学院昆明动物研究所、英国爱丁堡大学，主要从事生态学、行为学和动物地理学研究。在国内外学术期刊发表论文30余篇。长期关注旅游学、医学和社会科学等研究，并为相关科研工作提供数据采集和分析方法。参与出版的《叶猴生物学》，曾获中国科学院自然科学二等奖和新闻出版署全国优秀科技图书奖。

第1章  绪论
  1.1  本书为谁写
  1.2  为什么要学统计学
第2章  统计学的基本概念和方法的选择
  2.1  统计学的基本概念
  2.2  数据分布参数与数据转换
  2.3  统计检验的基础
  2.4  本书的结构和统计方法的选择
  2.5  统计学方法使用检索总表
第3章  变量间的相关关系检验Ⅰ：分类型数据
  3.1  佛爱系数r□
  3.2  克莱姆系数C
  3.3  兰布达系数LB
  3.4  方法选择检索表
第4章  变量间的相关关系检验Ⅱ：等级型数据
  4.1  斯皮尔曼秩相关系数rs
  4.2  肯德尔偏秩相关系数Txyz
  4.3  非对称关联萨默斯指数dBA
  4.4  肯德尔和谐系数W
  4.5  方法选择检索表
第5章  变量间的相关关系检验Ⅲ：间隔型和比例型数据
  5.1  协方差
  5.2  皮尔逊积矩相关系数
  5.3  r2的含义
  5.4  方法选择检索表
第6章  回归分析
  6.1  数据变化趋势与回归线
  6.2  回归方程和回归线的建立
  6-3回归线的误差及其显著性
  6.4  变量y的估计值的置信区间
  6.5  两条回归线之间的差异
  6.6  自变量对因变量的贡献率
  6.7  变量间的曲线关系和数据的转换
第7章  样本间的比较Ⅰ：分类型数据
  7.1  二项式检验
  7.2  卡方吻合度检验
  7.3  麦氏变化检验
  7.4  费歇尔检验
  7.5  两个独立样本的卡方检验
  7.6  柯克兰Q检验
  7.7  多个独立样本的卡方检验
  7.8  G检验
  7.9  方法选择检索表
第8章  样本间的比较Ⅱ：等级型数据
  8.1  K-S单样本检验
  8.2  变点检验
  8.3  符号检验
  8.4  威尔科克森符号秩检验
  8.5  中位数检验
  8.6  曼-惠特尼U检验
  8.7  罗伯斯特秩检验
  8.8  K-S双样本检验
  8.9  西格尔一图奇检验
  8.10  弗里德曼秩次双向方差分析
  8.11  佩奇检验
  8.12  中位数检验的扩展
  8.13  克拉斯科尔一沃利斯单向方差分析
  8.14  荣基尔检验
  8.15  方法选择检索表
第9章  样本间的比较：间隔型和比例型数据
  9.1  成对重复数据的排列检验
  9.2  两个独立样本的排列检验
  9.3  等级差异的摩西秩检验
  9.4  F检验
  9.5  t检验
  9.6  z检验
  9.7  方法选择检索表
第10章  方差分析
  10.1  单向方差分析
  10.2  双向方差分析
  10.3  单观察值的双向方差分析
  10.4  环境梯度影响
  lO.5  随机区组设计
  10.6  拉丁方
第11章  多变量分析
  11.1  主成分分析
  11.2  聚类分析
  11.3  判别分析
参考文献
附录
索引