趣味圖解統計分析方法！1.繫統梳理362個基礎概念，網羅統計學基礎知識，內容豐富2.配有507張插圖幫助理解，直觀易懂，趣味性強3.使用R語言實現電子表格軟件中無法實現的分析方法，幫助讀者輕松上手如果把科學比作語言，那麼統計學就是對語言來說不可或缺的語法。--現代統計學奠基人 卡爾·皮爾遜

●序章何謂統計學1
0．1何謂統計學2
0．2統計學可以做什麼4
第1章描述統計學7
1．1各種平均數8
1．2數據的離散程度①分位數和方差10
1．3數據的離散程度②變異繫數12
1．4變量的關聯性①相關繫數14
1．5變量的關聯性②等級相關16
第2章概率分布19
2．1概率和概率分布20
2．2概率相等的分布均勻分布22
2．3投硬幣的分布二項分布23
2．4鐘形分布正態分布24
2．5無單位的分布標準正態分布26
2．6掌握數據的位置σ區間29
2．7分布的形態偏度和峰度30
2．8隨機事件的分布泊松分布32
2．9同時處理多個數據卡方分布34
2．10卡方值的比F分布36
2．11代替正態分布t分布37
第3章推斷統計學41
3．1通過樣本獲取總體的特征推斷統計學42
3．2巧妙估計總體參數無偏估計44
3．3不受的數據個數自由度46
3．4樣本統計量的分布①平均數的分布48
3．5樣本統計量的分布②比例的分布50
3．6樣本統計量的分布③方差的分布51
3．7樣本統計量的分布④相關繫數的分布52
3．8與真值的差異繫統誤差和隨機誤差54
3．9關於樣本均值的兩大定理大數定律和中心極限定理56
第4章置信區間估計59
4．1有範圍的估計①總體均值的置信區間60
4．2有範圍的估計②總體比例的置信區間64
4．3有範圍的估計③總體方差的置信區間65
4．4有範圍的估計④總體相關繫數的置信區間66
4．5通過模擬來估計總體參數自助法68
第5章假設檢驗71
5．1判斷是否存在差異假設檢驗72
5．2兩種假設零假設和備擇假設74
5．3假設檢驗的步驟76
5．4指定的值（總體均值）和樣本均值的檢驗78
5．5假設檢驗中的兩類錯誤第一類錯誤和第二類錯誤84
5．6指定的值（總體比例）和樣本比例的檢驗86
5．7指定的值（總體方差）和樣本方差的檢驗87
5．8真的有相關關繫嗎？不相關檢驗88
5．9平均數差異的檢驗①兩獨立樣本的情形90
5．10平均數差異的檢驗②兩配對樣本的情形96
5．11比例之差的檢驗兩獨立樣本的情形98
5．12檢驗非劣效非劣效性試驗100
第6章方差分析和多重比較103
6．1用實驗確認效應單因素方差分析104
6．2多個樣本的等方差檢驗Bartlett檢驗110
6．3考慮個體差異配對的單因素方差分析112
6．4找出交互作用雙因素方差分析114
6．5不可以重復檢驗多重性120
6．6可重復的檢驗（多重比較法）①Bonferroni校正法和Scheffe法122
6．7可重復的檢驗（多重比較法）②Tukey法和Tukey-Kramer法124
6．8可重復的檢驗（多重比較法）③Dunnett法128
第7章非參數方法．131
7．1不依賴於分布的檢驗非參數方法132
7．2品質數據的檢驗獨立性檢驗（皮爾遜卡方檢驗）136
7．32×2交叉表的檢驗Fisher確切概率法142
7．4獨立的兩組定序數據的檢驗曼-惠特尼U檢驗144
7．5配對的兩組定序數據的檢驗符號檢驗148
7．6配對的兩組數值型數據的非參數檢驗威爾科克森符號秩檢驗150
7．7獨立的多組定序數據的檢驗Kruskal-Wallis檢驗152
7．8配對的多組定序數據的檢驗Friedman檢驗154
第8章實驗設計法．157
8．1費歇爾三原則①重復158
8．2費歇爾三原則②隨機化160
8．3費歇爾三原則③局部控制162
8．4各種實驗配置164
8．5減少實驗次數正交實驗法166
8．6正交實驗法的應用①質量工程學（參數設計）172
8．7正交實驗法的應用②聯合分析174
8．8樣本容量的確定方法功效分析176
第9章回歸分析185
9．1探究因果關繫回歸分析186
9．2將數據套用到公式中最小二乘法188
9．3評估回歸線的準確度決定繫數191
9．4檢驗回歸線的斜率t檢驗192
9．5判斷分析的準確度殘差分析195
9．6原因有多個時的回歸回歸分析196
9．7自變量之間的問題多重共線性198
9．8選擇有效的自變量變量選擇方法200
9．9解釋實質區別的變量①截距虛擬變量201
9．10解釋實質區別的變量②斜率虛擬變量202
9．11二值變量的回歸分析Probit分析204
9．12分析事件發生之前的時間①存活曲線208
9．13分析事件發生之前的時間②比較存活曲線210
9．14分析事件發生之前的時間③Cox回歸模型211
第10章多變量分析215
10．1收集信息主成分分析216
10．2發現潛在因素因素分析220
10．3記述因果結構結構方程模型226
10．4對個體進行分類聚類分析234
10．5分析品質數據的關聯性對應分析242
第11章貝葉斯統計學和大數據．247
11．1活用知識和經驗的統計學貝葉斯統計學248
11．2萬能公式貝葉斯定理250
11．3根據結果找原因事後概率252
11．4使用新數據提高準確性貝葉斯更新256
11．5大數據分析①大數據258
11．6大數據分析②關聯分析260
11．7大數據分析③趨勢預測和SNS分析262
附錄AR的安裝和使用方法265
附錄B統計數值表（分布表）、正交表、希臘字母271
索引287

本書通過大量統計圖表和手繪插圖，繫統地介紹了統計學的基礎知識和相應公式，講解了各種統計方法及其應用場景，並使用R語言進行了簡單實現。內容涉及概率分布、假設檢驗、置信區間估計、非參數方法和回歸分析等。全書圖文清晰直觀，基礎概念、統計方法和分析結果皆一目了然，是一本統計學入門佳作，旨在幫助讀者學習並應用統計學基礎知識，為今後的深入學習打下基礎。同時，本書還設有“統計學的歷史”“偉人傳”等專欄，趣味性十足。
本書適合所有對統計學感興趣的讀者閱讀。初學者可以通過本書掌握基礎知識，建立對統計學的整體印像；中級水平者可將本書用作參考手冊，隨時翻閱以便查漏補缺。本書還可作為統計學相關專業師生的輔助讀物使用。