对于好的本科统计入门书有什么建议吗？

我希望你能给我一些建议。我在一所非常多样化的大学（由少数群体组成）中任教，而学生大多是心理学专业。大多数学生都是刚从高中毕业的学生，​​但其中一些是年龄较大的40岁以上的回国学生。大多数学生都存在动机问题和对数学的反感。但是我仍在寻找一本涵盖基本课程的书：从描述性到ANOVA一直到实验方法范围内的采样，测试和测试。该部门要求我在课堂上使用SPSS，但我喜欢在Excel等电子表格中进行分析的想法。

ps其他老师使用一本我不喜欢的书，因为它广泛依赖于计算公式。我发现使用这些计算公式-而不是更直观，计算量更大的与合理和基本算法一致的公式-直观，不必要和令人困惑。这是我所引用的《行为科学统计学要旨》，第7版，纽约州立大学弗雷德里克·J·格雷夫特分校，布罗克波特Larry B. Wallnau纽约州立大学，布罗克波特ISBN-10：049581220X谢谢您的阅读！

Freedman，Pisani和Purves撰写的《统计学》一书源于UC Berkeley教授的一门颇受欢迎且成功的课程。我已将其用作本科生的入门介绍文本，在教授研究生统计课程时借用了它的一些想法，并赠送了许多副本给同事和客户。其受欢迎的原因有很多：

• 它的叙述和问题是由实际案例研究和具有明显重要性的实际数据驱动的，而不是由如此多的文本构成的。这些都是真正有趣且令人难忘的，包括Salk脊髓灰质炎疫苗试验，1936年的《文摘》民意测验崩溃，伯克利研究生歧视诉讼（取决于辛普森悖论），费舍尔对孟德尔豌豆结果的批评等等。

• 它在三个级别上存在广泛的问题：在每章的小节末尾（其中有数百个），在每章末尾（超过30个）和在主要章节组的末尾（我记得大约4个） 。这些问题只需要很少的数学知识或根本不需要数学知识：它们着眼于潜在的误解，这些误解是作者在广泛的经验中发现的。

• 它侧重于统计思想和推理，而不是数学。

• 它几乎不使用数学公式。数量关系通常以图形和文字形式表达。（他们的意思很清楚，以至于当我第一次读这本书时，作为一个完全不了解统计学的数学研究生，我能够毫无困难地重现所有基础数​​学理论。）

• 它涵盖了大多数传统材料，包括二项分布和正态分布，置信区间，z检验，t检验，卡方检验，回归以及理解这些所需的最小概率和组合数学。

一些潜在的缺点包括：

• 不处理贝叶斯统计。这将使这本书在十年内过时。

• 没有对ANOVA的治疗（心理学系的学生可能会最想念这一点）。

• 没有讨论计算。

我认为后两者并不重要：一位优秀的讲师可以轻松提供ANOVA资料，并可以根据需要教授尽可能多的计算机知识。贝叶斯统计的遗漏是否重要很重要将取决于教师的品味和目标。

最后，我应该指出，尽管数学要求很小，但我对学生的前测和后测表明，那些怀有沉着性格和习惯进行定量思考的习惯的人仍然能从中学到更多它比那些没有的人。我的大多数学生在数学知识的预测试中表现不佳（90％的成绩不及格），但在批判性思维的预测试中表现不佳的学生（Shane Frederick的认知反射测试）在学期中的学习成绩却明显低于其他学生。前后测试均包括完整的40项CAOS测试基本概念，任何入门级的统计课程都应包括在内。这个班的学生一直表现出比CAOS文献报道的进步多一倍的进步。认知反射评分较差的学生仅提高了平均水平（或未能完成课程）。我没有数据来说明这种额外改进的原因，但我怀疑教科书至少应该得到一些荣誉。

《 Statistics Unplugged》是一本关于入门统计的好书。作者首先介绍了统计检验的逻辑，然后给出了数学公式。这种方法有助于消化新概念。整本书中有几个示例，这些示例以需要解决的问题的形式呈现，而不是假设的陈述和数学步骤。

我读了Freedman（几乎是整本书）和OpenIntro Statistics（超过三分之一）。这些书都很好。

我最终找到了与我要寻找的书接近的书：用R学习统计学： Daniel Navarro 为心理学学生和其他初学者编写的教程。它可以从网上免费获得（合法），您也可以订购印刷版，价格约为30美元（有关详情，请参阅书页）。

本书的主要优点是：

• 介绍了嵌入在文本中的R实现。R具有本书中介绍的大多数方法的内置函数。在R没有内置函数的地方，作者为此编写了自己的函数，并在其lsr库下的CRAN上提供了该函数，因此您的学习已相当完整。我个人认为这是本书的最大优点。

• 这本书比Freedman和OpenIntro更为全面。除基础知识外，它还涵盖了诸如Shapiro-Wilk检验，Wilcoxon检验，Spearman相关性，修正的均值以及关于贝叶斯统计的章节等主题。

• 每个主题背后的动机都得到了清晰的解释。主题后面还有很多历史记录，因此您可以欣赏一种方法的实现方法。

• 该书是根据读者的反馈反复编写的，我相信作者在此书上仍在改进。

唯一的缺点是硬拷贝版本又大又重！

Thom Baguley是《英国数学和统计心理学杂志》的卸任编辑，他出版了《严重统计》一书，您可能会觉得有用。不过，它依赖R而不是SPSS。

我对第7版中的书籍感到怀疑。在我的教学经验中，这意味着对部分内容和问题进行了改组，以便学生必须购买最新版本才能为出版商带来现金流，而作者的版权使用费则与课程保持一致。很少有严肃的，研究水平的专着作者撰写过第二版，并且更高的数量显然是一个例外。（肯德尔的统计图书馆是一个明显的例外，但我真的无法想到我所知道的任何第三本书。）

我坚信，只有当博士使用Excel时，Excel才是统计分析的好工具。统计员。与之相比，使用R或Stata之类的现代软件包来教授本科统计学可能会带来灾难性的后果，并且几乎不教授统计学。只需尝试在Excel中生成标准化的残差vs.杠杆回归图，然后将其与这些软件包中的单线比较即可。统计专业的学生将需要了解该理论，因此他们需要从头开始构建这些图，但仍要使用统计软件包，而不是在Excel中复制/粘贴公式。非主要本科生需要获得数据分析的感觉，而Excel充其量只能使它模糊。

Ramsey和Schafer的《统计侦探》怎么样？

我认为这本书很重要，没有a）过多的数学运算或b）愚蠢的事情。

我建议针对心理学和其他社会科学类型的入门课程应强调如何不要犯太多错误。对于本科生来说，对方法进行调查也将是一件好事。

查阅入门级统计书《通过统计了解数据：简介》。（2014年），多里特·内沃（Dorit Nevo）。它以极为方便的方式编写，适用于商业和社会科学领域的本科生或研究生。该教科书利用了对当今学生有意义的示例，并随附了Excel工作表，这些工作表提供了动手实践的经验，可加强所涵盖的统计概念和技术。向讲师提供了补充教学材料，包括每章的PPT讲义幻灯片，所有单元练习和章末练习集的解决方案手册以及测试库。该书仅以数字格式（.pdf）出售，价格非常合理，为19.95美元。教育工作者可以通过在Legerity Digital Press Educator Preview门户上进行注册，来免费注册该书和教材。

这是一本书的清单。谜题/谜语是一种引起人们对数学/统计方法的兴趣的好方法。现实生活中的例子也有帮助。

我曾是许多课程的助教，观察员或学生，涉及心理学的定量方法，并且以SPSS为主要课程。在所有情况下，无论课程协调员是否提到这本书，在我看来，学生都倾向于Field（2013）。在许多情况下，学生都忽略了推荐的教科书，而是阅读了菲尔德的教科书。

我没有足够的能力来评估书中解释的严格性，我也不了解任何有关学习成果的研究。但是，我可以说这本书内容全面，价格便宜（无论如何我都来自哪里），并且受到学生的欢迎。作者的写作风格在很大程度上取决于个人轶事，这会使一些读者感到不满。但是，我发现至少有很多学生喜欢它。在早期版本中，我似乎遇到了很多错别字和其他问题，但是到第四版时，大多数似乎都已被淘汰。

因此，我的建议是Field（2013），因为：

1. 我见过心理学的学生喜欢它并喜欢阅读它。
2. 即使您推荐另一本书，某些学生还是很有可能还是会使用Field（2013）。这可能会在您的课程中引起管理问题。
3. 这本书很受欢迎，而且作者还比较年轻，因此可能会有进一步的版本和改进。
4. 如果以后决定使用R代替，则可以无缝转换到Field，Miles和Field（2012），该示例使用了大多数相同的示例。@ jeremy-miles是该网站的常客。

Field，A.（2013年）。使用IBM SPSS统计信息发现统计信息。智者。
菲尔德，A。，迈尔斯，J。和菲尔德，Z（2012）。使用R. Sage发现统计信息。