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《Statistics in a Nutshell》，中文翻译：《统计学及其应用》，我的翻译《极简统计学》，作者：SarahBoslaugh（萨拉·博斯劳）。
这本书深入浅出，很适合我读，先看目录，掌握框架结构：
第1章 测量的基本概念
第2章 概率
第3章 推断统计
第4章 描述统计和统计图
第5章 分类数据分析
第6章 t检验
第7章 Pearson相关系数
第8章 回归分析和方差分析导论
第9章 多因素方差分析和协方差分析
第10章 多元线性回归
第11章 Logistic回归、多项Logistic回归和多项式回归
第12章 因子分析、聚类分析和判别函数分析
第13章 非参数统计
第14章 商业和质量改进统计
第15章 医学和流行病学统计
第16章 教育和心理统计
第17章 数据管理
第18章 研究设计
第19章 用统计交流
第20章 统计评论
目前来看，我比较关注第10章，第14/15/16章似乎跟我的研究领域不太相关。当然，这只是我的初步想法，因为我没有具体看着三章的内容，也不知道这三章讲的统计方法是否能够迁移到我的研究领域。
（2019.03.20）
继续更新学习进程。下面有回帖说，学习笔记就简简单单贴出来一个目录，未免太少、太简单了吧。其实呢，简单，就意味着容易记住，初学时在心中先有个大概框架是很重要的，对后续学习比较有利。下面就把详细目录贴出来，你们会发现，信息量增加了，反而让人眼花缭乱，记不住关键信息。当然，如果先前有了大概框架，那就另当别论了，详细信息变成了分门别类地“填充”。
第1章 测量的基本概念
测量
测量水平
真是分数和误差分数
信度和效度
测量偏倚
第2章 概率
关于公式
基本概念
概率的定义
贝叶斯定理
统计方法
第3章 推断统计
概率分布
自变量和因变量
总体和样本
中心极限定理
假设检验
置信区间
P值
Z统计量
数据变换
第4章 描述统计和统计图
总体和样本
集中趋势测度
离散测度
离群点
图示法
条形图
双变量图
第5章 分类数据分析
R×C列联表
卡方分布
卡方检验
费希尔精确检验
McNemar配对检验
比例：大样本情况
分类数据的相关性
李克特量表与语义差异量表
第6章 t检验
t分布
单样本t检验
重复观测样本t检验
异方差t检验
第7章 Pearson相关系数
相关性
散点图
Pearson相关系数
判定系数
第8章 回归分析和方差分析导论
广义线性模型
线性回归
方差分析
手算简单的回归分析
第9章 多因素方差分析和协方差分析
多因素方差分析
协方差分析
第10章 多元线性回归
多元线性回归模型
第11章 Logistic回归、多项Logistic回归和多项式回归
Logistic回归
多项Logistic回归
多项式回归
过拟合
第12章 因子分析、聚类分析和判别函数分析
因子分析
聚类分析
判别函数分析
第13章 非参数统计
组间设计
组内设计
第14章 商业和质量改进统计
指数
时间序列
决策分析
质量改进
第15章 医学和流行病学统计
发病频率的测量
比、比例和比率
患病率和发病率
粗比率、特定类别和标准比率
风险比
几率比
混淆、分层分析和Mantel-Haenszel常见几率比
势分析
样本量的计算
第16章 教育和心理统计
百分位
标准化得分
测验编制
经典测验理论：真分数模型
综合考试的信度
内部一致性测度
题目分析
题目反应理论
第17章 数据管理
一个方法，而不是一堆技巧
管理系统
码本
矩形数据文件
电子表格和关系数据库
检查新的数据文件
字符串数据和数值数据
缺失数据
第18章 研究设计
研究设计基础
观察研究
拟试验研究
试验研究
收集试验数据
试验设计的例子
第19章 用统计交流
一般的注意事项
第20章 统计评论
评价整篇文章
统计的误用
常见问题
快速核查表
研究设计中的问题
描述统计
推断统计
看完详细目录后，一个主要收获就是第16章。我发现“信效度分析”原来是多与我们从小到大再熟悉不过的考试紧密相关。信效度分析既可以用来研究学生的成绩，更可以评价考试的出卷水平。也的确，小时候有过那么几次感觉：试卷出的真烂！
看到第11章的Logistic回归，原先我一直认为这个单词就是“逻辑的”，后来一想，那这里干嘛不直接翻译为“逻辑回归”？
我的解释是：我记得“逻辑”好像是Logic和Logical，难不成我的记忆有误？这里的Logistic是个人名，根本就不是“逻辑的”之意？
后来，经我仔细查字典验证，Logic的确是“逻辑”之意，Logical也的确是“逻辑的”，但Logistic也有“逻辑学”“后勤学”“逻辑的”之意。
我的记忆没错。
（2019-03-21）
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本文标题：慢慢学习《极简统计学》《Statistics in a Nutshell》
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