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一本书如果没有作者自己的观点，而只是知识的堆叠，那么这类书是没有太大价值的。尤其在当前网络发达的时代，几乎任何概念和知识点都可以从网络上查到。但是有一点你很难查到，那就是统计分析的思路和观点。比如，你可以很容易地在网上查到什么是线性回归，但你却查不到怎么“做”线性回归分析，在你遇到实际数据时仍然不知道如何分析。在《白话统计》中，你可以获得这些思路和观点。尽管这些观点未必是所有人都认可的，但根据笔者多年的分析经验，它们在实践中通常是奏效的。《白话统计》凝结了作者十多年来对统计分析的理解，对各种方法的介绍采用全新的理念和思路，不再是介绍方法本身，而是试图将各种方法之间的联系阐述清楚；不再是介绍方法如何计算出结果，而是尽量说明方法背后的思想。当然，本书同时提供了如何实现结果的软件（涉及Excel、SAS、R、JMP、SPSS 等）操作。

目 录
第 1 篇 基础篇
第1 章  为什么要学统计    2
1.1 统计学有什么用     3
1.2 生活世事皆统计   4
1.3 如何学统计 4

第 2 章  变异——统计学存在的基础     6
2.1 随机与变异  6
2.2 特朗普与罗斯福的胜出——抽样调查到底可不可靠         8
2.3 什么是抽样误差    9

第 3 章  郭靖的内力能支撑多久——谈概率分布  11
3.1 累积分布与概率密度的通俗理解    12
3.2 是生存还是死亡？这是一个问题——用Weibull 分布寻找生存规律     16
3.3 2003 年的那场SARS——用Logistic 分布探索疾病流行规律      20
3.4 “普通”的正态分布          23
3.5 几个常用分布——t 分布、χ2 分布、F 分布  28

第 4 章  关于统计资料类型的思考      35
4.1 计数资料等于分类资料吗  36
4.2 计数资料可否采用连续资料的方法进行分析      37
4.3 分类资料中的无序和有序是如何确定的      38
4.4 连续资料什么时候需要转换为分类资料      39
4.5 连续资料如何分组——寻找cut-off 值的多种方法       41
4.6 什么是虚拟变量/哑变量    47

第 5  章  如何正确展示你的数据         52
5.1 均数和中位数——你被平均了吗        53
5.2 方差与标准差——变异的度量    54
5.3 自由度——你有多少自由活动的范围          56
5.4 百分位数——利用百分数度量相对位置      57
5.5 如何比较苹果和橘子——利用Z 值度量相对位置       59
5.6 某百岁老人调查报告说：少运动才能活得久——谈一下比例和率       61
5.7 在文章中如何正确展示百分比    63

第 6 章  寻找失踪的运动员——中心极限定理      64
6.1 中心极限定理针对的是样本统计量而非原始数据       65
6.2 样本量大于30 就可以认为是正态分布了吗       67

第 7 章  从“女士品茶”中领会假设检验的思想  70
7.1 女士品茶的故事       70
7.2 零假设和备择假设 . 72
7.3 假设检验中的两类错误     73
7.4 P 值的含义         76
7.5 为什么P 值小于0.05（而不是0.02）才算有统计学意义    78
7.6 为什么零假设要设定两组相等而不是两组不等           79

第 8 章  参数估计——一叶落而知秋  81
8.1 点估计     .81
8.2 最小二乘估计    82
8.3 最大似然估计    84
8.4 贝叶斯估计        86

第 9 章  置信区间估计——给估计留点余地          88
9.1 置信区间的理论与实际含义        88
9.2 置信区间与P 值的关系      90
9.3 利用标准误计算置信区间  91
9.4 利用Bootstrap 法估计置信区间 . 92

第 2 篇 实用篇
第10 章  常用统计方法大串讲 98
10.1 一般线性模型——方差分析与线性回归的统一          99
10.2 广义线性模型——线性回归与Logistic 回归的统一           103
10.3 广义可加模型——脱离“线性”束缚       107
10.4 多水平模型——打破“独立”条件           112
10.5 结构方程模型——从单因单果到多因多果      119

第 11 章  正态性与方差齐性 .127
11.1 用统计检验方法判断正态性   127
11.2 用描述的方法判断正态性        130
11.3 方差分析中的方差齐性判断  .133
11.4 理解线性回归中的方差齐性   135

第 12 章  t 检验——不仅是两组比较       .138
12.1 从另一个角度来理解t 检验     138
12.2 如何正确应用t 检验       140
12.3 t 检验用于回归系数的检验      141
12.4 t 检验的替代——Wilcoxon 秩和检验        142

第 13 章  方差分析与变异分解        145
13.1 方差分析中变异分解的思想    145
13.2 为什么回归分析中也有方差分析    147
13.3 铁打的方差分析，流水的实验设计          148
13.4 方差分析后为什么要进行两两比较          152
13.5 多重比较方法的选择建议        154
13.6 所有的多组都需要做两两比较吗——兼谈固定效应和随机效应       164
13.7 重复测量方差分析详解  166
13.8 方差分析的替代——Kruskal-Wallis 秩和检验          176
13.9 多组秩和检验后的两两比较方法    178

第 14 章  卡方检验——有“卡”未必走遍天下  181
14.1 卡方检验用于分类资料组间比较的思想  181
14.2 卡方用于拟合优度评价——从Hardy-Weinberg 定律谈起        184
14.3 似然比χ2、M-H χ2、校正χ2 与Fisher 精确检验      186
14.4 等级资料到底可不可以用卡方检验          191
14.5 卡方检验的两两比较     193
14.6 Cochran-Armitage 趋势检验   194
14.7 分类变量的赋值是如何影响分析结果的  196

第 15 章  相关分析与一致性检验   200
15.1 从协方差到线性相关系数        200
15.2 线性相关系数及其置信区间    203
15.3 如何比较两个线性相关系数有无差异      206
15.4 分类资料的相关系数     207
15.5 基于秩次的相关系数     210
15.6 相关分析中的几个陷阱  213
15.7 用ICC 和CCC 指标判断一致性   215
15.8 用Bland-Altman 图判断一致性      218
15.9 Kappa 检验在一致性分析中的应用          219

第 16 章  线性回归及其分析思路 .222
16.1 残差——识别回归模型好坏的关键       223
16.2 回归系数的正确理解           226
16.3 回归系数检验VS 模型检验  227
16.4 均值的置信区间VS 个体的预测区间       228
16.5 逐步回归筛选变量到底可不可靠——谈变量筛选策略      230
16.6 如何评价模型是好还是坏——交叉验证思路             237
16.7 线性回归的应用条件——你的数据能用线性回归吗       240
16.8 如何处理非正态——Box-Cox 变换           247
16.9 如何处理非线性——Box-Tidwell 变换        248
16.10 方差不齐怎么办——加权最小二乘法     250
16.11 当共线性导致结果异常时怎么办——岭回归、Lasso 回归     .254
16.12 发现异常值应该删除吗——谈几种处理异常值的方法           .260
16.13 如何处理缺失值——是删除还是填补      268
16.14 一个非教材的非典型案例——线性回归的综合分析    276

序
宋代禅宗大师青原行思曾提出参禅的三重境界：参禅之初，看山是山，看水是水；禅有悟时，看山不是山，看水不是水；禅中彻悟，看山仍是山，看水仍是水。统计学的学习过程何尝不是这样：初学统计时，看到一种方法，觉得就是这种方法，如学到t检验，觉得t 检验就是用于两组均值比较的方法；经过一段时间的学习，突然发现原来看过的方法并不是所想的那样，如在线性回归中也看到了t 检验的身影，这时觉得t 检验不再是自己想象中的t 检验了；再经过一段时间的学习，就会明白方法还是原来的方法，所谓的疑惑只是自己心动而已，这时就真正理解了t 检验的含义，而不再把它当作一种固定于特定场合的检验方法。
对于统计学初学者而言，通过课堂老师的讲授，不难达到第一种境界；然后通过接触各种资料，慢慢就会发现各种方法跟课堂上所讲可能有所不同，剪不断，理还乱，逐渐进入第二种境界；此时，如果不能厘清思路，则很容易陷入迷惑和混乱，想达到第三种境界就难上加难了。当然，你可以充分利用网络资源查找各种信息，从而为自己解惑。然而这种资源虽然多，但较为零散，而且可能会看到众说纷纭的情况，使得你更加凌乱。幸运的是，冯国双博士的这本《白话统计》以通俗、幽默的语言深入浅出地介绍了统计学中的各种概念和思想，为很多人消除了留在心中多年的存疑，可以在这一阶段帮助读者答疑解惑。其中有些内容曾经发布在微信公众号“小白学统计”中，也因此受到了很多网友的好评。
目前，欧美有不少类似白话介绍统计方法之类的书籍，这类书的特点是：不像教材那样用沉重、拘谨的语言来介绍统计学方法，而是以风趣、浅显的话语来解释说明；内容不一定多，但尽量深入。相比之下，国内的这类书籍并不多见，在生物统计学领域尤其缺乏。这就导致很多非统计学专业人士觉得统计学“面目可憎”，始终无法真正喜欢上统计学。可喜的是，目前逐渐成长起来的年轻的统计学家已经意识到这一问题，冯博士的这本《白话统计》正是让统计学尽量接地气的一种有益尝试。
《白话统计》凝结了作者十多年来对统计学的理解，采用别具一格的编写理念和思路，对各种方法的介绍不再是介绍方法本身，而是试图将各种方法之间的联系阐述清楚；不再是介绍方法如何计算出结果，而是尽量说明方法背后的思想。本书对基本概念和方法的介绍没有采用教材中非常严谨的语言，而是尽可能用白话来解释说明。例如，在介绍累积分布和概率密度时，用到了《神雕侠侣》中的情节；在介绍假设检验思想时，用到了“女士品茶”的故事；在介绍中心极限定理时，采用了里约奥运会期间的一则虚拟故事。这不仅使得抽象理论形象化、复杂问题简单化，也增加了本书的趣味性和可读性，体现了作者深厚的理论功底和丰富的实践经验。
在此，我把《白话统计》这本著作推荐给各位读者，无论是初学者、统计学专业人士，还是统计学应用工作者，相信都能从中获益。

陈 峰
南京医科大学教授

计算机统计软件

冯国双，北京大学医学部博士，具有十多年的数据统计分析经验，知名统计学平台“小白学统计”的创始者与维护者。已主编多部统计学专著，同时兼任多个与统计有关的学术委员会委员。兴趣爱好：在热爱统计分析之余，还对古玩奇石、盆景制作和诗词鉴赏略有心得。

一本能让人看明白的“白话”统计书__eol__一本提供数据分析思路而非公式的统计书

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