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译者的话1

前言1

第1章　语言学家为什么需要统计学1

目录1

第2章　表和图7

2.1 分类数据27

2.2 数值数据27

2.3 多向表27

2.4 特例27

小结27

习题27

第3章　数据概括的各种度量27

小结51

3.8 测试成绩标准化51

3.7 方差与标准差51

习题51

第4章　统计推断51

3.4 比例和百分比的均值51

3.6 中心区间51

3.5 变异性或分散度51

3.3 均值、中位数比较51

3.2 算术平均数51

3.1 中位数51

4.1 问题61

4.2 总体61

4.3 理论上的解决办法61

4.4 实用的解决办法61

小结61

习题61

第5章 概率61

小结79

5.5 随机抽样和随机数表79

习题79

第6章 建造统计总体模型79

5.3 概率和离散数值随机变量79

5.2 统计独立与条件概率79

5.1 概率79

5.4 概率和连续随机变量79

6.1 一个简单的统计模型97

6.2 样本均值和样本容量的重要性97

6.3 随机变化模型：正态分布97

6.4 使用正态分布表97

小结97

习题97

第7章　样本估计97

7.6 不同的置信水平115

7.5.4 多层次抽样115

7.5.5 获得所需精度的样本容量115

7.5.3 置信区间115

小结115

习题115

第8章 关于总体值的假设检验115

7.5 样本容量115

7.5.2 什么时候数据不是独立的115

7.5.1 中心极限定理115

7.4 基于小样本的置信区间115

7.3 比例估计115

7.2 置信区间115

7.1 总体参数的点估计115

8.1 利用置信区间来检验假设134

8.2 检验统计量的概念134

8.3 经典假设检验及示例134

8.4 如何对假设进行统计检验：显著性真的显著吗？8.4.1 检验统计量的值在1％水平上是显著的8.4.2 检验统计量的值不显著小结习题第9章 检验模型对数据的拟合度134

9.4.4 检验来自同一研究中的几个表156

9.4.5 百分比的使用156

9.4.3 观察值的独立性156

习题156

第10章 两变量依存关系的计算156

小结156

9.4.1 小的期望频率156

9.4 x2检验的问题与盲区156

9.3 检验独立的模型156

9.2 检验一类模型适合数据的程度156

9.1 检验一个完整模型适合数据的程度156

9.4.2 2×2列联表156

10.6 关于样本相关系数的解释181

第11章 检验两个总体之间的差异181

习题181

小结181

10.7 等级相关性181

10.3 相关系数的假设检验181

10.5 相关系数之比较181

10.4 相关系数的置信区间181

10.2 相关系数181

10.1 方差的概念181

11.5 放宽关于正态性与方差相等的假定：非参数检验11.6 不同检验的能力小结习题第12章 方差分析—ANOVA199

11.4 配对样本：两个均值的比较199

11.3 相互独立的样本：两个比例的比较199

11.2 相互独立的样本：两个方差的比较199

11.1 相互独立的样本：均值差异的检验199

第13章　线性回归232

习题232

小结232

12.8.2 “被试内”的方差分析232

12.8.1 数据转换232

12.8 关于方差分析的进一步评述232

12.7 分数的可靠性检验与方差分析232

12.6 固定效应和随机效应232

12.5 方差分析：析因实验232

12.4 方差分析：只考虑主效应232

12.3 双因子方差分析：析因实验232

12.2 双因子方差分析：随机区组232

12.1 同时比较几个均值：单因子方差分析232

13.10 相关矩阵与偏相关259

13.11 数据变换之后的线性关系259

13.12 广义线性模型259

13.9 决定自变量的个数259

小结259

习题259

第14章 寻找组与类259

13.4 线性回归的假设检验259

13.7 线性模型的推断259

13.6 线性回归拟合的几个假定259

13.5 关于预测值的置信区间259

13.3 线性回归拟合的意义259

13.2 线性回归的参数估计259

13.1 简单的线性回归模型259

13.8 多元回归：使用多个自变量259

14.7 多维换算的进一步说明282

第15章 主成分分析与因子分析282

习题282

小结282

14.9 用于两分的线性判别函数282

14.8 线性判别分析282

14.10　误分类的概率282

14.5 非分层聚类282

14.4 关于分层聚类的综述282

14.3 分层聚类分析282

14.2 相异度矩阵282

14.1 多元分析282

14.6 多维换算282

15.6 相关矩阵的主成分306

附录A 统计表306

小结306

15.8 因子分析306

15.7 协方差矩阵还是相关矩阵？306

15.4 数据维数的确定306

15.5 主成分的解释306

15.3 语言测试的主成分分析306

15.2 主成分分析306

15.1 降低多变量数据的维数306

附录B 统计计算319

附录C 部分习题答案327

参考文献329

英汉对照术语表334