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从古代关于鸟的内脏的第一个解释到你的邻居最近一次的礼仪抽彩，人类一直把自己置于或然性的支配之下。今天，在药物检验时一个假阴性或然性中，在DNA发现作为法律证据的可靠性中，或者在传递致命的先天疾病的可能性中，当概率开始起作用时，生命本身可能存亡攸关，但是，一如既往，几乎没人了解这样的可能性。《随机性》这本书的目标，就是针对在试图学习概论时会遇到的麻烦。这本书是一部在向概率思维前进中人类文明克报误解和困难的故事，它也是对于什么使得概率在我们的时代发此可怕的一个巧妙的说明。 首先，要获得一个或然性直觉就不容易，而从直觉的观念到正式的概率概念又会出现进一步的问题。作者黛博拉·本内特既跟踪每个个体试图掌握不确定性和公平性概念时这一过程所采取的路线，又指出各个社会借以发展或然性观念的平行路线。为什么从古到今人们在作决定时要求助于或然性？按随机选择作出的决定“公平”吗？在我们对或然性的理解中赌博起着什么作用？为什么某些个体和团体完全拒绝接受随机性？如果了解随机性对概率思维如此重要，为什么专家们对于它到底是什么的看法不一致？以及为什么我们关于或然性的直觉几乎总是绝对错误？ 为概率难题而困惑的每个人，定会对于在相当简单的水平上出现的悖论和反直觉结果留有印象。为什么会是这样，长期以来它是怎样形的，构成《随机性》引人入胜而又发人深思的内容，这对糊涂人和杰出的数学家都是一样。

This book will show you how to think like a statistician, without worrying about formal statistical techniques. Along the way we’ll learn how selection bias can explain why your boss doesn’t know he sucks (even when everyone else does); how to use Bayes’ Theorem to decide if your partner is cheating on you; and why Mark Zuckerberg should never be used as an example for anything. See the world in a whole new light, and make better decisions and judgements without ever going near a t-test. Think. Think Statistically.

《爱上统计学(中译本)(第3版)》非常清晰地阐明了整个抽样调查、统计检验的思想和逻辑，特别是书中总结的一个表：在什么时候需要用到什么样的统计技术，对刚入门的人特别有用。比如什么时候用独立样本T检验，什么时候用非独立样本T检验等。 《爱上统计学(中译本)(第3版)》的写作语言易懂， 鲜有大片大片的数学公式出现，把道理都讲得很清楚。

《结构方程模型:AMOS的操作与应用(第2版)》前半部介绍结构方程模型（SEM）的概念与AmosGraphics窗口界面的基本操作；后半部以各种实例介绍AmosGraphics在各种SEM模型中的应用。全书采用AMOS图像界面，完全没有复杂的SEM理论推导和语法，最大的特点就是对利用AMOS进行结构方程模型各种分析的每一个步骤都有详细的讲解和图示。这是一本“使用者界面”取向的书籍，即使是不懂传统SEM语法使用者，也能在最短时间内学会用AMOS绘制各种SEM模型图，并将模型估计、模型识别判断、模型修正与模型验证，实际应用于自己的研究领域中。《结构方程模型:AMOS的操作与应用(第2版)》的读者对象是结构方程模型分析方法的学习者和使用者，适合社会科学各学科高年级本科生、硕博士研究生自学，也适合教师教学辅助参考。

This classic text on multiple regression is noted for its nonmathematical, applied, and data-analytic approach. Readers profit from its verbal-conceptual exposition and frequent use of examples. The applied emphasis provides clear illustrations of the principles and provides worked examples of the types of applications that are possible. Researchers learn how to specify regression models that directly address their research questions. An overview of the fundamental ideas of multiple regression and a review of bivariate correlation and regression and other elementary statistical concepts provide a strong foundation for understanding the rest of the text. The third edition features an increased emphasis on graphics and the use of confidence intervals and effect size measures, and an accompanying website with data for most of the numerical examples along with the computer code for SPSS, SAS, and SYSTAT, at www.psypress.com/9780805822236 . Applied Multiple Regression serves as both a textbook for graduate students and as a reference tool for researchers in psychology, education, health sciences, communications, business, sociology, political science, anthropology, and economics. An introductory knowledge of statistics is required. Self-standing chapters minimize the need for researchers to refer to previous chapters.