本书在知识展开层次上依“经验数据的统计描述”——“数据的理论分布模型”——“分布特征的统计推断”线索渐次展开；(在统计推断方法上按定标数据、定秩数据和定名数据三个级次分别演绎；在数据分布基本趋势研究上遵循先集中后离散的顺序；在变量数目上从单一变量到双变量再到多变量逐步推进。

第1章 经验数据的描述方法(上) 

 1.1 统计描述与统计推断

 1.2 数据级次和分类

 1.3 数据整理和分布特征展现

 1.4 交叉分组

第2章 经验数据的描述方法(下)

 2.1 众数与异众比率

 2.2 五大位次量数

 2.3 均值与方差

 2.4 偏态系数和峰度系数

 2.5 探索性工具

第3章 数据的理论分布模型

 3.1 总体数据理论分布的概念和基本类型

 3.2 概率分布参数：期望值和方差

 3.3 几种简单的理论分布模型

 3.4 二项分布

 3.5 超几何分布

 3.6 正态分布

 3.7 x2分布、F分布和t分布

第4章 单一总体定标数据集中趋势量数的估计

 4.1 参数与估计量

 4.2 样本均值的抽样分布理论模型

 4.3 总体均值区间估计的基本原理

 4.4 σ2已知时μ的区间估计

 4.5 σ2未知时μp的区间估计

 4.6 必要样本容量的确定

第5章 单一总体定标数据集中趋势量数的假设检验

 5.1 假设检验的基本原理

 5.2 有关假设检验的基本概念

 5.3 总体标准差明确条件下均值的假设检验

 5.4 总体标准差不明确条件下均值的假设检验

 5.5 P值检验法

 5.6 β值的计算和必要样本量的确定

第6章 单一总体定标数据离散趋势量数的估计和假设检验

 6.1 方差研究的重要性和方差的抽样分布

 6.2 σ2的区间估计

 6.3 σ2的假设检验

 6.4 σ2统计推断中的大样本正态近似法

第7章 两总体定标数据参数间差异的估计和假设检验

 7.1 两总体均值差量的统计推断(独立样本) 

 7.2 两总体均值差量的统计推断(配对样本) 

 7.3 两总体方差差异的统计推断

第8章 多总体定标数据集中趋势量数间差异的统计推断“

 8.1 方差分析的作用和概念

 8.2 单因素方差分析

 8.3 双因素方差分析-

第9章 定名数据的统计推断

 9.1 单一总体比率的统计推断

 9.2 两总体比率间差异的统计推断

 9.3 单一总体多值分类比率的假设检验一

 9.4 多总体多值分类齐一性的假设检验(独立样本)

 9.5 多总体双值分类齐一性的假设检验(关联样本)

 9.6 拟合优度检验

 9.7 游程检验

第10章 定秩数据的统计推断

 10.1 非参数统计

 10.2 单一总体位势检验——符号检验

 10.3 两总体位势差异性检验(配对样本)——符号检验

 10.4 两总体位势差异性检验(配对样本)——威尔柯克松符号一秩检验

 10.5 两总体位势差异性检验(独立样本)——符号秩和检验

 10.6 多总体位势差异性检验(独立样本)——克鲁斯卡尔一华利思一向方差分析

 10.7 多总体位势差异性检验(关联样本)——弗里德曼二向方差分析

第11章 关联分析

 11.1 定标数据的关联分析

 11.2 定秩数据的关联分析

 11.3 定名数据的关联分析

第12章 回归分析

 12.1 线性回归的总体模型

 12.2 线性回归的统计描述

 12.3 回归模型的统计推断

 12.4 线性回归的扩展

 12.5 回归建模的若干问题

统计数表

 附表1 二项分布累积概率表

 附表2 标准正态分布表

 附表3 卡方(X2)分布表

 附表4 F分布表

 附表5 t分布表

 附表6 塔基的学生氏化极差q值表

 附表7 杜宾-沃岑检验上下界(Dw统计量临界值)