统计学的思想和各种统计数据对政府、社会乃至我们的工作和日常生活都有着不可忽视的影响，甚至超乎你的想象。通过阅读本书，你将会对我们生活的这个世界有更完整、更清晰的认识。 这不是一本讲述干巴巴的统计学理论的书，它主要介绍统计学概念的应用及其对日常生活、公共政策和许多其他领域的影响。书中没有繁琐的公式、图表和计算，你只要看得懂而且会解简单的方程式就足够了。本书的重点在于启发思考，这比生搬硬套地使用数学公式更有助于训练你的看问题的视角和解决问题的思维。本书把统计学概念分成4个部分来呈现：

数据的生产：数据的来源非常重要，这是统计学当中*影响力的概念之一；整合数据：即使用很简单的方法，也能很睿智地解读数据。机会与概率：用概率思维解决问题，可以把事实和无关紧要的干扰信息区分开。统计推断：用手中的少量数据，推断出关于一个较大的总体的研究结论。

本书一点儿也不枯燥乏味，恰恰相反，它是那样生动有趣，深入浅出地把统计学的概念和分析方法呈现在你面前。通过一个个具体的案例、简单的练习和知识普及，本书能让你在阅读过程中不知不觉地增长统计学知识，提高分析和解决问题的水平。这是一本能给你带来阅读乐趣的书，也是一本能让你更睿智的书。

戴维•穆尔（David S. Moore），就职于美国普渡大学，曾担任美国统计学会主席。他获得了普林斯顿大学的数学学士学位和康奈尔大学的数学博士学位，著有多篇统计理论方面的学术论文。他还是美国统计学会、数学统计研究所、国际统计学研究所会员，也曾担任美国国家自然基金会统计学和概率项目主任、国际统计学教育协会主席，并获得美国数学协会杰出教育奖。

威廉•诺茨（William I. Notz），就职于美国俄亥俄大学，获得了约翰•霍普金斯大学的物理学学士学位和康奈尔大学的数学博士学位。他一开始就职于普渡大学统计学系。在那里，他和戴维•穆尔一起讲授统计学课程，对统计学教育产生了兴趣。他的研究领域是实验设计和计算机实验。他是美国统计学会和国际统计学研究所会员。

统计学是人文科学的一部分

作为最不“文科”的学科，统计学的这一名声已被广泛传播，要是有人说它的好话，多半是在说它的用处。医疗保健领域的专业人员必须拥有统计学知识，才能阅读医学研究报告；经理人也要懂统计学，因为需要对大量的数字进行统计分析，才能看得出所以然。普通老百姓只有了解统计学，才能看懂民意调查结果和政府发布的统计数据，例如失业率和居民消费价格指数（CPI）。因为数据和机会无处不在，所以本书的宣传语可以这样写：每个人都用得上的统计学，读者可以从中获利多多。

这些都是事实。我甚至可以说，对于大多数学生来说，本书的通俗讲法要比一般教科书采用的以介绍方法为主的方式更能够为他们将来的统计学研究打好基础。美国统计协会和美国数学协会的联合课程委员会，就建议任何统计学入门课程都应该“强调如何进行统计思考”，而且要体现出“更多的数据和概念，少一点儿公式和推导过程”。本书就是这样做的，其风格贴近文科教育：更多的概念、更多的思考、简单的数据、很少的公式，而且没有正式的推导过程。

应该掌握统计学的另一个理由是：统计学实际上属于人文学科。人文教育强调基本的知识技能，也就是适用于各种领域的通用分析方法。传统人文学科展示了这样的方法：文学和历史研究，政治和人类社会的社会分析，认识大自然的实验科学，数学中的抽象和演绎。之所以将统计学归入人文学科，是基于这样一个事实，即用不确定的经验数据推导得出结论，也是一种通用的思考方法。这本书的两个主题—数据和机会，普遍存在于我们的日常经验中。尽管我们使用数学工具来处理数据和机会问题，但这些工具并不是纯数学的。实际上，心理学家提出了令人信服的观点，认为精通正规的数学方法对于提高我们对数据和机会进行有效推理的能力，并没有多大帮助。

本书在作者能力和读者可接受的范围内，突出了统计学是一种独立且基本的思考方法的观点。本书的重点在于统计思维，也有人称之为量化或数据分析。

本书的性质

统计学的书，有些专谈理论，有些专讲方法，而本书不谈这些。本书讲的是统计思维和统计推断，统计学与公共政策，以及包括从药学到社会学在内的人文科学的关系。我加入了许多基础的图表和数据分析技术，以使思想更生动，推理更有力。学生通过处理数据，可以学到怎样去思考数据。但是，我们没有让技巧超越概念成为主角，我们的意图是用文字而不是代数来教学，我们鼓励讨论甚至争辩，而不是只教授如何计算。当然，有些计算仍然是必要的。本书涵盖的内容要比传统的学期课程更丰富，从通识教育的精神出发，宁可涵盖更广泛也不愿过于追求细节。

虽然本书的风格并不那么正统，但仍然是一本教材。本书内容的编排是为了让学生们系统地学习，而且提供了很多练习，其中有不少需要学生们进行讨论或做出判断。即便那些喜欢从轻松阅读中获得快感的读者，也应该在读完正文后再做做练习。也请教师留意，尽管本书只用到了很简单的数学，但并不是一本轻松的教材。将重点放在观念和推理上，对于读者的要求反而要比通篇都是公式的教科书更高。