आँकड़ों के लिए एक अच्छा स्नातक परिचयात्मक पाठ्यपुस्तक के लिए कोई सुझाव?


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मुझे उम्मीद है कि आप मुझे कुछ सुझाव दे सकते हैं। मैं एक बहुत ही विविध (अल्पसंख्यक समूहों से बना हुआ) कॉलेज में पढ़ा रहा हूं और छात्र ज्यादातर मनोविज्ञान की बड़ी जानकार हैं। अधिकांश छात्र हाई स्कूल से ताज़े हैं लेकिन उनमें से कुछ 40 से ऊपर के पुराने छात्र हैं। अधिकांश छात्रों को प्रेरक समस्याएँ हैं और गणित के प्रति झुकाव। लेकिन मैं अभी भी एक पुस्तक की तलाश कर रहा हूं जो मूल पाठ्यक्रम को कवर करती है: वर्णनात्मक से नमूनाकरण और एनोवा तक सभी तरह से परीक्षण करने के लिए, और सभी प्रयोगात्मक तरीकों के संदर्भ में। विभाग को कक्षा में SPSS का उपयोग करने की आवश्यकता है, लेकिन मुझे एक्सेल जैसी स्प्रेडशीट में विश्लेषण के निर्माण का विचार पसंद है।

पी एस अन्य शिक्षक एक पुस्तक का उपयोग करते हैं जो कि कम्प्यूटेशनल फॉर्मूलों पर व्यापक निर्भरता के कारण मुझे पसंद नहीं है। मैं इन कम्प्यूटेशनल फ़ार्मुलों का उपयोग करते हुए पाता हूं - बल्कि अधिक सहज और कम्प्यूटेशनल रूप से गहन सूत्र के बजाय जो तर्कसंगत और बुनियादी एल्गोरिथ्म के अनुरूप है- अनजाने, अनावश्यक और भ्रमित। यह वह पुस्तक है जिसका संदर्भ मैं सांख्यिकी विज्ञान की अनिवार्यताओं, 7 वें संस्करण फ्रेडरिक जे। ग्रेवेटर स्टेट यूनिवर्सिटी ऑफ़ न्यूयॉर्क, ब्रॉकपोर्ट लैरी बी। वाल्नू स्टेट यूनिवर्सिटी ऑफ़ न्यूयॉर्क, ब्रॉकपोर्ट आईएसबीएन -10: 049581220X पढ़ने के लिए धन्यवाद!


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निकट से संबंधित: stats.stackexchange.com/questions/421/...
whuber

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शायद आप इस साइट के प्रस्ताव पर यह प्रश्न पूछ सकते हैं: स्नातक । यदि आप इसे दिलचस्प पाते हैं तो इसका पालन करें!
डेनियल बी

जवाबों:


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फ्रीडमैन, पिसानी और पर्स द्वारा सांख्यिकी , यूसी बर्कले में पढ़ाए गए एक लोकप्रिय और सफल पाठ्यक्रम से उत्पन्न हुई। मैंने इसे अंडरग्रेजुएट्स के लिए इंट्रो स्टैटस टेक्स्ट के रूप में इस्तेमाल किया है, स्नातक सांख्यिकी पाठ्यक्रम पढ़ाने के दौरान अपने कुछ विचारों को उधार लिया है, और सहयोगियों और ग्राहकों को कई प्रतियां दी हैं। इसकी लोकप्रियता के कई कारण हैं:

  • इसकी कथा और इसकी समस्याएं वास्तविक मामले के अध्ययन और स्पष्ट महत्व के वास्तविक आंकड़ों से प्रेरित हैं, बजाय इतने सारे ग्रंथों में पाए गए ड्राइवल ड्राइव से। ये वास्तव में दिलचस्प और यादगार हैं, जिसमें सल्क पोलियो वैक्सीन ट्रायल, 1936 लिटरेरी डाइजेस्ट पोल पराजय, बर्कले स्नातक छात्र भेदभाव मुकदमा (सिम्पसन के विरोधाभास पर टिका), मेंडल के मटर के परिणामों की फिशर की आलोचना, और बहुत कुछ शामिल हैं।

  • इसकी तीन स्तरों पर व्यापक समस्याएं हैं: प्रत्येक अध्याय के अंत में (जिनमें से सैकड़ों हैं), प्रत्येक अध्याय के अंत में (30 से अधिक), और अध्याय के प्रमुख समूहों के अंत में (लगभग 4, मुझे याद है) । इन समस्याओं को न्यूनतम या कोई गणित की आवश्यकता होती है: वे संभावित गलतफहमियों पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो लेखकों ने अपने व्यापक अनुभव में छात्रों के बीच उत्पन्न होने के लिए पाया है।

  • यह गणित के बजाय सांख्यिकीय विचारों और तर्क पर केंद्रित है।

  • यह (लगभग) कोई गणितीय सूत्र का उपयोग करता है। मात्रात्मक संबंध आमतौर पर रेखांकन और शब्दों में व्यक्त किए जाते हैं। (उन्हें इतना स्पष्ट रूप से अवगत कराया गया है कि जब मैंने पहली बार इस पुस्तक को पढ़ा, तो गणित के स्नातक छात्र के रूप में पूरी तरह से आंकड़ों से अनभिज्ञ, मैं बिना किसी परेशानी के सभी अंतर्निहित गणितीय सिद्धांत को पुन: पेश करने में सक्षम था।)

  • यह द्विपदीय और सामान्य वितरण, आत्मविश्वास अंतराल, जेड परीक्षण, टी परीक्षण, ची स्क्वार्ड परीक्षण, प्रतिगमन और इनको समझने के लिए आवश्यक न्यूनतम मात्रा और संभाव्यता और दहनशील सहित अधिकांश पारंपरिक सामग्री को शामिल करता है।

कुछ संभावित कमियों में शामिल होंगे:

  • बायेसियन सांख्यिकी का कोई उपचार नहीं। यह इस पुस्तक को एक दशक के भीतर खत्म कर देगा।

  • एनोवा का कोई उपचार (मनोविज्ञान के छात्रों को यह सबसे याद आ सकता है)।

  • कंप्यूटिंग की कोई चर्चा नहीं।

मेरा मानना ​​है कि बाद के दो महत्वपूर्ण नहीं हैं: एक अच्छा प्रशिक्षक आसानी से एनोवा सामग्री की आपूर्ति कर सकता है और जितनी चाहे उतनी कम या कम कंप्यूटिंग सिखा सकता है। चाहे बायेसियन आंकड़ों की चूक महत्वपूर्ण है, प्रशिक्षक के स्वाद और उद्देश्य पर निर्भर करेगा।

अंत में, मुझे यह ध्यान देना चाहिए कि यद्यपि गणितीय माँगें उतनी ही छोटी हैं, जितना कोई संभवतः कल्पना कर सकता है, मेरे विद्यार्थियों के पूर्व और उत्तर-परीक्षण से संकेत मिलता है कि जो लोग किताब लेकर आते हैं और जो मात्रात्मक रूप से सोचने की आदत रखते हैं, वे अभी भी बहुत अधिक निकल जाते हैं यह उन लोगों की तुलना में जो नहीं करते हैं। मेरे अधिकांश छात्रों ने गणितीय ज्ञान (90% असफल ग्रेड) के बहाने बुरी तरह से प्रदर्शन किया, लेकिन जिन्होंने महत्वपूर्ण सोच (शेन फ्रेडरिक कॉग्निटिव रिफ्लेक्शन टेस्ट ) के बहाने भी बुरा प्रदर्शन किया, उन्होंने दूसरों की तुलना में सेमेस्टर के दौरान स्पष्ट रूप से कम सुधार का प्रदर्शन किया। प्री और पोस्ट टेस्ट दोनों में पूर्ण 40-आइटम CAOS टेस्ट शामिल थेमौलिक अवधारणाओं के किसी भी परिचयात्मक कॉलेज स्तर के आँकड़े पाठ्यक्रम में शामिल होना चाहिए। इस कक्षा में छात्रों ने लगातार दो बार सुधार का प्रदर्शन किया है जैसा कि सीएओएस साहित्य में बताया गया है; खराब संज्ञानात्मक प्रतिबिंब स्कोर वाले छात्रों ने केवल एक औसत राशि में सुधार किया (या पाठ्यक्रम को पूरा करने में विफल)। मेरे पास इस अतिरिक्त सुधार के कारणों को निर्दिष्ट करने के लिए डेटा नहीं है, लेकिन संदेह है कि पाठ्यपुस्तक कम से कम कुछ क्रेडिट की हकदार है।


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इस साइट में आपके योगदान के आधार पर, मैं आपके छात्रों (यदि आप अभी भी पढ़ा रहे हैं) के लिए बहुत भाग्यशाली हैं।
माइकल बिशप

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आँकड़े अनप्लग्ड परिचयात्मक आँकड़ों के लिए एक महान पुस्तक है। लेखक पहले सांख्यिकीय परीक्षण के तर्क का परिचय देता है और बाद में गणितीय सूत्र देता है। यह दृष्टिकोण नई अवधारणाओं को पचाने में मदद करता है। पुस्तक में कई उदाहरण हैं जो एक काल्पनिक बयान और गणितीय चरणों के बजाय हल करने के लिए आवश्यक समस्या के रूप में प्रस्तुत किए जाते हैं।


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मैंने फ्रीडमैन (लगभग पूरी किताब) और ओपनइंटरो स्टैटिस्टिक्स (एक तिहाई से अधिक) पढ़ा। ये दोनों किताबें काफी अच्छी हैं।

अंततः मुझे वह पुस्तक मिली जो मैं देख रहा था: आर के साथ सीखना सांख्यिकी: डैनियल नवारो द्वारा मनोविज्ञान के छात्रों और अन्य शुरुआती लोगों के लिए एक ट्यूटोरियल । यह स्वतंत्र रूप से ऑनलाइन (कानूनी रूप से) उपलब्ध है और आप यूएस $ 30 के लिए एक प्रिंट संस्करण भी ऑर्डर कर सकते हैं (विवरण के लिए पुस्तक पृष्ठ देखें)।

इस पुस्तक के मुख्य नियम हैं:

  • विषय लागू होते ही पाठ में एम्बेडेड कार्यान्वयन। पुस्तक में बताए गए अधिकांश तरीकों के लिए आर में अंतर्निहित कार्य हैं। जहाँ R के पास बिल्ट-इन नहीं है, लेखक ने इसके लिए अपना फ़ंक्शन लिखा है और इसे CRAN पर अपने lsrपुस्तकालय के तहत उपलब्ध कराया है , इसलिए आपका सीखना काफी पूर्ण है। मुझे व्यक्तिगत रूप से यह इस पुस्तक का सबसे बड़ा प्लस पॉइंट लगा।

  • पुस्तक फ्रीडमैन और ओपनइंटरो की तुलना में अधिक व्यापक है। मूल बातों के साथ, इसमें कुछ नाम रखने के लिए शापिरो-विल्क परीक्षण, विल्कोक्सॉन परीक्षण, स्पीयरमैन सहसंबंध, छंटनी के साधन और बायेसियन आंकड़ों पर एक अध्याय जैसे विषयों को शामिल किया गया है।

  • प्रत्येक विषय के पीछे की प्रेरणा स्पष्ट रूप से बताई गई है। विषयों के पीछे एक अच्छी मात्रा में इतिहास भी है, इसलिए आपको सराहना मिलती है कि कैसे एक विधि का आगमन हुआ।

  • पुस्तक को पाठकों से प्रतिक्रिया के साथ पुनरावृति से लिखा गया था और मुझे विश्वास है कि लेखक अभी भी पुस्तक में सुधार कर रहा है।

एकमात्र दोष यह है कि हार्ड कॉपी संस्करण बड़ा और भारी है!


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+1 विचारशील और सूचनात्मक योगदान के लिए धन्यवाद!
whuber

आप के कृपालु शब्दों के लिए धन्यवाद। यह सबसे बड़ी प्रशंसा है जो मुझे हाल ही में इस साइट के शीर्ष योगदानकर्ताओं में से एक से मिली है!
अरुण

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थॉम बागुले, द ब्रिटिश जर्नल ऑफ मैथमेटिकल एंड स्टेटिकल साइकोलॉजी के एक आउटगोइंग एडिटर, सीरियस स्टैट्स बुक प्रकाशित की जिसे आप उपयोगी पा सकते हैं। यह SPSS के बजाय R पर निर्भर करता है, हालाँकि।

मुझे उन पुस्तकों पर संदेह है जो उनके 7 वें संस्करण में हैं। मेरे शिक्षण अनुभव में, इसका मतलब है कि वर्गों और समस्याओं में फेरबदल किया गया था ताकि छात्रों को लेखकों के लिए प्रकाशक और रॉयल्टी के लिए नकदी प्रवाह उत्पन्न करने के लिए नवीनतम संस्करण खरीदना पड़े। पाठ्यक्रम के साथ बनी रहे। कुछ गंभीर, अनुसंधान स्तर के मोनोग्राफ अपने लेखकों द्वारा एक दूसरे संस्करण से गुजर चुके हैं, और कोई भी उच्च संख्या स्पष्ट रूप से एक बाहरी है। (केंडल लाइब्रेरी ऑफ स्टैटिस्टिक्स एक उल्लेखनीय अपवाद है, लेकिन मैं वास्तव में किसी भी अन्य पुस्तक के बारे में नहीं सोच सकता हूं जो मुझे पता है कि इसके तीसरे संस्करण में होगा।)

मेरी बहुत मजबूत राय में, एक्सेल सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए एक अच्छा उपकरण है जब केवल पीएच.डी. सांख्यिकीविद्। इसके साथ स्नातक आंकड़ों को पढ़ाने के संभावित विनाशकारी परिणाम होंगे, और आर या स्टाटा जैसे आधुनिक पैकेज का उपयोग करने की तुलना में बहुत कम आंकड़े सिखाते हैं। बस एक्सेल में एक मानकीकृत अवशिष्ट बनाम उत्तोलन प्रतिगमन भूखंड का उत्पादन करने की कोशिश करें, और इन पैकेजों में एक-लाइनर्स से तुलना करें। स्टेट मैजर्स को सिद्धांत जानने की आवश्यकता होगी, इसलिए उन्हें इन भूखंडों को खरोंच से बनाने की आवश्यकता होगी, लेकिन फिर भी एक्सेल में चारों ओर सूत्रों को कॉपी / पेस्ट करने के बजाय एक सांख्यिकीय पैकेज का उपयोग करना होगा। गैर-प्रमुख अंडरग्राड्स को डेटा विश्लेषण के लिए महसूस करने की आवश्यकता होती है, और एक्सेल इसे सबसे अच्छे से अस्पष्ट करता है।


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मैं कई अच्छी पुस्तकों के बारे में सोच सकता हूं जो उच्च संस्करणों में हैं; वे मोनोग्राफ नहीं शोध कर रहे हैं, वे पाठ्यपुस्तक हैं, लेकिन यह वही है जो पूछा जा रहा है। जैसे Tabachnick और Fidell अपनी 6 संस्करण में है
फिर से बहाल करते मोनिका - पीटर Flom

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मल्टीनेशनल किताबों की मेरी सूची ( amazon.com/Multivariate-statistics-books/lm/R3312L94GKFZD1 ) के बहुत नीचे तबकाचनी थी । मैं इस विशेष पुस्तक के लिए एक आला देख रहा हूं जो शोधकर्ता हैं जो एक बार विवेकाधीन विश्लेषण जैसी विधि लागू करना चाहते हैं, सूत्रों का पालन करें और इसके साथ किया जाए और दस फीट के ध्रुव के साथ आँकड़ों को न छूएं जब तक कि सख्त आवश्यकता न हो। लेकिन मैं इसकी सिफारिश नहीं करूंगा; फिर से, फार्मूला लेने और इसे फोरट्रान में लागू करने की उम्र खत्म हो गई है, और अधिक सुविधाजनक उपकरणों के साथ, आधुनिक किताबें तरीकों को समझने में अधिक खर्च कर सकती हैं और वे कैसे काम करती हैं।
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एक और अपवाद जो बहु-संस्करण नियम को साबित करता है, वह है फ्रीडमैन, पिसानी, और पर्स जो कि इसके चौथे संस्करण में है। कहीं (शायद प्रशिक्षक के मैनुअल में, शायद प्रस्तावना) वे ध्यान दें कि सामग्री पहले से काफी हद तक अपरिवर्तित है, कुछ 35 साल पहले प्रकाशित हुई थी, लेकिन प्रशिक्षकों ने अद्यतन डेटासेट के लिए कहा है। इस प्रकार यदि आप चाहें तो किसी भी संस्करण से पढ़ाना संभव है - और पुराने संस्करण व्यापक रूप से रियायती कीमतों पर उपलब्ध हैं। (मैं 25 सेंट के लिए मेरी पहली प्रतिलिपि खरीदा है।)
whuber

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अपनी मूल टिप्पणी पर विस्तार करने के लिए समय निकालने के लिए धन्यवाद! इन छात्रों के लिए पुस्तक बहुत कठिन हो सकती है, और परीक्षा की कॉपी आने तक एक लंबा समय लगेगा। एक्सेल के बारे में, मुझे लगता है कि डेटा के फार्मूले के अनुप्रयोग को देखने के लिए एक्सेल उपयोगी है, विश्लेषण के उपकरण के रूप में नहीं।
एडम एसए

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रामसे और शेफर द्वारा द स्टैटिस्टिकल स्लेथ के बारे में कैसे?

मुझे लगता है कि इस पुस्तक को कुछ महत्वपूर्ण बिंदुओं पर या तो बिना) बहुत ज्यादा गणित या बी) डंपिंग चीजें मिलती हैं।

मेरा सुझाव है कि मनोविज्ञान और अन्य सामाजिक विज्ञान प्रकारों के लिए एक इंट्रो सांख्यिकी पाठ्यक्रम इस बात पर जोर देना चाहिए कि कैसे गलत बहुत अधिक नहीं जाना चाहिए। तरीकों की एक सर्वेक्षण भी undergrads प्राप्त करने के लिए एक अच्छी बात होगी।


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परिचयात्मक सांख्यिकी पुस्तक देखें, सांख्यिकी के माध्यम से डेटा का सृजन हो: एक परिचय(2014) डोरिट नेवो द्वारा। यह बेहद सुलभ तरीके से लिखा गया है और यह स्नातक या स्नातक छात्रों के लिए व्यापार और सामाजिक विज्ञान में है। पाठ्यपुस्तक आज के छात्रों के लिए उदाहरणों का सार्थक उपयोग करती है और एक्सेल वर्कशीट के साथ हाथों पर अनुभव प्रदान करती है जो सांख्यिकीय अवधारणाओं और तकनीकों को कवर करती है। प्रशिक्षकों को पूरक शिक्षण सामग्री प्रदान की जाती है, जिसमें प्रत्येक अध्याय के लिए PPT व्याख्यान स्लाइड, सभी यूनिट एक्सरसाइज के लिए सॉल्यूशन मैनुअल और एंड-टू-चैप्टर प्रैक्टिस सेट और एक टेस्ट बैंक शामिल हैं। पुस्तक केवल डिजिटल प्रारूप (.pdf) में बेची गई है, जो $ 19.95 के बहुत ही उचित मूल्य के लिए अनुमति देता है। Legerity Digital Press Educator प्रीव्यू पोर्टल पर साइन अप करके शिक्षक पुस्तक और शिक्षण सामग्री तक मुफ्त पहुँच के लिए पंजीकरण कर सकते हैं ।


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यहाँ पुस्तकों की एक सूची है। पहेलियाँ / पहेलियां एक दिलचस्पी पैदा करने का एक शानदार तरीका है कि गणित / सांख्यिकी क्या कर सकती है। वास्तविक जीवन के उदाहरण भी मदद करते हैं।


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मैंने पोस्ट नोटिस को जोड़ा क्योंकि लिंक पर पूरी तरह से भरोसा करने वाले उत्तर भविष्य में लिंक के गलत होने पर अमान्य होने की संभावना है। सूची में से कुछ पुस्तकों को कम से कम संक्षेप या हाइलाइट करें। क्या आप उनमें से किसी से परिचित हैं?
whuber

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BTW, इस सूची की समीक्षा करने में, मुझे लगता है कि यह विशेष रूप से प्रायिकता पर केंद्रित है । संभावना आँकड़ों के समान नहीं है!
whuber

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मैं मुख्य कार्यक्रम के रूप में SPSS के साथ मनोविज्ञान के लिए मात्रात्मक तरीकों से जुड़े कई पाठ्यक्रमों में एक TA, पर्यवेक्षक या छात्र रहा हूं। सभी मामलों में यह मुझे प्रतीत हुआ है कि छात्रों ने फील्ड (2013) की ओर रुख किया है, भले ही पाठ्यक्रम समन्वयक ने इस पुस्तक का उल्लेख किया हो या नहीं। कई मामलों में छात्रों ने एक अनुशंसित पाठ्यपुस्तक को नजरअंदाज किया है और इसके बजाय फ़ील्ड की पाठ्यपुस्तक को पढ़ा है।

पुस्तक में व्याख्याओं की कठोरता का आकलन करने के लिए मैं ठीक से सक्षम नहीं हूं, और न ही मुझे सीखने के परिणामों पर किसी शोध के बारे में पता है। हालांकि, मैं कह सकता हूं कि यह पुस्तक व्यापक, सस्ती (जहां मैं वैसे भी हूं), और छात्रों के साथ लोकप्रिय है। लेखक की लेखन शैली व्यक्तिगत उपाख्यानों पर बहुत अधिक निर्भर करती है, जो कुछ पाठकों के साथ आभारी होगी। हालांकि, मैंने पाया है कि कम से कम कई छात्र इसका आनंद लेते हैं। मुझे लगता है कि शुरुआती संस्करणों में बहुत सारे टाइपोस और अन्य मुद्दों में भाग लिया था, लेकिन चौथे संस्करण तक इनमें से अधिकांश खरपतवार लग रहे थे।

इसलिए, फील्ड (2013) मेरी सिफारिश है, चूंकि:

  1. मैंने देखा है कि मनोविज्ञान के छात्र इससे जुड़ते हैं और इसे पढ़ने का आनंद लेते हैं।
  2. यहां तक ​​कि अगर आप किसी अन्य पुस्तक की सिफारिश करते हैं, तो यह काफी संभावना है कि कुछ छात्र वैसे भी फील्ड (2013) का उपयोग करेंगे। यह तब आपके पाठ्यक्रम के भीतर व्यवस्थापन समस्याएँ पैदा कर सकता है।
  3. पुस्तक लोकप्रिय है और लेखक अभी भी अपेक्षाकृत युवा है, इसलिए यह संभावना है कि आगे के संस्करण और सुधार होंगे।
  4. यदि आप बाद में निर्णय लेते हैं कि आप R का उपयोग करना चाहते हैं, तो आप फ़ील्ड, माइल्स और फ़ील्ड (2012) में बहुत ही सहजता से परिवर्तन कर सकते हैं, जो अधिकांश समान उदाहरणों का उपयोग करता है। @ इस साइट पर जेरेमी-मील का लगातार योगदान है।

फील्ड, ए (2013)। आईबीएम एसपीएसएस आँकड़ों का उपयोग करके आँकड़ों की खोज। साधू।
फील्ड, ए।, माइल्स, जे।, और फील्ड, जेड (2012)। आर ऋषि का उपयोग कर सांख्यिकी की खोज।


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इस पुस्तक में गलत और भ्रामक सलाह पर चर्चा करने वाले थ्रेड में @whuber की टिप्पणी देखें "यहाँ और वहाँ SPSS पुस्तक में स्किमिंग पृष्ठ वास्तव में इस साइट पर हमें प्राप्त होने वाले कुछ भ्रमित प्रश्नों की अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं: मुझे लगता है कि वे पाठकों से आते हैं। वह पुस्तक। यह त्रुटियों, गलत सूचनाओं और एकमुश्त संघर्ष से भरा है। " आंकड़े.stackexchange.com/questions/157217/…
निक कॉक्स

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लेखक की हास्य की भावना लोगों को काफी विभाजित करती है। किशोर, सकल और घृणित कुछ नकारात्मक फैसले हैं।
निक कॉक्स
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