前言

传统的统计学教程通常会关注两件事：厘清统计学概念和描述相关指标的计算过程。读者看到的是大量的符号、公式和推导过程，需要具备一定的高等数学和概率论知识作为阅读基础。从阅读体验来看，统计学内容往往晦涩难懂，过程足以让读者丧失信心。事实上，统计学是帮助人们理解现象的强有力的工具，通过测量，统计学是以数据的表现形式记录群体特征，发现数据呈现的秩序和规律，并对其背后的原因进行解释的重要手段。随着统计软件的不断发展，手工计算的时代已经结束，数字化时代更需要人们具备统计学思维和对数据的解读能力。基于以上思考，笔者希望在本书中探讨另一种统计学的解读思路。

本书的定位是“统计学教材的辅助读物”，提供给那些具有一定统计学基础知识的读者，或者已经学习了基础统计学相关课程的社会科学研究人员阅读，因此不建议入门者阅读。与其他相关书籍比较，本书的内容和特点如下：

本书的内容由三部分组成，第一部分是对统计数据的简要介绍，包括本章的讨论的统计数据的用途以及提供了哪些信息；第二部分用更长的篇幅讨论了统计数据的处理方法，包括如何运用公式，数据处理方法的优缺点以及使用方法时的先决条件；第三部分提供了统计案例，阐述了如何运用数据和解释其结果。在此，给读者提供一点阅读建议：不必按顺序阅读本书，可以根据自己的需要选取某个章节来阅读。

本书的出版得到中国经济出版社的大力支持。乔晓春先生对本书的写作给予了很多启发和帮助，本人谨借此机会表示衷心的感谢。书中不妥乃至谬误之处在所难免，尚祈广大读者和同行专家不吝指教。

周爽

2021年初