本书旨在为学科背景差异较大、对基本统计原理的理解程度不一的学习者提供一个共同的“统计起点”，为之后的高级量化研究方法的学习打下基础。全书围绕假设检验原理及其应用展开：第一章介绍总体及其特征的描述方法，第二章重点介绍如何根据样本推断总体特征，第三章主要结合实际研究案例，介绍假设检验的具体应用。 全书采用问题驱动的形式，通过一系列小的问题穿插介绍基本的统计概念。在此基础上，着重介绍与之相关的SPSS操作步骤，并提供全部示例的源数据，供学习者学习和练习。全书语言简洁平实，深入浅出，统计知识与生活实际联系紧密，具有很强的可读性和实用性。

第1章 描述统计
1.1 什么是总体
1.2 总体的特征
第2章 统计推断
2.1 随机抽样
2.2 样本的均值和标准差
2.3 抽样分布
2.4 中心极限定理
2.5 t分布
2.6 总体参数的区间估计及其与假设检验的关系
2.7 标准差未知时的区间估计和假设检验
2.8 关于“正态总体”假设的一个说明
2.9 关于假设检验的几点说明
2.10 为什么量化研究中样本量越大越好
2.11 如何确定最小样本量
2.12 几种常见的假设检验
2.13 假设检验在相关性分析中的应用
第3章 实例分析
3.1 单样本t检验示例
3.2 独立样本t检验和配对样本t检验示例
3.3 假设检验逻辑的进一步推广：比例检验及其示例
3.4 相关系数检验示例
参考文献