尼尔.J.萨尔金德（Neil J.Salkind）在堪萨斯大学心理学和教育学研究系从教35年。他开设的课程有发展理论、生命全程发展理论、统计学和研究方法。他获得马里兰大学人类发展的博士学位，发表了80多篇专业文章，也是一些大学教材的作者，如《人类发展理论导论》（Sage，2004）、《爱上检验和测量》（Sage，2006）。他是1989—2002年的《儿童发展研究摘要和目录》的编辑。他在儿童发展协会和美国心理学协会很活跃，并担任美国心理学协会第七发展分部的部长。他在贸易领域也有很多著述。他住在堪萨斯州劳伦斯市一所需要经常维护的老房子里，喜欢烹饪、游泳、收集图书、阅读以及收藏古典沃尔夫P1800。

    尼尔.J.萨尔金德编著的《爱上统计学（第2版）》非常清晰地阐明了整个抽样调查、统计检验的思想和逻辑，特别是书中总结的一个表：在什么时候需要用到什么样的统计技术，对刚入门的人特别有用。比如什么时候用独立样本T检验，什么时候用非独立样本T检验等。<br>    《爱上统计学（第2版）》的写作语言易懂，鲜有大片大片的数学公式出现，把道理都讲得很清楚。

    第1部分  耶！我喜欢统计学<br>    这有什么好欢呼的，你会这样说吗?现在给我几分钟的时间向你展示一些非常成功的科学家如何使用被广泛使用的叫做统计学的工具。<br>    ·米歇尔．兰普尔（Michelle Lampl）是艾莫里大学的儿科专家和人类学家。她和朋友喝咖啡的时候，朋友谈到她的孩子长得多么多么的快。实际上，这个初为人母的朋友几乎是说她的儿子“像野草一样疯长”。兰普尔博士十分的好奇（像所有的科学家对事物感到好奇一样），她想她应该实际测量这个孩子以及其他孩子在婴儿期的生长速度。她着手测量一群孩子每天的生长，让她非常吃惊的是她发现一些婴儿差不多一个晚上就长一英寸!确实是爆发式生长。<br>    想知道更多吗?请阅读原著：你可以从兰普尔、费尔德伊斯和约翰森（Lamp，M．Veldhuis，J．D．，and Johnson，M．L．）（1992）发表在《科学}25s期801～803页上的文章“突变和停滞：人类生长模式（Saltation and stasis：A Model of humangrowth．）”中了解更多。<br>    ·休．肯珀（SueKemper）是堪萨斯大学心理学教授，曾经研究许多非常有趣的项目。她和其他的研究者正在研究修女群体，分析他们的早期经验、活动、人格特征和其他信息与他们中年以后的健康状况之间的关系。最特别的是这个由不同科学家组成的小组（包括心理学家、语言学家和神经学家，等等）想知道所有信息多大程度上可以预测老年痴呆病的发生。她发现修女在20多岁时写作的复杂性和他们在50、60年或者70年后患上老年痴呆病的可能性有关。<br>    ……

第1部分  耶！我喜欢统计学<br>1  统计学还是虐待学？由你决定<br>为什么学习统计学<br>5分钟统计学简史<br>统计学：是什么（或不是什么）<br>我在统计学课堂上做什么<br>使用这本书的十种方式（同时也在学统计学咯！）<br>关于那些符号<br>难度指数<br>第Ⅱ部分  西格玛·弗洛伊德和描述统计<br>2  必须完成的功课——计算和理解平均数<br>计算均值<br>需要记忆的内容<br>计算中位数<br>需要记忆的内容<br>计算众数<br>何时用什么<br>应用计算机并计算描述统计值<br>3  性别差异——理解变异性<br>为什么理解变异性很重要<br>计算极差<br>计算标准差<br>需要记忆的内容<br>计算方差<br>使用计算机计算变异性量数<br>4  一幅图真的相当于千言万语<br>为什么要用图表说明数据<br>好图表的十个方面（少贪新，多练习）<br>首先是建立频数分布<br>图形密度：建立直方图<br>扁平和狭长的频数分布<br>其他用图表显示数据的绝妙方法<br>使用计算机图示数据<br>5  冰淇淋和犯罪——计算相关系数<br>相关系数到底是什么<br>需要记忆的内容<br>计算简单相关系数<br>理解相关系数的含义<br>决定性的努力：相关系数平方<br>其他重要的相关系数<br>使用计算机计算相关系数<br>6  这就是真相——理解信度和效度<br>信度和效度介绍<br>关于测量尺度<br>信度——再做一次直到得到正确的值<br>使用计算机计算克隆巴赫系数<br>效度——哦！真相是什么<br>信度和效度：很亲密的堂表兄弟关系<br>第Ⅲ部分  抓住那些有趣又有利的机会<br>7  你和假设：检验你的问题<br>也许你想成为一个科学家<br>零假设<br>研究假设<br>好假设的标准是什么<br>8  你的曲线是正态的吗——概率和概率的重要性<br>为什么学习概率<br>正态曲线（或钟型曲线）<br>我们最中意的标准值：z值<br>使用计算机计算z值<br>第Ⅳ部分  显著性差异——使用推论统计<br>9  显著性的显著——对你我来说意味着什么<br>显著性的概念<br>显著性与意义<br>推论统计介绍<br>显著性检验介绍<br>10  两个群体的t检验——不同群体的均值检验<br>独立样本t检验介绍<br>计算检验统计量<br>特殊效果：差异是真实的吗<br>使用计算机进行t检验<br>11  两个群体的t检验——两个相关群体的均值检验<br>非独立样本t检验介绍<br>计算检验统计量<br>使用计算机进行t检验<br>12  两个群体是否太多？——尝试进行方差分析<br>方差分析介绍<br>计算F检验统计量<br>使用计算机计算F比率<br>13  两个因素——析因方差分析<br>析因方差分析介绍<br>主要方面：析因方差分析中的主效应<br>更有趣的方面：交互效应<br>需要记忆的内容<br>计算检验统计量<br>14  近亲还是好朋友——使用相关系数检验关系<br>相关系数检验的介绍<br>计算检验统计量<br>使用计算机计算相关系数<br>15  预测谁将赢得超级杯——使用线性回归<br>什么是估计<br>估计的逻辑<br>绘制拟合数据的最优直线<br>使用计算机计算回归线<br>估计变量越多就越好？也许是<br>16  非正态分布时做什么——卡方和其他非参数检验<br>非参数统计的介绍<br>单样本卡方检验介绍<br>计算卡方检验统计量<br>使用计算机进行卡方检验<br>你应该了解的其他非参数检验<br>17  你应该了解的其他重要的统计方法<br>多元方差分析<br>重复测量的方差分析<br>协方差分析<br>多元回归<br>因子分析<br>路径分析<br>结构方程模型<br>18  统计软件简介<br>选择合适的统计软件<br>具体介绍<br>第V部分  你得了解和记忆的内容<br>19  10个（或更多）最好的统计网址<br>成堆的资源<br>大量的计算器<br>谁是谁以及发生了什么<br>都在这里<br>超级统计（Hyperstat）<br>数据，你想要数据<br>越来越多的资源<br>容易，但是有趣<br>在斯德哥尔摩学习统计学如何<br>在线统计学教学资料<br>越来越多的资料<br>20  收集数据的10个原则<br>附录A  30分钟SPSS教学<br>附录B  数据表<br>附录C  数据集<br>附录D  练习题参考答案<br>词汇表