本书共12章，内容全面覆盖了描述统计、推断统计、非参数统计及一系列常用的统计方法，且在附录中精心整理了SPSS和Excel的常用函数，以供读者随时查阅。
第1章作为开篇，首先介绍了统计学的基本概念、应用领域以及数据的获取方式，同时阐明了统计与计算机技术的紧密结合。第2章至第4章则聚焦于数据的展示与描述，通过图表、统计量以及概率分布等多种方式，帮助读者直观地理解数据特征。第5章和第6章分别介绍了参数估计和假设检验的基本原理与方法，为读者提供了进行统计推断的重要工具。第7章则专门探讨了类别变量的推断，包括拟合优度检验和独立性检验等。第8章至第10章是本书的核心部分，详细介绍了方差分析、一元线性回归和多元线性回归等高级统计方法，同时结合实验设计的内容，帮助读者掌握如何在实际问题中应用这些方法。第11章则时间序列预测，介绍了平滑法、趋势外推预测和分解预测等多种预测方法，为读者提供了处理时间序列数据的有效手段。最后，第12章介绍了非参数检验的方法，包括单样本检验、两个及两个以上样本的检验以及秩相关检验等，为那些不满足参数检验条件的数据提供了分析工具。

贾俊平 中国人民大学统计学院副教授，长期从事统计教学和研究工作。著有《统计学》《统计学——基于SPSS》《统计学——基于Excel》《统计学——基于R》《数据可视化——基于R语言》《统计学基础》等。所著教材获得国家统计局优秀统计教材、北京高等教育精品教材等奖项。参与的教学研究项目“非统计学专业本科公共基础课——统计学教学改革”获得国家级教学成果奖二等奖、北京市教育教学成果奖一等奖。荣获北京市经济技术创新标兵等称号。