标准误与标准差样本
标准差和标准误的区别
标准差和标准误的区别首先，让我们来了解一下标准差。
标准差是用来衡量一组数据的离散程度或者波动程度的统计量。
它的计算方法是先求出每个数据与平均值的差值，然后将这些差值平方，再求平均数，最后取平方根。
标准差的数值越大，代表数据的离散程度越大，反之则数据的离散程度越小。
在实际应用中，标准差常常用来描述一组数据的分布情况，例如在财务领域中用来衡量投资组合的风险，或者在生物学实验中用来衡量实验数据的稳定性。
接下来，让我们转而讨论标准误。
标准误是用来衡量统计样本平均数与总体平均数之间的差异的统计量。
它的计算方法是将样本标准差除以样本容量的平方根。
标准误的数值越小，代表样本平均数与总体平均数之间的差异越小，反之则差异越大。
在实际应用中，标准误常常用来进行统计推断，例如在进行假设检验或者构建置信区间时，需要用到标准误来估计总体参数。
可以看出，标准差和标准误在计算方法和应用场景上有着明显的区别。
标准差主要用来描述一组数据的离散程度，而标准误主要用来进行统计推断。
在实际应用中，我们需要根据具体的问题和目的选择合适的统计量。
如果我们关注的是数据的分布情况和波动程度，那么可以选择使用标准差；如果我们关注的是对总体参数进行推断，那么可以选择使用标准误。
总之，标准差和标准误在统计学中都有着重要的作用，它们分别用来描述数据的离散程度和进行统计推断。
通过深入理解它们的区别和应用，我们可以更好地进行数据分析和统计推断，为实际问题的解决提供有力的支持。
希望本文对您有所帮助，谢谢阅读！。
计量资料的标准差和标准误有何区别与联系1
1、计量资料的标准差和标准误有何区别与联系标准差和标准误都是变异指标，但它们之间有区别，也有联系。
区别: ①概念不同；标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽样误差；②用途不同；标准差与均数结合估计参考值范围，计算变异系数，计算标准误等。
标准误用于估计参数的可信区间，进行假设检验等。
③它们与样本含量的关系不同: 当样本含量n 足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小，甚至趋于0 。
联系: 标准差，标准误均为变异指标，当样本含量不变时，标准误与标准差成正比。
2、二项分布、Poission分布的应用条件二项分布的应用条件:医学领域有许多二分类记数资料都符合二项分布(传染病和遗传病除外)，但应用时仍应注意考察是否满足以下应用条件：(1) 每次实验只有两类对立的结果；(2) n次事件相互独立；(3) 每次实验某类结果的发生的概率是一个常数。
Poisson分布的应用条件:医学领域中有很多稀有疾病(如肿瘤,交通事故等）资料都符合Poisson分布，但应用中仍应注意要满足以下条件：（1) 两类结果要相互对立；（2) n次试验相互独立；（3) n应很大, P应很小。
3、极差、四分位数间距、标准差、变异系数的适用范围有何异同？答：这四个指标的相同点在于均用于描述计量资料的离散程度。
其不同点为：极差可用于各种分布的资料，一般常用于描述单峰对称分布小样本资料的变异程度，或用于初步了解资料的变异程度。
若样本含量相差较大，不宜用极差来比较资料的离散程度。
四分位数间距适用于描述偏态分布资料、两端无确切值或分布不明确资料的离散程度。
标准差常用于描述对称分布，特别是正态分布或近似正态分布资料的离散程度。
变异系数适用于比较计量单位不同或均数相差悬殊的几组资料的离散程度。
4.中位数、均数、几何均数的适用条件有何异同。
（1）均数适用于描述对称分布，特别是正态分布的数值变量资料的平均水平；（2）几何均数适用于描述原始数据呈偏态分布，但经过对数变换后呈正态分布或近似正态分布的数值变量资料的平均水平；（3）中位数适用于描述呈明显偏态分布（正偏态或负偏态），或分布情况不明，或分布的末端有不确切数值的数值变量资料的平均水平。
标准误和标准差的计算方法
标准误和标准差的计算方法标准误和标准差是统计学中常用的两个概念，它们都是用来衡量数据的离散程度和稳定性的指标。
标准误和标准差虽然都是用来描述数据的离散程度，但是它们的计算方法和应用场景是有所不同的。
在本文中，我们将详细介绍标准误和标准差的计算方法，以及它们在实际应用中的意义和作用。
标准误的计算方法。
标准误（Standard Error）是用来衡量样本均值估计量的精确度的指标。
标准误的计算方法如下：1. 首先，计算样本的标准差。
2. 然后，将样本标准差除以样本容量的平方根。
标准误的计算公式如下所示：SE = SD / √n。
其中，SE表示标准误，SD表示样本标准差，n表示样本容量。
标准误的意义和作用。
标准误的大小反映了样本均值估计量的精确度。
标准误越小，代表样本均值估计量越稳定，反之则越不稳定。
在实际应用中，标准误通常用来计算置信区间和进行假设检验，从而对总体均值进行推断。
标准差的计算方法。
标准差（Standard Deviation）是用来衡量数据的离散程度的指标。
标准差的计算方法如下：1. 首先，计算样本均值。
2. 然后，计算每个数据点与样本均值的偏差。
3. 接下来，将所有偏差的平方求和。
4. 最后，将偏差的平方和除以样本容量，再取平方根。
标准差的计算公式如下所示：SD = √(Σ(xi x)² / n)。
其中，SD表示标准差，Σ表示求和符号，xi表示第i个数据点，x表示样本均值，n表示样本容量。
标准差的意义和作用。
标准差的大小反映了数据的离散程度。
标准差越大，代表数据越分散，反之则越集中。
在实际应用中，标准差通常用来衡量数据的稳定性和预测未来的变化趋势。
总结。
标准误和标准差都是用来衡量数据的离散程度和稳定性的指标，但是它们的计算方法和应用场景是有所不同的。
标准误用来衡量样本均值估计量的精确度，通常用于计算置信区间和进行假设检验；而标准差用来衡量数据的离散程度，通常用于衡量数据的稳定性和预测未来的变化趋势。
标准误和标准差
标准误和标准差的区别严洁●标准误是样本统计量的标准差。
●样本统计量有多种：例如，样本均值，样本和、样本中位值、两个样本均值的差，两个样本方差的比，回归系数等等。
●简单地说，标准差是表示观察数据的离散程度的；标准误是表示样本统计量的离散程度的。
还是课堂上的例子（这个最简单）：从3个球里面抽2个球。
这3个球的重量分别是2，4，6克。
（1号样本）2克，2克（意味着抽了两次，两次都抽了同一个球，对吧）那么，2号样本的标准差就是用里面的两个球的观察值，计算而得，[（2-3）2+（4-3）2]/(2-1)，得到样本方差为2 标准差就是2的平方根。
标准误呢，有很多种，有样本均值的标准误，样本中位值的标准误等，就拿样本均值标准误来说，1号样本的均值是2，2号样本的均值是3，3号样本的均值是4，4号样本的均值是3，……这些均值可以组成新的一组数据（表格中高亮部分），这些数据也可以算出来均值和标准差，那么这些数据算出来的标准差就叫做“均值标准误”。
●均值标准误怎么算呢？（1）先求方差[（2-4）2+（3-4）2+（4-4）2+（3-4）2+（4-4）2+（5-4）2+（4-4）2+（5-4）2+（6-4）2] / 9=1.33注意，这里的分母是9，因为我们把所有可能的样本都穷尽了。
但是如果我们总共抽取了6次，没有穷尽，那么分母就要用（6-1）了。
（2）然后1.33的正平方根等于1.1547，它就是均值标准误。
现实生活中，我们只抽一次样本，就用这个公式来估计“均值标准误”假如我们抽到了2号样本，2号样本的s=1.414, n=2，那么均值标准误就约等于1如果抽中的是7号样本，s=2.828, n=2，那么均值标准误就约等于2 如果抽中的是9号样本，s=0, n=2，那么均值标准误就约等于0 虽然都不等于1.1547，但是都是比较接近的。
如果样本量很大的话，或者把可能抽到的样本都抽出来的话，那么 就会更加接近于均值标准误的准确值。
标准差与标准误换算
标准差与标准误换算标准差和标准误是统计学中常用的两个概念，它们在数据分析和推断中扮演着重要的角色。
本文将重点介绍标准差和标准误的概念，并讨论它们之间的换算关系。
首先，我们来了解一下标准差的概念。
标准差是用来衡量一组数据的离散程度或者波动程度的指标。
它的计算公式为，标准差 = sqrt(Σ(xi-μ)²/n)，其中xi代表每个数据点，μ代表数据的均值，n代表数据点的个数。
标准差越大，表示数据的波动程度越大；标准差越小，表示数据的波动程度越小。
接下来，我们来介绍标准误的概念。
标准误是用来衡量样本均值与总体均值之间差异的指标。
它的计算公式为，标准误 = 标准差/sqrt(n)，其中标准差是样本标准差，n代表样本的大小。
标准误的大小反映了样本均值与总体均值之间的差异程度，标准误越小，表示样本均值与总体均值之间的差异越小；标准误越大，表示样本均值与总体均值之间的差异越大。
接下来，我们将介绍如何进行标准差与标准误之间的换算。
首先，我们需要明确的是，标准差是描述数据的离散程度，而标准误是描述样本均值与总体均值之间的差异程度。
它们之间的换算关系是，标准误 = 标准差/sqrt(n)。
也就是说，标准误等于标准差除以样本大小的平方根。
在实际应用中，我们经常需要根据已知的标准差来计算标准误，或者根据已知的标准误来计算标准差。
这时，我们可以利用上述的换算关系来进行计算。
例如，如果我们已知标准差为2，样本大小为100，那么可以通过标准误 = 2/sqrt(100)来计算标准误，得到标准误为0.2。
反之，如果我们已知标准误为0.2，样本大小为100，那么可以通过标准差 = 0.2sqrt(100)来计算标准差，得到标准差为2。
总之，标准差和标准误是统计学中常用的两个指标，它们分别描述了数据的离散程度和样本均值与总体均值之间的差异程度。
它们之间存在着明确的换算关系，可以根据已知的标准差计算标准误，或者根据已知的标准误计算标准差。
标准差与标准误区别
std.error：标准误差std.deviation：标准差标准误：是样本统计量的标准差，如样本均数的标准差也称为均数的标准误，它反映了样本均数间的离散程度，也反映了样本均数与总体均数的差异，说明均数抽样误差的大小。
在实际工作中,我们无法直接了解研究对象的总体情况,经常采用随机抽样的方法,取得所需要的指标,即样本指标。
样本指标与总体指标之间存在的差别,称为抽样误差,其大小通常用均数的标准误来表示。
标准差：是方差的算术平方根，是描述数据分布的离散程度的指标。
实际应用中，总体标准差一般未知，常用样本标准差来估计。
用来反映变异程度,当两组观察值在单位相同、均数相近的情况下,标准差越大,说明观察值间的变异程度越大。
即观察值围绕均数的分布较离散,均数的代表性较差。
反之,标准差越小,表明观察值间的变异较小。
标准差与标准误有何区别和联系?标准差和标准误都是变异指标，但它们之间有区别，也有联系。
区别:①概念不同；标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽样误差；②用途不同；标准差与均数结合估计参考值范围，计算变异系数，计算标准误等。
标准误用于估计参数的可信区间，进行假设检验等。
③它们与样本含量的关系不同: 当样本含量n 足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n 的增大而减小，甚至趋于0 。
联系: 标准差，标准误均为变异指标，当样本含量不变时，标准误与标准差成正比。
标准差是表示个体间变异大小的指标,反映了整个样本对样本平均数的离散程度,是数据精密度的衡量指标;而标准误反映样本平均数对总体平均数的变异程度,从而反映抽样误差的大小,是量度结果精密度的指标。
标准误其实就是标准差的一种，不过二者的含义有所区别：标准差计算的是一组数据偏离其均值的波动幅度，不管这组数是总体数据还是样本数据。
你看standard deviation，说的就是“偏离”，只是在翻译为中文时，失去了其英文涵义。
而标准误，衡量的是我们在用样本统计量去推断相应的总体参数（常见如均值、方差等）的时候，一种估计的精度。
标准误和标准差的区别
标准误和标准差的区别首先，我们先来了解一下标准差。
标准差是描述数据分布离散程度的一个统计量，它衡量的是数据点相对于均值的偏离程度。
标准差越大，代表数据点相对于均值的离散程度越高，反之则越小。
标准差的计算公式为，标准差 = 平方根(Σ(xi-μ)²/n)，其中xi代表每个数据点，μ代表均值，n代表数据点的个数。
标准差的单位与原始数据的单位相同。
而标准误则是描述样本均值估计总体均值的精确程度的一个统计量。
标准误的计算公式为，标准误 = 标准差/√n，其中n代表样本的大小。
可以看出，标准误与标准差的计算方法有一定的关联，但是用途和含义上有很大的区别。
标准误和标准差的区别主要体现在以下几个方面：1. 含义不同，标准差是描述数据分布的离散程度，而标准误是描述样本均值估计总体均值的精确程度。
2. 计算方法不同，标准差的计算是基于原始数据的，而标准误的计算是基于样本均值的。
3. 单位不同，标准差的单位与原始数据的单位相同，而标准误的单位是样本均值的单位。
4. 用途不同，标准差通常用于描述数据的离散程度，而标准误通常用于估计样本均值对总体均值的精确度。
在实际应用中，标准差和标准误都是非常重要的统计量。
在进行数据分析时，我们通常会计算标准差来描述数据的离散程度，从而帮助我们更好地理解数据的分布特征；而在进行样本均值对总体均值的估计时，我们会计算标准误来评估样本均值的精确程度，从而帮助我们更准确地进行推断和决策。
总之，标准误和标准差虽然在统计学中都是描述数据分布的重要指标，但是它们的含义、计算方法、单位和用途都有所不同。
在实际应用中，我们需要根据具体的问题和目的来选择合适的统计量进行分析，以便更准确地理解数据和进行推断。
希望本文对读者能够有所帮助，更好地理解标准误和标准差的区别。
标准误s是样本均数标准差
标准误s是样本均数标准差标准误s是一种统计学概念，用来衡量样本均数与总体均数之间的差异。
它是用样本标准差除以样本容量的平方根得到的。
标准误s通常用来估计总体均数的置信区间，也可以用来进行假设检验。
在实际应用中，标准误s的计算和应用都具有重要的意义。
首先，我们来看一下标准误s的计算公式。
假设样本标准差为s，样本容量为n，则标准误s的计算公式为：\[SE = \frac{s}{\sqrt{n}}\]其中，SE表示标准误s。
这个公式告诉我们，标准误s与样本标准差成正比，与样本容量的平方根成反比。
也就是说，当样本标准差增大或样本容量减小时，标准误s会增大；反之亦然。
接下来，我们来探讨一下标准误s的应用。
标准误s通常用来计算置信区间。
置信区间是用来估计总体参数的范围，常见的置信水平有95%和99%。
在统计推断中，我们通常希望用样本数据来估计总体参数，并给出一个置信区间，以反映我们对总体参数的不确定性。
标准误s可以帮助我们计算置信区间的边界。
另外，标准误s也可以用来进行假设检验。
在假设检验中，我们通常会计算一个检验统计量，并基于这个统计量来判断总体参数是否符合我们的假设。
标准误s在假设检验中扮演着重要的角色，它可以帮助我们计算检验统计量的标准误，从而进行假设检验。
需要注意的是，标准误s的大小会受到样本容量的影响。
当样本容量较大时，标准误s会减小，这意味着我们对总体参数的估计会更加精确。
因此，在实际应用中，我们通常会尽量增大样本容量，以提高估计的准确性。
在实际应用中，我们还需要注意标准误s的限制和假设条件。
标准误s的计算基于对总体分布的假设，如果总体分布与我们的假设不符合，那么标准误s的计算结果可能会失真。
因此，在使用标准误s时，我们需要对总体分布进行合理的假设，并进行相应的检验。
综上所述，标准误s是样本均数标准差，它在统计学中具有重要的应用价值。
通过对标准误s的计算和应用，我们可以更加准确地估计总体参数，并进行假设检验。
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sd Std Dev,Standard Deviation 标准偏差(Std Dev,Standard Deviation) 一种量度数据分布的分散程度之标准, 用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。
标准偏差越小, 这些值偏离平均值就越少, 反之亦然。
标准偏差的大小可经过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。
标准偏差公式: S = Sqr(∑(xn-x拨)^2 /(n-1)) 公式中∑代表总和, x拨代表x的算术平均值, ^2代表二次方, Sqr代表平方根。
例子: 有一组数字分别是200、50、100、200, 求它们的标准偏差。
Java代码
1.x拨 = (200+50+100+200)/4 = 550/4 = 137.5
2.S^2 = [(200-137.5)^2+(50-137.5)^2+(100-137.5)^2+(200-137.5)
^2]/(4-1) =[62.5^2+(-87.5)^2+(-37.5)^2+62.5^2]/3 =[3906.25+7
656.25+1406.25+3906.25]/3 = 16875/3 = 5625
3.标准偏差 S = Sqr(5625) = 75
cv 变异系数( coefficient of variation) , 亦称离散系数( coefficient of dispersion) 或相对偏差(rsd), 是标准偏差与平均值之比, 用百分数表示, 计算公式为:
cv = sd/mean ×100%
200、50、100、200的cv=55%
在我用于本科毕业论文答辩的ppt里的某页赫然写着这么一行: ”标准误: 标准差除以样本量的平方根”。
这是我对”数据处理”部分特地作出的一条说明。
前些天打开看到的时候, 我不禁有些囧。
当年我们的《生物统计学》是一门选修课, 授课的是生科院生物信息学方向的一个牛人, 长得像藏人, 不过一听口音就知道她家和我家肯定离不太远。
不论生物还是药学, 这门课历来就是门选修课。
而且学的内容很浅, 考试是开卷。
我学得不咋地, 学完的时候感觉, 统计学说来就一句话: ”有没有显著性差异”。
你说这话啥意思, 我也不太懂, 能套公式把结果算出来就成。
要说起来, 有关统计学的基本知识, 早在大一上分析化学的时候就专门讲过, 很多实验报告也都要算平均数和标准差。
等到做完毕设写论文要处理数据的时候, 我突然就发现了一个问题, 为什么我看的那么多paper里面, 在算样本平均数的时候, 有的附的是标准差, 有的附的是标准误呢? 而且国外的paper都是用的标准误。
我又不懂, 可是搜到有篇专门讲两者区别的文章说要用标准误, 我也就用了。
两者啥区别呢? 标准差除以样本量的平方根就等于标准误。
可这数学关系反映了什么实质? 我还是不懂。
只是记得上生物统计学的课的时候, 老师特别强调说国内生命科学和医学方面的大部分paper都存在统计学错误。
我就生怕我这么”
正确地”使用标准误反而显得”错误”了, 于是有了ppt上多此一举的那句话。
其实统计学是很多学科都需要用到的, 而且重要性不言而喻。
可就我所了解的, 如我们这些生、化、医、药专业出身的学生有多少真的理解了统计学呢? 大部分都是停留在机械用软件、套公式、填结果的层面吧。
当然了, 这里存在一个学科差异的问题, 也不是谁刻意地不想去理解统计学。
比喻说, 去年国家就三聚氰胺出台了一个最低检测限的标准的时候, 很多没有科学素养的记者就
开始疯狂质疑了。
其实对”检测限”这个概念我们就很理解, 我想心理学专业的学生倒不见得认同, 而”检测限”的本质同属统计学中的”概率”和”误差”的范畴。
不过总的说来, 我们的统计学训练比起心理学实在差得太多。
终于进入正题了, 因为统计学是心理学的基本功, 因此我正儿八经地看起了考纲版的那本国内最经典的《现代心理与教育统计学》, 等把第八章假设检验看完之后, 我暂停了。
我的基本感受是, 一路看下来, 条理是清晰的, 逻辑是明白的, 我也是理解的。
如果说单纯应试的话, 看到这样没问题。
可这门课程当然不止是应试之用的, 那么, 我在想, 我看了这么多, 它讲的这些东西到底是在干嘛呢? 对, 我的意思很明白。
这本书是在讲鱼不是在讲渔。
我纵使把计算标准误的公式及其意义理解得化成灰也认识, 可它到底是干嘛的
呢?
我暂停是为了找些paper来自己体会统计学的用处, 这时发现了手头正读着的《行为科学统计》, 如获至宝地读完第一章我就恨不得骂脏话了, 差距怎么能这么大? ! 为什么一本国内最经典的心理统计学教材和美国的一本可能还不是最经典的心理统计学教材
差了这么远? 因此等读完第一部分的时候, 我想哭了( 呃, 当作形
容词看待吧, 不是真的要哭) 。
昨晚读完第二部分的时候, 我又想哭。
因为, 我终于理解了”标准误”到底是用来干嘛的! 明白了当paper中出现它的时候是说明了什么实质问题!
索性抓几个点来比较这两本教材。
1、《现代》在讲中数的时候就讲到了内插法, 讲百分位数的时候又讲了。
可是它这两处都没有提”内插法”仨字儿, 到后来好几个章节计算概率的时候却冒出来”内插法”仨字儿让人不知所云。
这也就罢了, 关键是, 同样讲内插法, 原理和方法都是一样的, 《现代》用了个形式巨复杂的公式来套用, 看着就不敢用了。
《行为》没用公式, 直接画个小表就能够口算了。
2、类似于上面的情况, 在针对很多不同类型的概念和方法时, 《现代》的很多习题我在做的时候都不得不翻到正文中按例题的步
骤来套用, 《行为》的习题基本上都是口算, 也不用回顾前面的例题。
我忍不住举一个实例对比:
《现代》版某例题:
有10道正误题, 问答题者答对几题才能认为她是真会, 或者说答对几题, 才能认为不是出于猜测因素?
《行为》版某例题:
假设你正在用请人预测从整副牌中抽出的牌的花色来测试人的特异功能。
在48次实验中, 一个人能正确预测多于20次的概率是多少?
这两道题的解法是一致的, 考察的点也差不多。
可是, 前面那题纠结的提问方式我每次读到都抽搐, 恨不得转换几次才能理解题意。
《现代》中类似的绕心令比比皆是。
难道把话说明白些就这么困难吗? 更不用说《现代》版在讲解题步骤时的死板了, 逼得我只能依葫芦画瓢呀。
3、《现代》版太瞧得起我们学生了, 很多概念突然就冒出来了, 也不告诉你怎么回事, 比如”自由度”; 有些概念稍微讲解了几
句也没讲明白, 比如”有偏统计量”它怎么就有偏了呢? 再有就是我前面说的, 讲了那么多讲到最后, 我也搞不清楚它到底是能够用到心理学什么地方去( 书中举例清一色的是学生测验之类的) 。
而《行为》对于很多概念都是用基本属于”一加一等于二”的方式一板一眼告诉你它的含义。
还真别说它的讲法像是对待傻子, 在一门新学问面前, 我们不就和幼儿园接触到”一加一等于二”之前一样无知么? 受的教育再高也不保证您就触类旁通呀。
同时, 它的举例涉及心理学各分支, 这才是学以致用呀。
4、再从章节设置的顺序上, 我不否认《现代》版有它的内在逻辑, 但那种逻辑基本上是站在一个已经掌握了统计学的人的角度展开的。
对于初学者, 越往后越觉得章节之间的关系诡异。
而《行为》则是完全从学习者的视角设置章节, 完全让人能够体会到循序渐进的快乐。
比如, 全书四部分, 第一部分讲描述统计, 第二部分讲推论统计基础, 而实际上, 这部分的三章共就讲了三个概念: z分数、概率和标准误。
放到《现代》里才三节的篇幅。
可人家就是咬文嚼字地把这三个对于推论统计超级无敌关键的概念给讲通透了, 我现在一点疑问都没有了!
5、《现代》我看完一章脑细胞就基本上耗尽了, 因为时不时就要停下来揣摩。
而《行为》一口气看三章也没问题, 就像在读小说。
掌握同样多的知识, 后者用的时间大概还短一些。
毕竟统计学
在心理学里是拿来实用的, 不是要我费劲去培养数学的逻辑思维能力的吧!
6、另外, 我不太清楚原版《行为》会有多少排版错误, 但至少, 《行为》译本的排版错误比《现代》要少得多。
另外的另外, 《行为》每章的SPSS讲解比《现代》清楚太多。
另外的另外的另外, 《行为》的每节小测验都附有答案, 每章习题的奇数题都附有答案。
说到最后, 我想引申一下。
《现代》代表了国内某类优秀教材的风格, 学术至上, 用语严谨, 条理分明, 言简意赅, 同时也严肃、枯燥和死板;
《行为》代表了国外某类优秀教材的风格, 学生至上, 用语亲切, 行文流畅, 点到方止, 同时也失去少许严密性、简明性和学术性。
实际上国外还有一类优秀教材, 或者我更愿意称其为优秀读物。
拿统计学来说有大名鼎鼎的《统计学的世界》, 这类教材之因此优秀, 是因为能被学院之外的大众所接受, 也正是为了吸引更广泛的读者, 它放开了学术门槛。
我这么说并不是存在某种”歧视”, 而是当其学术品质泛化后, 对于专业领域的学习者而言就相当程度的失去了教材的功能, 看看好玩儿罢了, 既对付不了考试, 更应。