第0講　本書的立基點――高效率且按部就班地理解統計學
0-1　本書分成兩個部分
本書為統計學入門書，是以最精簡的計算工具、最淺顯的字句所寫成，筆者甚至可以大膽地說：「要是再刪減下去，就不算是統計學了。」

本書由兩個部分所組成。第一部將從基本中的基本開始學起，務求在最短時間內學會統計學最重要的兩個項目「檢定」和「區間估計」。

只要讀了第一部，就能夠在短時間之內了解統計學的目的為何、以及依據什麼樣的觀念在實際應用。

如今正為「不管到哪裡都學不會統計」抱頭苦惱的人、或者無論念了多少入門書總是遇上相同瓶頸的人，請一定要翻翻這本書的第一部。

第一部會提到那些讀者想要理解卻難以明白的概念，平日忙碌的讀者閱讀到這樣的地方想必能夠恍然大悟：「原來統計學是這樣的啊」，而有值回票價的感覺。

在第二部裡，則會進一步探討第一部的內容，解說和母群體相關的推論統計方法。第二部的目標是要用「ｔ分配」最有效率地完成小樣本的檢定和區間估計，儘管只要明白了這個部分就能掌握到統計學的重點，然而許多學子來到這裡之前便已受盡挫折。

之所以會如此，最常見的原因在於資料處理和機率的部分，這兩者幾乎都以同樣的計算方式來定義，但其概念該怎麼個別探討才好，其間的區別極為不易掌握。正因為不明白這一點，才讓學習者猶如墜入五里霧中。

本書的第二部包含資料處理和機率的不同之處，在編纂時快刀斬去易對門外漢造成混淆的概念和枝節（但學術上務求精確時仍有其必要性），在內容結構上讓讀者能夠直接領會推論統計的本質。換句話說，第二部某種意義上是要朝著目標急速奔馳、全力衝刺。


0-2　統計學是什麼――敘述統計和推論統計
大抵而言，統計學是由兩個部分所組成，其一為「敘述統計」，另外一項則為「推論統計」。

所謂的敘述統計，總歸來說就是一種從蒐集的資料中解讀其特徵的技術，起源可說由來已久。比如說，要是將人口普查視為資料的一種，那麼《舊約聖經》中摩西所處的時代和羅馬帝國時期就都用到了統計的概念。在中國漢朝及日本大化革新之際，也曾為了徵稅而舉辦人口及土地普查。

不過敘述統計最為可信的起源，得追溯到十七世紀的時候。

德國學者康令的《國情論》、英國軍人葛蘭特的《針對死亡表的自然與政治觀察》、佩堤的《政治算術》，以及哈雷的《死亡率之估計》，以上都堪稱敘述統計之先驅。從這些人的研究當中，可以清楚地看到出生率和死亡率資料的特徵為何，這便是敘述統計的思考面向。

在這之後，發展出了直接擷取資料特徵的方法，包括次數分配表和直方圖等圖表法，以及平均數和標準差等各式各樣的統計量。如今，在掌握社會經濟現況與調查氣象和海洋等自然環境上，都會用到這些方法。

相對來說，推論統計則是結合了統計學手法和機率論，以針對「大到無法掌握全體的對象」及「尚未來臨的未來將發生的事」來進行推測。這套方法是在二十世紀時確立，其意義在於「由部分推論整體」，稱之為前所未有的嶄新科學亦不為過。

比較貼近生活的例子是選舉快報，這可以說是典型的推論統計成果，在開票率尚在百分點階段時就能發表「確定當選」的報導，便是推論統計的功勞。除此之外，在地球溫室效應的預測、股價預估、以及金融商品和保險商品的定價策略上，推論統計亦是不可或缺的工具。