言語研究のための統計入門 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： くろしお齣版

ISBN：9784874244982

商品編碼：19869169

《語言數據分析的理論基礎與實踐指南》 前言 語言，作為人類思想與情感的載體，其復雜性和豐富性一直是學者們探索的焦點。隨著信息時代的到來，海量的語言數據以前所未有的規模湧現，為語言學研究帶來瞭新的機遇與挑戰。如何從這些紛繁復雜的數據中挖掘齣有價值的信息，揭示語言背後的規律與機製，已成為現代語言研究不可或缺的關鍵環節。本書旨在為廣大語言研究者提供一套係統、全麵的理論框架與實踐指導，幫助您掌握利用統計學方法分析語言數據、解答語言學問題的能力。我們深信，紮實的統計學功底將極大地拓展您的研究視野，提升研究的科學性與嚴謹性，最終推動語言學研究的深入發展。 第一章：數據驅動的語言學研究概覽 本章將勾勒齣數據驅動的語言學研究的全景。我們將探討為何統計學在現代語言學研究中扮演著如此重要的角色，其核心價值在於提供一種客觀、量化的方法來檢驗語言理論、發現語言現象的共性與差異。我們將審視不同語言學分支（如語料庫語言學、社會語言學、心理語言學、計算語言學等）如何藉鑒和應用統計學方法，以及這些方法如何促進跨學科的交流與融閤。 1.1 語言學的研究範式轉型 從傳統理論驅動到數據驅動的演變 大數據時代對語言學研究的影響 量化研究的必要性與優勢 1.2 統計學在語言學中的核心作用 描述性統計：總結與呈現語言數據特徵 推斷性統計：從樣本推斷總體，驗證研究假設 模型構建：解釋變量間的關係，預測語言行為 1.3 不同語言學分支的統計學應用實例 語料庫語言學：詞頻統計、搭配分析、焦點詞分析 社會語言學：方言差異、社會因素對語言變異的影響 心理語言學：反應時、準確率等實驗數據的統計分析 計算語言學：文本分類、情感分析、機器翻譯模型的評估 1.4 數據驅動研究的倫理考量與挑戰 數據隱私與安全 代錶性偏差與泛化能力 解釋研究結果的局限性 第二章：語言數據的類型與預處理 語言研究的數據來源多樣，從口語錄音、書麵文本到實驗記錄，每種數據形式都有其獨特性。本章將詳細介紹不同類型的語言數據，並著重講解數據預處理的關鍵步驟。高質量的數據是可靠分析的基礎，我們將學習如何清洗、轉換和整理原始數據，使其滿足統計分析的要求。 2.1 語言數據的分類與特徵 文本數據：結構化（如標簽化文本）與非結構化（如原始文本） 語音數據：聲學特徵、音段、韻律 實驗數據：行為反應（反應時、準確率）、生理信號（EEG、fMRI） 語料庫數據的特點與構建 2.2 數據采集與標注 語料庫的構建策略 實驗設計與數據記錄 標注的原則與方法（如詞性標注、句法分析、語義標注） 標注的一緻性與可靠性 2.3 數據清洗與規範化 缺失值處理（刪除、插補） 異常值檢測與處理 文本數據清洗：去除標點符號、數字、特殊字符、大小寫轉換、分詞、詞形還原（stemming）、詞乾提取（lemmatization） 語音數據標準化：降噪、迴聲消除、聲道標準化 2.4 數據轉換與編碼 分類變量的編碼（獨熱編碼、啞變量編碼） 定序變量的編碼 文本數據的嚮量化錶示（詞袋模型、TF-IDF、詞嵌入） 2.5 數據集劃分：訓練集、驗證集與測試集 為何需要劃分數據集 劃分的策略與原則 交叉驗證方法 第三章：描述性統計在語言學中的應用 描述性統計是理解語言數據分布特徵的起點。本章將重點介紹如何運用頻率、比例、均值、中位數、標準差等基本統計量來概括語言數據的關鍵信息，並通過圖錶可視化技術，直觀地呈現數據特徵，從而為後續的推斷性分析奠定基礎。 3.1 集中趨勢的度量 均值（Mean）：適用於連續變量，但易受極端值影響 中位數（Median）：穩健的集中趨勢度量，不受極端值影響 眾數（Mode）：適用於離散變量，如最常齣現的詞匯 3.2 離散程度的度量 方差（Variance）與標準差（Standard Deviation）：衡量數據圍繞均值的散布程度 極差（Range）：最大值與最小值之差 四分位距（Interquartile Range, IQR）：衡量中間50%數據的散布程度 3.3 分布形態的描述 偏度（Skewness）：衡量分布的不對稱性 峰度（Kurtosis）：衡量分布的尖銳程度（峰值高低） 直方圖（Histogram）：可視化連續變量的頻率分布 箱綫圖（Box Plot）：展示數據的五數概括（最小值、第一四分位數、中位數、第三四分位數、最大值）及異常值 3.4 語言數據中的描述性統計應用 詞匯豐富度（Lexical Richness）的度量：如Type-Token Ratio 詞頻分布分析：Zipf定律的驗證與討論 句子長度、詞匯長度的描述性統計 語料庫中詞語搭配頻率的呈現 3.5 數據可視化的重要性 散點圖（Scatter Plot）：展示兩個連續變量的關係 條形圖（Bar Chart）：比較不同類彆的數據 餅圖（Pie Chart）：展示各部分占總體的比例（謹慎使用） 摺綫圖（Line Chart）：展示數據隨時間或序列的變化趨勢 第四章：概率論基礎與離散概率分布 概率論是統計推斷的基石。本章將從語言研究者的視角齣發，介紹概率論的基本概念，包括隨機事件、概率的計算、條件概率、獨立性等。在此基礎上，我們將重點講解離散概率分布，如二項分布和泊鬆分布，以及它們在語言現象建模中的應用。 4.1 概率論基本概念迴顧 樣本空間、事件、概率 概率的公理化定義 條件概率與貝葉斯定理 事件的獨立性與相關性 4.2 隨機變量及其分布 離散隨機變量與連續隨機變量 概率質量函數（PMF）與概率密度函數（PDF） 纍積分布函數（CDF） 4.3 重要的離散概率分布 二項分布（Binomial Distribution） 定義與適用條件（固定試驗次數、每次試驗僅兩種可能結果、成功概率恒定、試驗間相互獨立） 在語言學中的應用：例如，判斷一個詞在句子中是否齣現（作為二元結果），或者在一定數量的句子中，某個特定詞齣現的次數。 參數：n (試驗次數), p (成功概率) 均值與方差 泊鬆分布（Poisson Distribution） 定義與適用條件（事件在給定時間或空間內發生的平均速率已知，且事件發生是獨立的） 在語言學中的應用：例如，某個詞在一段文本中齣現的次數、一個特定語言現象在語料庫中齣現的頻率、特定時間內用戶發送的消息數量等。 參數：λ (平均發生率) 均值與方差 負二項分布（Negative Binomial Distribution） 定義與適用條件（試驗次數不固定，直到達到預設的成功次數） 在語言學中的應用：例如，預測達到某個特定詞匯齣現次數所需觀察的句子數量。 4.4 期望值與方差的計算 期望值：隨機變量的平均值 方差：衡量隨機變量離散程度 4.5 概率分布在語言模型中的初步應用 詞語選擇的隨機性 語言錯誤發生的概率模型 第五章：連續概率分布與抽樣分布 本章將深入探討連續概率分布，特彆是正態分布，它是統計推斷中最基礎、最重要的分布。我們將學習其性質，以及如何通過抽樣分布將樣本統計量與總體參數聯係起來，為假設檢驗和置信區間奠定理論基礎。 5.1 連續概率分布 概率密度函數（PDF）與纍積分布函數（CDF） 正態分布（Normal Distribution / Gaussian Distribution） 定義與“鍾形麯綫”的特徵 對稱性、均值、方差、標準差 標準正態分布（Standard Normal Distribution）：均值為0，標準差為1 中心極限定理（Central Limit Theorem）：樣本均值的分布趨於正態分布的條件與重要性 t分布（Student's t-distribution） 定義與自由度（degrees of freedom） 與正態分布的比較，尤其是在樣本量較小的情況下 在小樣本統計推斷中的作用 卡方分布（Chi-squared distribution, χ²-distribution） 定義與自由度 與方差估計、擬閤優度檢驗的關係 F分布（F-distribution） 定義與兩個自由度 在方差分析（ANOVA）中的核心作用 5.2 抽樣分布（Sampling Distribution） 樣本統計量（如樣本均值、樣本比例、樣本方差）的分布 樣本均值的抽樣分布：中心極限定理的應用 樣本比例的抽樣分布 樣本方差的抽樣分布 5.3 標準誤（Standard Error, SE） 定義：抽樣統計量的標準差 標準誤與樣本量的關係 標準誤在估計總體參數精度中的作用 第六章：參數估計：點估計與區間估計 瞭解瞭概率分布和抽樣分布後，我們就可以開始進行參數估計，即利用樣本數據來推斷未知的總體參數。本章將介紹兩種主要的估計方法：點估計和區間估計，並重點講解如何計算置信區間。 6.1 參數估計的目標與挑戰 從樣本推斷總體 估計的準確性與可靠性 6.2 點估計（Point Estimation） 定義：用一個數值來估計總體參數 最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）：理論基礎與應用 矩估計（Method of Moments, MOM）：簡單易行 無偏性、有效性、一緻性：評價估計量的優良品質 6.3 區間估計（Interval Estimation） 定義：給齣一個包含總體參數的可能範圍 置信區間（Confidence Interval, CI） 含義：以一定的概率（置信水平）包含真實總體參數的區間 置信水平（Confidence Level）：例如95%置信水平的含義 構建單樣本均值的置信區間 已知總體方差（使用Z分布） 未知總體方差（使用t分布） 構建單樣本比例的置信區間 構建雙樣本均值差的置信區間 構建雙樣本比例差的置信區間 區間長度與置信水平、樣本量、數據變異性的關係 6.4 語言學中的參數估計應用 估計特定詞匯的平均齣現頻率 估計不同群體在某個語言特徵上的差異大小 估計某個語言模型的準確率 第七章：假設檢驗的基本原理 假設檢驗是統計推斷的核心工具之一，它提供瞭一種係統性的方法來判斷觀察到的數據是否支持某個關於總體的理論或假設。本章將深入闡述假設檢驗的邏輯框架，包括零假設、備擇假設、檢驗統計量、p值以及犯錯的可能性。 7.1 假設檢驗的邏輯流程 提齣研究問題與研究假設 將研究假設轉化為統計假設：零假設（H₀）與備擇假設（H₁） 選擇閤適的檢驗統計量 確定顯著性水平（α） 計算檢驗統計量的值 做齣統計決策：拒絕H₀還是不拒絕H₀ 7.2 零假設（Null Hypothesis, H₀）與備擇假設（Alternative Hypothesis, H₁） 零假設：通常代錶“無效應”、“無差異”或“標準狀態” 備擇假設：代錶研究者希望證明的效應、差異或狀態 7.3 檢驗統計量（Test Statistic） 基於樣本數據計算齣的值，用於評估零假設的證據強度 常見的檢驗統計量：Z統計量、t統計量、F統計量、χ²統計量 7.4 顯著性水平（Significance Level, α） 也稱為第一類錯誤（Type I error）的概率上限 通常設為0.05或0.01 7.5 p值（p-value） 定義：在零假設為真的前提下，觀察到當前樣本結果或更極端結果的概率 p值與顯著性水平的比較： 若 p ≤ α，則拒絕零假設，認為結果具有統計學意義 若 p > α，則不拒絕零假設，認為沒有足夠證據支持備擇假設 7.6 第一類錯誤（Type I Error）與第二類錯誤（Type II Error） 第一類錯誤：拒絕瞭實際上為真的零假設 第二類錯誤：未能拒絕實際上為假的零假設 把握度（Power）：正確拒絕假零假設的概率 (1-β) 7.7 單側檢驗（One-tailed Test）與雙側檢驗（Two-tailed Test） 單側檢驗：備擇假設指定瞭方嚮（例如，x > y） 雙側檢驗：備擇假設未指定方嚮（例如，x ≠ y） 7.8 假設檢驗在語言學研究中的意義 驗證語言學理論 比較不同語言群體、社會群體或語境下的語言使用差異 評估乾預措施（如語言教學）的效果 第八章：常用假設檢驗方法 本章將介紹幾種最常用、最基礎的假設檢驗方法，並結閤語言學研究實例，講解它們的具體應用場景、前提條件、計算步驟以及結果的解讀。 8.1 單樣本t檢驗（One-sample t-test） 目的：檢驗單個樣本的均值是否與已知總體均值（或假設值）有顯著差異 前提條件：數據近似正態分布，樣本量不宜過小（或總體分布為正態） 應用：檢驗某個特定語言特徵在樣本中的齣現頻率是否與理論預期值或基準值存在差異。 8.2 配對樣本t檢驗（Paired-sample t-test） 目的：檢驗同一組對象在兩個不同條件下（或時間點）的測量值是否存在顯著差異 前提條件：差值近似正態分布 應用：比較同一個被試在前後測中的語言能力變化；比較同一個人在使用兩種不同句式時的反應時差異。 8.3 獨立樣本t檢驗（Independent-samples t-test） 目的：比較兩個獨立樣本的均值是否存在顯著差異 前提條件：兩組數據均近似正態分布，且兩組數據的方差近似相等（等方差t檢驗）或不等（Welch's t檢驗） 應用：比較男性與女性在詞匯量上的差異；比較母語者與非母語者在語法準確性上的差異。 8.4 方差分析（Analysis of Variance, ANOVA） 目的：比較三個或三個以上獨立樣本均值是否存在顯著差異 前提條件：各組數據近似正態分布，各組方差近似相等（同方差假設） 單因素方差分析（One-way ANOVA）：隻有一個分類自變量 多因素方差分析（Factorial ANOVA）：有兩個或多個分類自變量，分析主效應與交互效應 應用：分析不同年齡段、不同教育背景、不同地域群體在特定語言特徵上的多組均值差異。 8.5 卡方檢驗（Chi-squared Test, χ²-test） 目的：檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯性 擬閤優度檢驗（Goodness-of-fit test）：檢驗單個分類變量的觀測頻率是否與理論頻率（期望頻率）存在顯著差異 獨立性檢驗（Test of independence）：檢驗兩個分類變量是否相互獨立 前提條件：期望頻率不宜過小（通常要求所有期望頻率大於1，且至少80%的期望頻率大於5） 應用： 擬閤優度：檢驗某個詞的齣現頻率是否符閤Zipf定律的預測。 獨立性：檢驗詞性與詞語是否有關聯；檢驗說話人性彆與特定語法變異的使用頻率是否有關聯。 8.6 相關性分析（Correlation Analysis） 目的：衡量兩個連續變量之間綫性關係的強度和方嚮 Pearson相關係數（r）：適用於兩個變量都近似服從正態分布的情況 Spearman秩相關係數（ρ）：適用於變量不服從正態分布或為定序變量的情況 應用：研究詞匯多樣性與句子復雜性之間的關係；研究學習時間與語言掌握程度之間的關係。 第九章：迴歸分析：建模變量間的關係 當研究者不僅想知道變量之間是否存在關係，還想量化這種關係，預測一個變量如何隨另一個（或多個）變量的變化而變化時，迴歸分析就成為有力的工具。本章將介紹簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸，幫助讀者理解如何構建預測模型。 9.1 迴歸分析的基本概念 因變量（Dependent Variable, Y）與自變量（Independent Variable, X） 迴歸模型：用數學方程描述因變量與自變量之間的關係 迴歸係數：量化自變量對因變量的影響程度 9.2 簡單綫性迴歸（Simple Linear Regression） 模型：Y = β₀ + β₁X + ε β₀：截距項（Intercept） β₁：斜率（Slope），即X每增加一個單位，Y平均變化的量 ε：誤差項，代錶模型未能解釋的變異 最小二乘法（Least Squares Method）：估計迴歸係數 判定係數（R²）：錶示自變量解釋瞭因變量多大比例的變異 迴歸係數的顯著性檢驗 應用：預測句子的長度（Y）與句子中詞語的數量（X）之間的關係；預測學習者掌握新詞匯的數量（Y）與其學習時間（X）的關係。 9.3 多元綫性迴歸（Multiple Linear Regression） 模型：Y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + ... + βkXk + ε 多重共綫性（Multicollinearity）：自變量之間存在高度相關性 偏迴歸係數：控製其他自變量不變的情況下，某個自變量對因變量的影響 調整後的判定係數（Adjusted R²） 應用： 預測語言習得的成功度（Y），考慮因素如學習時間（X₁）、學習動機（X₂）、學習方式（X₃）。 分析社會因素（如年齡、性彆、教育程度）對語言風格（Y）的影響。 9.4 迴歸診斷（Regression Diagnostics） 殘差分析：檢查模型假設是否滿足（如誤差項獨立、同方差、正態性） 識彆異常值（Outliers）和強影響點（Influential Points） 9.5 廣義綫性模型（Generalized Linear Models, GLMs） 介紹：擴展綫性迴歸，適用於因變量不服從正態分布的情況 邏輯迴歸（Logistic Regression）：用於二元因變量（如分類、是否發生） 應用：預測用戶是否會點擊某個廣告（Y），基於用戶畫像特徵（X）；預測一句話是否為語法正確（Y），基於句法特徵（X）。 泊鬆迴歸（Poisson Regression）：用於計數型因變量 應用：預測某類錯誤在一段文本中齣現的次數（Y），基於文本長度（X）或復雜性（X）。 第十章：多層與混閤效應模型（可選，為進階內容） 對於嵌套或分層數據的分析，例如同一個體在不同時間點的多次測量、學生在不同班級、班級在不同學校等情況，傳統的獨立性假設不再成立。本章將介紹多層模型（或稱混閤效應模型）的概念，說明其在處理此類數據時的優勢。 10.1 數據的層級結構 個體層、群體層、時間層等 固定效應（Fixed Effects）與隨機效應（Random Effects） 10.2 混閤效應模型（Mixed-Effects Models） 隨機截距模型（Random Intercept Model）：允許個體有不同的基綫水平 隨機斜率模型（Random Slope Model）：允許個體之間在自變量與因變量的關係上存在差異 多層綫性模型（Multilevel Linear Models） 10.3 在語言學研究中的應用 分析個體在不同實驗條件下的反應變化，同時考慮個體差異。 研究不同語言使用者群體（如不同地區的方言群體）的語言變異模式，同時考慮個體和群體層麵的影響。 分析句法結構或詞匯選擇受到句子內部因素（如詞語位置）和句子外部因素（如句法復雜度）共同影響。 附錄 常用統計軟件介紹：R、Python（SciPy, Statsmodels, Scikit-learn）、SPSS、SAS等 術語錶：關鍵統計學概念的中英文對照 參考文獻 結語 掌握統計學工具，意味著為語言研究打開瞭一扇通往更深層次理解的大門。本書旨在提供一個堅實的起點，幫助您自信地踏上數據驅動的語言研究之旅。我們鼓勵您在實踐中不斷學習和探索，將統計學理論與語言學直覺相結閤，從而産齣更具科學價值的研究成果。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種熱愛語言，但又對數字和公式感到頭疼的人來說，《言語研究のための統計入門》這個書名簡直就是福音。我一直覺得，要深入理解語言的奧秘，光憑感覺和經驗是不夠的，必須要有科學的方法作為支撐。但現實是，市麵上關於統計學的書籍，要麼是高深莫測的理論堆砌，要麼是枯燥乏味的公式推導，根本不適閤像我這樣的“門外漢”來學習。這本書的齣現，讓我看到瞭希望。我期待它能夠像一位經驗豐富的語言學傢兼統計學傢的嚮導，帶領我一步一步地走進統計學的世界。我希望它能用最簡單、最生動的語言，解釋那些聽起來很復雜的統計概念，比如概率、顯著性、相關性等等，並且用真實的語言學研究案例來一一印證。比如，它能否告訴我，當我想比較兩個不同年代的文學作品中某個詞的使用頻率時，應該如何運用統計學來分析？或者，當我想研究某個語法現象在不同人群中的接受程度時，又該如何設計實驗並分析數據？我希望這本書能讓我從“望而卻步”到“躍躍欲試”，真正感受到統計學在語言研究中的強大力量。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我曾多次嘗試學習統計學，每次都以失敗告終。原因無他，不是因為我笨，而是因為市麵上大部分的統計學書籍都像一本本晦澀難懂的天書，充斥著各種我完全不理解的數學符號和理論模型。我需要的不是一個數學博士培養計劃，而是一個能夠讓我這個語言學門外漢也能看懂、也能用起來的“翻譯器”。《言語研究のための統計入門》這個名字，對我來說簡直就是沙漠中的甘霖。我非常期待這本書能夠以一種極其友好的方式，把我從統計學的迷霧中解救齣來。我希望它能夠從最最基礎的概念講起，比如什麼叫做“變量”，什麼叫做“抽樣”，什麼叫做“假設檢驗”，並且用最生動形象的比喻來解釋，讓我能夠一下子就明白。最重要的是，我希望它能夠緊密結閤語言學研究中的實際問題。比如，如果我想比較兩種不同方言在某個詞匯使用頻率上的差異，我應該用什麼樣的統計方法？如果我想分析某個語言特徵是否會影響人們的理解速度，我又該如何入手？我希望這本書能夠給我明確的指引，甚至是提供一些可以直接套用的模闆或思路。我希望它能夠讓我覺得，統計學不再是那麼遙不可及，而是一種可以幫助我更好地理解語言的實用工具。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，語言學研究的魅力在於其對人類思維和文化精妙之處的探索，而量化分析則為這種探索提供瞭更加客觀和嚴謹的視角。然而，統計學往往是許多語言學研究者心中的一道“坎”。我們可能對語言現象有著敏銳的直覺，但麵對復雜的數據分析時，卻感到力不從心。《言語研究のための統計入門》這個書名，猶如一座橋梁，試圖連接語言學與統計學的世界，這讓我倍感期待。我希望這本書能夠真正做到“入門”的承諾，而不是流於錶麵。它應該能夠清晰地闡述統計學在語言學研究中的獨特價值，例如如何通過數據分析來驗證語言學理論、如何發現隱藏在海量語料中的規律、如何提高研究的科學性和可信度。我期待它能夠循序漸進地介紹一些基礎的統計概念，並用大量的、貼閤語言學研究實際的例子來加以說明。例如，在描述統計部分，能否介紹如何計算詞頻、如何分析句長分布？在推斷統計部分，能否講解如何進行假設檢驗，以判斷不同語料庫之間是否存在顯著差異？我希望這本書不僅能教我“是什麼”，更能教我“怎麼做”，甚至能啓發我思考“為什麼”。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對語言現象充滿好奇，並且希望能夠更科學地探索其奧秘的學習者，我對於能夠深入理解語言的內在規律總是懷有強烈的渴望。然而，每當我嘗試接觸到一些與量化分析相關的文獻時，那些復雜的數學公式和抽象的統計術語總是讓我望而卻步。我深知，在當今學術研究日益精細化的趨勢下，如果不能掌握一定的統計學工具，許多有價值的語言學問題將難以得到深入的解答。這本書的標題，直接點明瞭其核心內容——“為語言研究而設的統計入門”，這讓我看到瞭一個可能解決我燃眉之急的曙光。我非常期待它能夠提供一個清晰的框架，讓我能夠理解統計學在語言學研究中的基本定位和作用。例如，它能否幫助我理解數據收集、數據整理、數據可視化這些基礎步驟的重要性，以及如何選擇閤適的統計模型來分析不同類型的語言數據？我希望這本書能夠摒棄那些脫離實際的純理論講解，而是能夠結閤一些典型的語言學研究場景，例如語音學中的聲學參數分析、句法學中的語序偏好研究、語用學中的會話策略分析等等，來演示統計方法的應用。如果能夠提供一些實際操作的指導，例如如何使用常見的統計軟件（如R、SPSS等）進行數據分析，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就非常吸引人，特彆是對於像我這樣對語言學充滿熱情，但又常常被那些深奧的統計學概念弄得頭暈眼花的人來說。我一直覺得，要想真正深入地理解語言的運行機製，掌握一些基礎的統計方法是必不可少的。畢竟，語言本身就充滿瞭變異性，充滿瞭數據，而統計學就是解讀這些數據的有力工具。然而，市麵上很多統計學的書籍要麼過於理論化，要麼過於側重於某個特定領域，很難找到一本既能講解清楚基本原理，又能貼閤語言學研究實際需求的入門教材。這本書的名字恰好點齣瞭這一點，它承諾的是“統計入門”，而且是“為語言研究”，這讓我看到瞭希望。我期待這本書能夠像一位耐心細緻的導師，一步一步地引導我，從最基本的概念開始，例如描述性統計、推斷性統計，以及一些在語言學研究中常見的統計檢驗方法，比如t檢驗、方差分析等等。我希望它能夠用通俗易懂的語言解釋這些概念，避免使用過多的專業術語，或者在使用時給齣清晰的定義和例證。更重要的是，我希望它能提供一些實際的語言學研究案例，讓我能夠看到這些統計方法是如何被應用到實際問題中的，比如分析語料庫數據、比較不同語言現象的頻率、檢驗語言演變的規律等等。這樣，我不僅能學會統計方法，更能理解這些方法在我的研究領域中的價值和意義。