目錄:
序言
第一篇 資料特性的相關知識
第1章 測量其實並非易事
1.1 測量資料
1.2 測量的難處
1.3 測量誤差之外的誤差
第2章 資料誤差
2.1 測量標準的選擇
2.2 問卷帶來的問題
2.3 抽樣母體誤差
2.4 沒觀測誤差
2.5 回答者帶來的問題
2.6 發表偏誤（Publication Bias）
第3章 測量誤差中的隨機誤差 (Random Error) 與偏誤 (Bias)
3.1 測量誤差（Measurement Error）的分析
3.2 誤差與機率分佈（Probability Distribution）
3.3 機率分佈的相關知識
3.4 處理隨機誤差 (Random Error)
第4章 資料抽樣方法論
4.1 抽樣的概念
4.2 抽樣的方法
第二篇 資料分析的相關知識
第5章 資料分析的基本流程
5.1 檢查手中資料
5.2 正確分析資料
5.3 妥善管理資料
第6章 干擾因子（Confounding Factor）與因果關係
6.1 兩個變數之間的關聯
6.2 面對並處理干擾因子（Confounding Factor）
6.3 無法使用隨機對照試驗（Randomized Controlled Trial）的處理方式
第7章 單一變數的分析手法
7.1 探討敘述統計量 (Descriptive Statistics)
7.2 探討資料分佈
7.3 探討理論分佈
7.4 探討時序資料
第8章 探究變數之間的關係 – 假設檢定（Hypothesis Testing）、檢定三步驟、手法選擇、相關係數、效應大小（Effect Size）
8.1 比較兩個變數的數值
8.2 關於假設檢定的思維
8.3 研究兩個變數的相關性
第9章 解讀多變數資料
9.1 探索分析與多重檢定
9.2 變異數分析（Analysis of Variance）與多重比較
9.3 探究相關結構
9.4 分析方法整理
第10章 數學模型的要點
10.1 簡介數學模型
10.2 配合目標來建立模型
10.3 使用模型進行預測（Prediction）
第三篇 資料活用的相關知識
第11章 分析資料的陷阱
11.1 資料操作時容易遇到的陷阱
11.2 資料有限時容易遇到的陷阱
11.3 資料推論時容易遇到的陷阱
第12章 解讀資料的陷阱
12.1 分析結果的可信度
12.2 解讀資料的認知偏誤
第13章 運用資料的陷阱
13.1 依不同目標做出評估跟決策
13.2 獲取資料的實際考量
13.3 現實世界與資料分析的差異