《OPEN STATISTICS 第二版》是一本面向统计学初学者的教科书，它采用了R编程语言来辅助教学和数据分析实践。这本书的编写团队包括了来自不同学术背景的专家，其中David M. Diez曾在谷歌/YouTube担任定量分析师，Christopher D. Barr是哈佛公共卫生学院生物统计学助理教授，而Mine Çetinkaya-Rundel则是杜克大学统计系的实践助理教授。
该教材以版权年份2012年为基准，最新印刷于2014年7月。它遵循的是Creative Commons许可证，这意味着读者可以免费访问其PDF版本、下载源文件或了解有关许可证的更多信息。教材旨在为读者提供一个对数据分析基本原则和统计学概念的全面介绍。
教材内容可以大致分为以下几个部分：
1. 数据介绍：在这一部分，首先以案例研究的形式开始，接着介绍了数据的基础知识，比如观测值、变量和数据矩阵。它还涉及变量的类型以及变量之间的关系，这些内容对于理解统计分析至关重要。
2. 数据收集原则概述：包括了对总体和样本的概念讨论，轶事证据，从总体中抽样的方法，以及解释变量和响应变量。此外，还介绍了观察性研究和实验设计，强调了随机分配在减少偏差方面的重要性。
3. 实验：深入探讨了实验设计的原则，并专注于在人类实验中减少偏差的策略。这一部分还包括了如何检验变量之间的关系和因果效应。
4. 数值数据的检验：这一部分涉及了散点图、点图、均值、直方图、方差和标准差、箱形图、四分位数和中位数，以及稳健统计量。它还讨论了数据转换和数据映射的特殊主题，这些都是深入理解数据分布和中心趋势的必要工具。
5. 分类数据的考量：在这个部分，教材重点讲解了列联表、条形图、比例和比较不同组之间的数值数据。此外，还包括了饼图的特殊案例，以及性别歧视的案例研究，通过模拟研究和检查独立性来深入探索数据分析。
6. 练习题：教材每章节结束后都配有相关的练习题，以便于读者巩固所学知识。题目包括对案例研究的分析、数据基础的练习、数据收集原则的回顾、观察性研究和抽样策略、实验部分的练习等。
通过这些内容的介绍，我们可以看到《OPEN STATISTICS 第二版》不仅为读者提供了一个统计学入门的框架，而且还强调了统计软件R在实际数据分析中的应用。这本教材特别适合那些希望深入理解数据如何被收集、分析和解释的读者，无论是统计学初学者还是希望提升数据分析技能的专业人士。
