这本书是炸药： George EP Box，实验者统计：设计、数据分析和模型构建简介

它从统计学的零知识开始，但它并没有侮辱读者的智力。它非常实用，但又不失严谨；事实上，它强调了忽略常见测试的基本假设（在现实生活中通常是错误的）的危险。

它已绝版，但很容易找到副本。按照链接获取一些选项。

我没有发现How To Measure Anything和Head First都特别好。

Statistics In Plain English (Urdan) 是一本很好的入门书。

一旦你完成了，多元数据分析（Joseph Hair等人）就很棒了。

祝你好运！

我是David Friedman的Statistical Models - Theory and Practice的忠实粉丝。它非常成功地通过具体的和具有历史意义的问题（伦敦的霍乱，关于贫困原因的圣诞，麦卡蒂时代的政治压制......）引入和激发了统计建模的不同概念。

弗里德曼说明了建模的原则和陷阱。从某种意义上说，讨论展示了如何思考关键问题，并诚实地说明了统计模型与现实世界现象之间的联系。

经典的“橙色恐怖”仍然是一个很好的介绍： John Tukey 的探索性数据分析。

http://www.amazon.com/Exploratory-Data-Analysis-John-Tukey/dp/0201076160