第二，当历史学家整理数量形式的史料时，会遇到另一个问题：具有多大误差的史料可以认为是准确可信的。
作者首先指出，历史材料都具有相对准确性。这主要是受到时间和地理延续性、收集材料者社会经济利益以及历史学家很难了解历史材料形成条件的局限。作者针对关于通过整理史料，误差可以抵消或依然如旧两种极端观点，运用概率的方法得出结论：与实际误差在20％以内的材料就可以认为是好的史料，历史学家可以大胆地运用它进行科学研究。
第三，历史学家经常遇到的另一问题是，由于年代久远史料短缺，无法客观全面评述当时的历史，或者是材料浩繁，不知如何选择能够代表总体的起码数量的材料，以避免过于繁复的计算。作者介绍了能够圆满解决上述问题的抽样方法诸原则：1.抽样的最基本的随机原则；2.保证随机的抽样法：抽签、随机数字、机械抽样、典型抽样、聚点抽样法等；3.确定史料是否遵循了随机原则的符号判据法；4.处理大数量史料保证随机原则的公式；5.抽样方法的数理基础——大数定律。在这部分里，作者列举了两个成功地运用抽样方法的实例：通过确定18世纪俄罗斯平均价格，得出结论，俄国价格革命比欧洲晚150年；通过论证19世纪上半叶农民状况已经恶化，解决了俄国农业史上最富有争议的问题。
第二部分，包括第3—5章。主要叙述如何对历史课题进行统计分析。历史学家的主要任务是揭示历史现象之间的客观规律，这就要正确地评估历史现象之间的关系。概括起来，历史现象之间的关系可分为三种：量的形式之间的关系、质的形式之间的关系、质的与量的形式之间的关系。在这里，作者从众多的数学方法中精选了三种最基本、最常用的方法进行了详细介绍。
对量的形式间的关系可以运用回归与相关方法进行统计分析。回归分析能够揭示自变量（即原因、因素）与因变量（即结果）之间数量关系的形式。相关方法可以测定变量之间是否存在联系以及因素对结果变量影响的程度。作者介绍了回归与相关分析的一般步骤：进行具体历史与逻辑的分析，确定历史现象的逻辑关系；整理历史现象的数据，绘制回归图表；计算回归系数，建立回归方程（变量之间关系的数学表达式）；求估计标准误差（评价回归系数的代表性）；求相关系数（确定变量之间关系的紧密度）。
对质的形式，可以运用等级相关方法进行分析。如果研究性质对立或具有程度变化特征间的关系，可以用联系系数和连结系数；研究可以按等级排列的质的特征，可以借助斯皮尔门相关系数和肯德尔相关系数。分析的步骤是根据公式计算相关系数，对每个研究对象进行分析整理，定出一系列等级，制定等级表。
作者还指出了回归与相关分析的各种类型。根据因素数量区分的多元回归、多元相关；根据数学表现形态区分的曲线相关：抛物线相关、双曲线相关、指数、对数相关等。归纳了运用回归与相关指数的条件与禁忌。
当分析质与量特征间的关系时，用方差分析。方差分析具有与相关分析相同的宗旨：探求变量之间是否存在着依从关系以及关系的紧密度。区别只在于适用的范围不同。这里作者详细介绍了单因素与多因素方差分析的具体步骤。
作者还概括了计算分析方法对传统史学方面的变革——研究起点不同：不是从直接收集材料开始，而是从明确地提出问题、建立指标体系、提出课题假设开始；收集材料方法不同：仅收集那些于所提出问题及验证假设必须的材料；能够验证研究结果。因此，计量方法较之传统史学方法的优越之处，不仅在于解决问题具有精确性和明确性，而且能够解决用传统方法难于或无法解决的课题。
三
该书立足于使对计量史学完全陌生的读者了解并掌握计量分析的基本原则和方法，因而从两个方面安排了本书的内容：回答这些读者在计量分析中最迫切寻求的答案和最经常遇到的问题；精选、介绍最常用的，能够概括计量分析基本方面的数学方法。读者能够迅捷地了解并掌握计量史学的概貌和基本方法，从而避免由于一开始就出现许多数学方法，使读者不得要领，甚至望而却步。这是颇具匠心的。
该书广泛吸收了苏联计量史学的研究成果，尤其注意援引运用传统史学方法有争议或运用计量分析修正了传统看法的课题，扼要地叙述计量方法何以解决了难题或修正了传统观点，从而既能使读者看到计量方法的优越之处，又能激起他们对深入了解计量方法，甚而实践计量方法的兴趣和热情。这种写作方法是颇具特色的。（该书中译本将由华夏出版社《二十世纪文库》出版。）
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