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出版者:东北师范大学出版社

作者:马中学编

出品人:

页数:254 页

译者:

出版时间:2003年05月

价格:10.0

装帧:平装

isbn号码:9787560233000

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聚焦信息素养与批判性思维：《现代社会的数据解读与分析实务》 本书简介 在信息爆炸的今天，我们无时无刻不被海量数据所包围。从新闻报道中的统计数字，到市场调研报告中的趋势预测，再到社交媒体上的用户画像，数据已经成为理解和影响现代社会运作的核心要素。《现代社会的数据解读与分析实务》并非一本枯燥的数学或计算机科学教科书，而是一本旨在赋能普通读者、专业人士以及学生，使其能够以批判性的眼光审视、准确地解读并有效运用日常生活中所接触到的各类数据和统计信息的实用指南。 本书的核心目标是架起理论知识与现实应用之间的桥梁，帮助读者建立起一套系统化、实战化的数据素养框架。我们深知，在许多领域，掌握基础的统计学概念比进行复杂的数学建模更为关键——关键在于识别数据的陷阱、理解背后的逻辑，并对信息的呈现方式保持警惕。 第一部分：理解数据的“基因”——从源头到意义的构建 本部分将深入探讨数据的本质及其在社会中的角色。我们不会直接跳入复杂的公式，而是从数据的类型、采集方法与潜在偏见入手，构建读者对“好数据”与“坏数据”的基本判断力。 数据的“身份”识别： 探讨定性数据与定量数据的区别，分类数据、顺序数据、间隔数据和比率数据的实际意义。理解数据的尺度决定了后续的分析方法和结论的有效性。 抽样的艺术与陷阱： 为什么随机抽样如此重要？我们将详细解析各种非随机抽样（如便利抽样、滚雪球抽样）如何悄悄地扭曲结果，并教授读者如何评估一个调查或研究的样本代表性。我们通过分析近年来的几次著名民意调查失误案例，展示样本偏差的灾难性后果。 测量误差与操作性定义： 很多社会科学的量度本身就充满模糊性（例如“幸福感”、“受教育程度”）。本章着重讲解如何对抽象概念进行清晰、可重复的操作性定义，以及如何识别和量化测量工具引入的误差，避免将测量噪声误读为真实信号。 第二部分：数据的“语言”——统计描述与可视化叙事 描述性统计是解读数据的入门钥匙。本部分侧重于如何用最直观、最准确的方式概括大量数据，并揭示隐藏在数字背后的故事。 集中趋势与离散程度的权衡： 均值（平均数）、中位数和众数在不同数据分布下的适用性分析。重点解析“平均数陷阱”——当数据存在极端值或偏态分布时，平均数如何提供误导性的概览。我们还将详尽讨论标准差、方差和四分位距（IQR）在衡量数据分散性上的关键作用。 探索性数据分析（EDA）的直觉： 介绍直方图、箱线图（Box Plot）和散点图在发现数据模式、异常值和潜在关系方面的强大能力。我们将强调，在进行任何正式推断之前，“先看图”是数据分析的黄金法则。 信息可视化的高级技巧与误导： 图表不仅仅是数字的堆砌，更是一种沟通工具。本章将剖析各种常见图表类型（柱状图、折线图、饼图）的最佳使用场景，并重点揭露常见的数据可视化谎言，例如不恰当的坐标轴截断、三维图表的失真效应，以及如何通过颜色和比例来操纵读者的情感倾向。 第三部分：超越表面——推断统计与因果关系的探寻 这是本书最具挑战性也最实用的部分，它教会读者如何从样本推导出总体，以及如何谨慎地论证“A导致了B”。 概率思维与不确定性管理： 介绍正态分布、概率密度函数等基础概念，帮助读者理解统计结果总是伴随着一定程度的不确定性。我们将用大量现实案例解释置信区间（Confidence Intervals）的重要性，强调“95%的信心”究竟意味着什么。 假设检验的逻辑框架： 零假设、备择假设、P值的真实含义与滥用。我们着重批判当前学术界和媒体中对P值（$P<0.05$）的过度依赖，提倡更全面的证据评估。 相关性与因果性的鸿沟： 这是理解新闻报道和商业宣传的关键。通过著名的“冰淇淋销量与溺水人数增加”的案例，系统性地讲解混淆变量（Confounding Variables）和中介变量（Mediating Variables）如何制造虚假的相关性。本书将提供一套结构化的方法来评估一个研究声称的“因果关系”是否站得住脚。 第四部分：数据素养的实践应用——媒体、商业与个人决策 本部分将理论应用于我们日常生活中最常见的三个领域，提供即学即用的分析框架。 解读“新闻中的统计数据”： 教授读者快速评估一篇关于经济增长、疾病风险或社会趋势的报道的可信度。如何辨别“绝对风险”与“相对风险”的混淆？如何识别带有强烈政策倾向性的数据选择性呈现？ 商业报告与消费者洞察： 在商业环境中，数据驱动决策是常态。本章将分析常见的市场调研报告结构，如客户满意度调查（CSAT/NPS）的局限性，以及如何评估A/B测试的有效性，避免因短期波动而做出错误的产品迭代决策。 算法的偏见与伦理考量： 随着大数据和机器学习的普及，算法在信贷审批、招聘筛选甚至司法判决中扮演的角色越来越重要。我们将探讨训练数据固有的偏见如何被算法放大，并讨论数据伦理的基本原则，鼓励读者对“黑箱”决策保持必要的警惕和追问。 本书特点： 1. 高度的实践导向： 每一章都配有丰富的、源自真实世界的新闻片段、商业案例或社会调查数据，旨在让读者在“阅读”中学习“分析”。 2. 去数学化侧重： 避免使用复杂的微积分或线性代数，重点放在统计思维模式的培养和结果解读的准确性上。 3. 批判性思维植入： 贯穿始终的核心理念是“质疑一切初始数据和呈现方式”。本书鼓励读者成为一个有思想的、不轻易被数字说服的现代公民。 目标读者： 关注时事、希望提高信息筛选能力的普通读者。 需要进行基础数据报告撰写和解读的职场人士（市场、管理、行政等非技术岗位）。 希望打下坚实数据素养基础的大学生和研究新生。 通过阅读《现代社会的数据解读与分析实务》，您将不再是数据的被动接收者，而是能够主动驾驭信息流、做出更明智判断的决策者。

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这本书的选材也非常贴合初中生的认知水平和兴趣点。它涵盖了许多我们熟悉的生活场景、校园活动、科普知识，甚至还有一些有趣的小故事。这种亲切感让我觉得阅读不再是一件枯燥的任务，而是一种享受。我不再是机械地去记单词，而是通过文章中的情境去理解单词的用法，这样记忆也更加深刻和持久。

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我尤其欣赏这本书在引导我们进行“深度阅读”方面的设计。它会引导我们去思考文章中的隐含意义，去分析人物的情感变化，去比较不同观点之间的异同。这种启发式的阅读方式，让我从被动接受信息转变为主动思考和分析，大大提升了我的批判性思维能力。

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对于那些和我有相似困境的同学，我真的非常推荐这本书。它就像一位经验丰富的英语老师，耐心细致地指导你如何一步步攻克英语阅读难关。坚持使用这本书，你会发现自己的阅读能力在不知不觉中得到了质的飞跃。

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更重要的是，这本书不仅提升了我的阅读能力，也拓展了我的知识面。通过阅读这些不同主题的文章，我接触到了很多新的信息和观点，对世界有了更深的认识。英语学习不再是单纯的语言技能训练，而变成了一个了解世界的窗口。

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总而言之，这本书是一本真正能够帮助我们提升英语阅读能力的优质读物。它实用、有趣、易懂，而且设计周全。无论是想要打好英语基础，还是想在英语阅读方面取得突破，这本书都绝对是值得拥有的。

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这本书的出现，简直是为我这种在阅读理解方面一直感到吃力又找不到方向的初中生量身定做的！我一直以来都对英语阅读感到头疼，看到一堆长句子就头晕，单词认识的不少，但组合在一起就不知道什么意思了，做题更是抓瞎。然而，翻开这本书，我立刻被它清晰的编排和实用的内容所吸引。它不是那种枯燥乏味的单词、语法堆砌，而是真正从“阅读”这个核心出发，循序渐进地引导我们如何去理解和分析英文文章。

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我最喜欢它的一点是，它没有简单粗暴地给出大量练习题，而是花了很多篇幅去讲解阅读方法论。比如，如何快速抓住文章主旨，如何识别文章中的关键信息，如何通过上下文猜测生词的意思，甚至是如何分析作者的写作意图。这些技巧对于我这种缺乏阅读训练的人来说，简直是醍醐灌顶。它教会了我阅读不仅仅是“看懂”每一个单词，更重要的是“理解”整个文章的逻辑和结构。

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这本书的版式设计也非常友好，字体大小适中，排版清晰，图片和图表的穿插也使得阅读过程更加轻松愉快。长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。而且，它不是那种厚重得让人望而却步的大部头，放在书包里携带也很方便，我可以随时随地利用碎片时间进行阅读练习。

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这本书的练习题设计也很巧妙，它不仅仅是选择题和填空题，还有一些需要我们用自己的话来回答问题，或者根据文章内容进行简单的写作。这让我有机会将所学的阅读技巧运用到实际的输出中，进一步巩固和深化学习效果。

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它在培养我们的阅读习惯方面也做得非常出色。每一篇文章后面都会有详细的解析，包括词汇讲解、难句分析，以及各种题型的解题思路。这些解析详尽而易懂，让我能够清楚地知道自己错在哪里，以及下一次应该如何改进。不像以前，做完一套题，即使错了也不知道为什么错。

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