Statistics Done Wrong pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:No Starch Press

作者:Alex Reinhart

出品人:

页数:176

译者:

出版时间:2015-3-16

价格:USD 24.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781593276201

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 统计
• 数学
• statistics
• 概率
• 数据处理
• 应用统计
• 经济学
• 统计学
• 错误
• 数据分析
• 科研方法
• 假设检验
• p值
• 统计推断
• 实验设计
• 数据科学
• 科学严谨性

《统计学：误区与真相》 本书并非一本“统计学如何被错误使用”的著作，而是致力于厘清统计学概念中那些常常被忽视、被误解，甚至被故意曲解的细微之处。在海量数据涌动的时代，统计学早已渗透到我们生活的方方面面，从科学研究到商业决策，从媒体报道到日常观察，它无处不在。然而，正是因为统计学的高度普及，许多基本原则却在传播过程中被简化、失真，甚至演变成令人啼笑皆非的谬误。 《统计学：误区与真相》旨在拨开笼罩在统计学之上的迷雾，回归其最核心的价值——严谨、客观与批判性思维。我们不在这里罗列那些骇人听闻的“统计学错误案例”，而是深入探究导致这些错误的根源，例如，对概率的普遍误解如何导致过度自信的预测？“显著性”的滥用又如何制造出虚假的因果关系？相关性与因果性之间那条模糊的界限，究竟是怎样被一次次跨越的？ 本书将带领读者踏上一段深入理解统计学精髓的旅程。我们从最基础的概念讲起，比如“平均数”的几种不同形式（均值、中位数、众数）在不同数据分布下的适用性，以及它们各自的局限性。许多人习惯于将“平均”等同于“普遍”，殊不知，一个极端值就可能让均值变得毫无代表性。我们会详细剖析这一点，并提供如何选择最恰当的度量方式来反映数据真实情况的方法。 接着，我们将目光转向“偏差”与“方差”。理解这两者对于评估数据的可靠性至关重要。为什么即使是精心设计的实验，也可能因为抽样偏差而得出错误的结论？如何识别和量化这种偏差？本书将介绍多种抽样方法，并分析它们各自的优劣，帮助读者建立起对数据来源的审慎态度。同时，方差的意义并非仅仅是数据的离散程度，它还关乎我们对预测的不确定性的认知。我们将会探讨如何通过方差来理解置信区间，以及为什么一个狭窄的置信区间并不总是代表更高的确定性。 “显著性检验”是统计学中一个极具争议的话题，也是误用最严重的领域之一。本书不会简单地告诉你P值小于0.05就意味着“显著”，我们会深入探讨P值的真正含义——它反映的是在“零假设为真”的情况下，观察到当前结果或更极端结果的概率。这与“某个效应是否存在”是两个截然不同的问题。我们将揭示“P值操纵”的各种手法，以及如何区分“统计显著性”和“实际显著性”。一个统计上显著的效应，在现实世界中可能微不足道，反之亦然。 “回归分析”是另一个容易被误解的工具。许多人将回归方程视为一种预测未来的精确蓝图，却忽视了其背后严格的假设条件。多重共线性、异方差性、残差的正态性等问题，都可能严重影响回归模型的有效性。本书将以通俗易懂的方式解释这些概念，并指导读者如何诊断和处理模型中的潜在问题，从而避免做出基于错误模型预测的决策。 此外，我们还将探讨“相关性”与“因果性”之间错综复杂的关系。许多看似具有说服力的因果推论，实则仅仅是相关性的误读。我们会提供一些经典案例，说明如何通过对照组设计、随机化控制试验等方法来更可靠地推断因果关系，并警示那些看似“证据确凿”却缺乏严谨验证的因果论断。 本书的每一章都力求用清晰的语言、直观的例子和必要的数学推导，帮助读者建立起对统计学原理的深刻理解。我们不追求“一蹴而就”的统计秘诀，而是倡导一种“步步为营”的学习态度，鼓励读者在面对统计信息时，保持一份好奇心和批判精神。 《统计学：误区与真相》的最终目标，是让每一个读者都能成为一个更明智的数据使用者和信息解读者。我们希望这本书能帮助您在纷繁复杂的数据世界中，辨明真相，做出更明智的判断，从而避免被统计学的“表面文章”所迷惑，真正把握住它所蕴含的科学智慧。这是一本写给所有对数据真相有追求的人的书，无论您是学生、研究人员、商业决策者，还是任何希望更好地理解这个数据驱动世界的人。

评分☆☆☆☆☆

1、统计作为一门关于推测的学问，原本就不负责给出确凿的答案。 2、破除统计迷信之后，可以具体到具体统计方法的犯错软肋。 3、比较遗憾的是，对于具体统计方法，阐述得不够具体、生动、科普，甚而言，没有说明方法，而只是说明方法有软肋——这属于车轱辘话来回说。 4、翻译在...  

评分☆☆☆☆☆

1、统计作为一门关于推测的学问，原本就不负责给出确凿的答案。 2、破除统计迷信之后，可以具体到具体统计方法的犯错软肋。 3、比较遗憾的是，对于具体统计方法，阐述得不够具体、生动、科普，甚而言，没有说明方法，而只是说明方法有软肋——这属于车轱辘话来回说。 4、翻译在...  

评分☆☆☆☆☆

翻譯極為差近，遍布統計理解錯誤和基本英文文句理解錯誤，而且又喜歡自作主張增添文句或減少文句，名詞翻譯前後也不統一，光是　power 就有功效和勢（忘了有無檢定力）這樣不一致的翻譯，多人翻譯是ok的，但是掛譯者名的那位教授請統整好翻譯文句，也必須對全書譯文負責。 諷刺...

评分☆☆☆☆☆

翻譯極為差近，遍布統計理解錯誤和基本英文文句理解錯誤，而且又喜歡自作主張增添文句或減少文句，名詞翻譯前後也不統一，光是　power 就有功效和勢（忘了有無檢定力）這樣不一致的翻譯，多人翻譯是ok的，但是掛譯者名的那位教授請統整好翻譯文句，也必須對全書譯文負責。 諷刺...

评分☆☆☆☆☆

翻譯極為差近，遍布統計理解錯誤和基本英文文句理解錯誤，而且又喜歡自作主張增添文句或減少文句，名詞翻譯前後也不統一，光是　power 就有功效和勢（忘了有無檢定力）這樣不一致的翻譯，多人翻譯是ok的，但是掛譯者名的那位教授請統整好翻譯文句，也必須對全書譯文負責。 諷刺...

评分☆☆☆☆☆

我尤其欣赏《统计学那些事》中对“样本偏差”的细致剖析。作者通过一个关于民意调查的例子，生动地说明了如果样本选择不当，即使抽样技术再怎么精湛，最终的结果也可能是南辕北辙。这让我意识到，我们在评估一家公司、了解一个社会现象时，获取到的信息来源本身就可能带有偏差，而我们必须警惕这种偏差，并努力去寻找更全面、更多元化的信息。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我开始重新思考“概率”这个概念。作者在解释“独立事件”和“相关事件”的区别时，运用了很多生活中的例子，比如抛硬币和打牌。我一直以为抛两次硬币都是正面是“不可能”的，但作者解释说，两次抛硬币都是正面的概率和第一次是正面，第二次是反面的概率是相同的，这让我对概率有了更直观的认识，也明白了所谓的“巧合”背后，其实是概率在起作用。

评分☆☆☆☆☆

读完《统计学那些事》，我有一种醍醐灌顶的感觉，这本书以一种极为生动且贴近实际的方式，揭示了统计学在我们日常生活中无处不在的误用和误读。作者并没有上来就罗列枯燥的公式和理论，而是通过一个个引人入胜的故事和案例，将抽象的统计概念具象化。我特别喜欢关于“相关性不等于因果性”的章节，书中通过“冰淇淋销量和溺水人数的增加”这样的例子，清晰地解释了隐藏变量如何影响我们的判断，让我第一次真正理解了隐藏在数据背后的逻辑陷阱。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的评价是，它是一本“反智”的统计学入门读物。这里的“反智”并非贬义，而是说它打破了许多人对统计学的刻板印象，让这门学科变得亲民且有趣。作者在探讨“数据可视化”的误导性时，展示了许多精心设计的图表，它们看似清晰直观，实则暗藏玄机，将数据原本的分布和趋势扭曲。我开始审视自己过去对图表的看法，学会了用更挑剔的眼光去审视每一个柱状图、折线图，不再轻易被其表面的“真相”所迷惑。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于我这样没有深厚统计学背景的读者来说，简直是一股清流。我一直觉得统计学是一门高深的学问，离我的生活很远，但《统计学那些事》彻底改变了我的看法。作者运用了很多生活中常见的场景，比如广告宣传、新闻报道，甚至是我们自己的个人选择，来剖析其中隐藏的统计谬误。读到关于“幸存者偏差”的那一部分时，我脑海中立刻闪过了很多曾经让我觉得“理所当然”的成功学励志故事，突然意识到它们可能只是冰山一角，被忽略的失败者才是构成全貌的关键。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，《统计学那些事》这本书是一本非常值得推荐的读物，它不仅能帮助我们更好地理解统计学，更能提升我们的批判性思维能力。作者在探讨“回归分析的误用”时，强调了相关性与因果性的区别，并解释了如何在回归模型中避免引入无关变量或遗漏重要变量。这让我对那些声称发现了某种“神奇联系”的研究报告，有了更清晰的判断标准，不再轻易被表面的数据所吸引。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我意识到，统计学并非仅仅是数字游戏，它更是一种思维方式，一种批判性思考的工具。《统计学那些事》在解释“过度拟合”时，用了一个非常生动的比喻，将模型比作一个过于“死记硬背”的学生，它能够完美解释过去的考题，却无法应对新的题目。这让我明白了，在建立模型时，我们在追求精确度的同时，也必须保证模型的泛化能力，否则它就失去了真正的实用价值。

评分☆☆☆☆☆

《统计学那些事》这本书的阅读体验非常流畅，作者的语言简洁明了，没有晦涩难懂的专业术语，即使是初学者也能轻松理解。我特别喜欢关于“显著性检验的滥用”的那部分，作者通过一个假设的广告效果测试，展示了如何通过反复试验，最终找到一个“统计上显著”的结果，但这个结果却可能仅仅是巧合。这让我对各种“科学研究”的结论，多了一份审慎和怀疑。

评分☆☆☆☆☆

《统计学那些事》这本书的叙事方式非常独特，它不像一本传统的教科书，更像是一位经验丰富的导师在和你聊天，循循善诱地引导你思考。作者在解释“P值”的含义时，并没有直接给出定义，而是通过一个假设的医学实验，让你亲身体验到过度解读P值可能带来的风险，以及如何正确地理解统计显著性。我感觉自己在不知不觉中，就掌握了辨别统计信息真伪的能力，这种能力在如今信息爆炸的时代尤为宝贵。

评分☆☆☆☆☆

这本书的每一章都像是在为我打开一扇新的窗户，让我从不同的角度去审视我们周围的世界。《统计学那些事》让我对“平均值”这个概念有了更深入的理解。我曾经习惯性地用平均值来衡量事物，但书中通过对“中位数”和“众数”的介绍，让我明白了在某些情况下，平均值可能并不能代表整体的真实情况，甚至会因为极端值而产生严重的偏差。这让我开始反思，自己在评价团队绩效、衡量生活水平时，是否也曾过度依赖平均值而忽略了更真实的分布。

评分☆☆☆☆☆

个人对于这本书的评价不太高。首先，其它领域我不太清楚，在心理学和神经科学中对统计方法的讨论反思一直就没停过，尤其是近几年的重复性危机，相关论文数不胜数，能够拿来完全取代此书内容的材料非常多，于是这本书的独特性不足，作者并没有什么厉害精辟的见解或建议。此外，鉴于读相关论文的人大多都像作者一样本身就是做统计方面工作的，如果作者写此书的目的就是给不会去读那些论文的人科普，那其内容质量也只能算马马虎虎，一般而言正确的套路应该是提出问题、回答问题、举例说明和细节整理，此书开始几章还算行，后面越来越忽视数学原理的细究，而且只提出问题而不深入解释如何具体探察与解决错误，这也许是因为我看的统计相关资料有点多而期许更多，觉得这书太简单，科普受众不一定这么认为。还是去读类似主题的统计专业书吧，此书完全可以忽略。

评分☆☆☆☆☆

看名字就知道哪些书是我痛下决心买了实体的。（字体设计真的太烂了。/开始特别恐慌，因为都是phd student 他在写书 我在看他写的书。但是看完觉得还好，只是一个side project 的规模和水准，基本也没有作者太多一线经验。 不过人家对统计学的理解确实很不错。

评分☆☆☆☆☆

去肥城的路上，坐我旁边的帅帅白哥哥用他看了半路的小说拍死了我座椅上的一直bug，然后我问他借了这本书，看了半路，虽然对学渣的我的thesis并没有什么卵用，但还是初阶涨姿势好书，doing statistic right before doing it right

评分☆☆☆☆☆

个人对于这本书的评价不太高。首先，其它领域我不太清楚，在心理学和神经科学中对统计方法的讨论反思一直就没停过，尤其是近几年的重复性危机，相关论文数不胜数，能够拿来完全取代此书内容的材料非常多，于是这本书的独特性不足，作者并没有什么厉害精辟的见解或建议。此外，鉴于读相关论文的人大多都像作者一样本身就是做统计方面工作的，如果作者写此书的目的就是给不会去读那些论文的人科普，那其内容质量也只能算马马虎虎，一般而言正确的套路应该是提出问题、回答问题、举例说明和细节整理，此书开始几章还算行，后面越来越忽视数学原理的细究，而且只提出问题而不深入解释如何具体探察与解决错误，这也许是因为我看的统计相关资料有点多而期许更多，觉得这书太简单，科普受众不一定这么认为。还是去读类似主题的统计专业书吧，此书完全可以忽略。

评分☆☆☆☆☆

个人对于这本书的评价不太高。首先，其它领域我不太清楚，在心理学和神经科学中对统计方法的讨论反思一直就没停过，尤其是近几年的重复性危机，相关论文数不胜数，能够拿来完全取代此书内容的材料非常多，于是这本书的独特性不足，作者并没有什么厉害精辟的见解或建议。此外，鉴于读相关论文的人大多都像作者一样本身就是做统计方面工作的，如果作者写此书的目的就是给不会去读那些论文的人科普，那其内容质量也只能算马马虎虎，一般而言正确的套路应该是提出问题、回答问题、举例说明和细节整理，此书开始几章还算行，后面越来越忽视数学原理的细究，而且只提出问题而不深入解释如何具体探察与解决错误，这也许是因为我看的统计相关资料有点多而期许更多，觉得这书太简单，科普受众不一定这么认为。还是去读类似主题的统计专业书吧，此书完全可以忽略。