具体描述
这本书是美国统计专家达莱尔·哈夫的传世之作，该书引发的“编造虚假信息”话题受到美国社会持续普遍的关注和美国权威媒体的激烈争论。书里面大胆地揭露了至今仍然被销售员、广告撰稿人、记者甚至专家频频使用的大量的统计操纵技巧，同时还配有别具一格的风趣插图以及众多幽默的案例。神秘的统计学在这里被哈夫像讲故事一样一一道来，莞尔一笑中让你知晓深奥的统计学基本原理，掌握揭露“虚假数据”的最有力武器……
自50年代出版以来，此书不断再版，并被翻译成多种文字，在世界的影响力持久不衰，被誉为美国商业人士、研修人员的重要入门必修书之一。
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世界上有三种谎言：谎言、弥天大谎和统计数据。
统计思维与读写能力一样，是帮你了解真实世界的必备技能。
本书帮你会看图表，会做比较，分辨虚实真假的统计数据，
拨开媒体、销售员、广告文案向你抛来的数据迷雾，
是揭露“虚假数据”的有力武器。
整数总是有问题。
无论什么时候你都不能怪我不说实话。这就是利用统计学撒谎的奥妙所在。
在没有重要数据的情况下，千万不要轻易相信一个平均数，一张图表，或是一条趋势线。否则你就会像一个只凭平均气温选择露营地的人一样盲目。
图表说明的是统计学家能“从包中掏出任何他想要的东西”。
让我们陷入困境的并非我们不知道的东西，而是我们知道但并不正确的东西。
作者简介
达莱尔·哈夫，美国统计专家。1913年出生在美国爱荷华州，毕业于爱荷华州立大学（the State University of lowa）,获得学士学位和硕士学位，在此期间他由于成绩优异加入了美国大学优等生的荣誉学会（Phi Beta Kappa），同时还参加了社会心理学、统计学以及智力测验等研究项目。达莱尔·哈夫的文章多见于《哈泼斯》、《星期六邮报》、《时尚先生》以及《纽约时报》等美国顶尖媒体。1963年，由于他的贡献被授予国家学院钟奖（National School Bell ）
目录信息
第一章带有偏差的样本 // 001
第二章精挑细选的平均数 // 019
第三章没有透露的小小数据 // 033
第四章无事瞎忙 // 051
第五章惊人的图形 // 061
第六章一维图形 // 071
第七章看似相关的数据 // 081
第八章因果颠倒 // 097
第九章如何操纵统计 // 113
第十章如何反驳统计数据 // 137
致谢 // 161
· · · · · · (收起)
读后感
这本书的英文名直译就是“如何利用统计来撒谎”，除了帮助我们了解社会上很多统计真相外，其实里面的很多内容都是可以利用的。尤其在中国这块神奇的土地上，50年前的书还是有利用价值的，毕竟zf和研究所也乐此不疲。这本书是本很好的入门书，字数也不多，而且可读性非常好。 ...
评分相信在大多数大学课堂上，教授们都在极力地推崇各种公式和概念，而忽略了最为重要的样本采集工作。样本在人们主观的、客观的、臆想的、心理的左右下，像拧细铁丝似的，随意弯曲，仅仅为了一个简单得不能再简单的目的——我就是科学的真实。 看到第35页，“仅仅在进行了大量的实...
评分问：你只有10平米的房屋，邻居从90平米换到190平米，你的居住面积有没有增加？ 答：没有。 错，你在平均住房面积里增加了50平米。 这虽然是有关平均数的一则讽刺笑话，但却很能够说明我们常常会被各种各样的统计数字所欺骗和愚弄，但我们却并非能够敏锐的洞察一切，原因就是...
评分前段时间看到一份数据，说中国人均存款是7万多。新浪微博做了一个热点话题，问“你拖后腿了吗”？如果新浪多点节操，这个话题的相关问题应该是：“你又被平均数据忽悠了吗？” 互联网带来的信息剧增给我们处理信息的能力提出了新的要求。尤其在中国，太多中国人缺乏批...
评分道高一尺魔高一丈。所谓买的没有卖的精。现代化的侦察技术的发展也催生了犯罪分子的作案技术的提升。世界本身就是在设下陷阱和发现陷阱的矛盾中发展的。就算发现再多的统计上的陷阱，“有心人”还是会在你不知的领域重新设下陷阱，所以生活变成了侦察和反侦察的游戏。 虽然从...
用户评价
牙膏效果印象深刻：样本量小，标准误大，出现效果的可能性就越高但这是假象；相反，样本量大，标准误小，效果就不明显了，这也是真实的情况。翻译凑合，格塞尔常模翻错了，不过到现在为止我也没搞清楚这个常模怎么来的。
评分灰鸽子开过光的统计学入门书，读过马上就能在日常生活中运用的小册子。
评分2018-04-25 想读，2018-09-23 在京东上为了凑单而买下，花两小时读完这本150页左右的小册子。书里介绍了一堆浅显的统计学误导案例，感觉非常水。考虑要不要在多抓鱼上当二手书卖掉……
评分50年前的手段，现在还是适用。
评分是很实用的手册，翻译也比旧版好了不少。很多人说是入门的垃圾，我只能说可能他们对于统计的理解比较深刻????而这也显然是豆瓣这个平台选取的有偏的样本的原因。对于绝大多数人而言，这是一本非常好的、能够帮助戳穿一些数据陷阱的手册，特别是通俗易懂，做到了友善的科普。
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