More Damned Lies and Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:University of California Press

作者:Joel Best

出品人:

页数:217

译者:

出版时间:2004-9-6

价格:USD 24.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780520238305

丛书系列:

图书标签:

• 英文原版
• 统计学
• 方法论
• politics
• Statistics
• Methodology
• JoelBest
• 数据欺骗
• 统计学
• 谎言
• 媒体
• 真相
• 调查
• 批判性思维
• 社会科学
• 信息可视化
• 公众理解

《更多该死的谎言与统计》 本书深入剖析了统计学在现实世界中的应用，揭示了数字背后隐藏的复杂性和潜在的误导性。作者以清晰的语言和引人入胜的案例，带领读者穿越错综复杂的统计迷宫，理解数据如何被操纵、曲解，甚至被用来构建虚假的现实。 数据操纵的艺术与科学： 本书首先探讨了数据收集和呈现过程中的常见陷阱。作者详细阐述了抽样偏差如何扭曲调查结果，以及为何不完整的样本更容易产生误导性的结论。从市场调研到政治民意测验，书中充满了关于如何通过精心设计的提问、选择性呈现数据来影响受众认知生动的例子。读者将了解到，统计学并非总是客观中立的，它同样可以成为一种强大的说服工具，甚至是一种“该死的谎言”。 图表的视觉欺骗： 在信息爆炸的时代，图表成为传达复杂数据最直观的方式。然而，本书也无情地揭露了图表设计中存在的“视觉欺骗”。从不当的比例尺、截断的轴线，到选择性使用的颜色和三维效果，作者一步步拆解了图表如何被用来放大或缩小特定数据点，制造出虚假的趋势或关联。本书将教会读者如何“阅读”图表背后的意图，识别那些试图通过视觉手段误导你的“谎言”。 相关性与因果性的模糊界限： 统计学最容易被误解的概念之一是相关性与因果性的混淆。本书用大量生动的例子，如“冰淇淋销量增加与溺水人数增加之间存在相关性”，来阐释这一谬论。作者强调，即使两个变量同时波动，也绝不意味着一个导致了另一个。本书将帮助读者区分真正的因果关系和偶然的相关性，避免因为错误的因果推断而做出错误的决策。 平均数的陷阱与中位数的智慧： “平均数”这个词在日常生活中频繁出现，但它往往掩盖了数据的真实分布。本书深入分析了平均数（均值）的局限性，特别是在存在极端值时，它可能无法代表数据的典型特征。作者介绍了中位数和众数等其他统计指标，并解释了它们在不同情境下如何提供更准确的洞察。通过学习，读者将不再被简单的平均数蒙蔽，而是能够更全面地理解数据的中心趋势。 概率的误读与风险的认知： 概率是统计学的核心，但其概念的理解往往充满挑战。本书探讨了人们在面对概率时常见的认知偏差，例如“赌徒谬误”和“小数法则”。作者解释了这些偏差如何影响我们对风险的评估和决策。从彩票中奖概率到医疗诊断的准确性，本书将帮助读者更清晰地理解概率的含义，更理智地评估风险，不再被不合逻辑的概率推断所误导。 统计学在社会科学中的应用与挑战： 本书将统计学应用于社会科学领域，分析了其在经济学、社会学、心理学等领域的运用。同时，也毫不避讳地指出，在这些领域中，由于研究对象的复杂性和变量的难以控制，统计分析面临的挑战更加严峻。本书探讨了如何解读社会调查数据，如何避免过度概括，以及如何在复杂的社会现象中寻找有意义的统计规律。 如何成为一个批判性的数据消费者： 在本书的结尾，作者总结了成为一个能够独立思考、辨别信息真伪的“批判性数据消费者”的方法。这包括质疑数据来源、理解分析方法、识别潜在偏见，并始终保持对“更多该死的谎言与统计”的警惕。本书旨在赋能读者，让他们能够自信地面对数据，做出更明智的判断，不再轻易被数字所迷惑。 《更多该死的谎言与统计》不仅是一本关于统计学的指南，更是一次关于理性思考和信息辨别的启迪。它将帮助你拨开数字的迷雾，看清隐藏在表面之下的真相，成为一个更具洞察力的现代人。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

《More Damned Lies and Statistics》这本书，我可以毫不夸张地说，它彻底重塑了我对数据和统计的理解。在我阅读这本书之前，我一直认为统计学是一门严谨、客观的科学，它应该能够如实地反映现实。然而，这本书让我看到了统计学的另一面——它也可以是一门极具欺骗性和误导性的艺术。作者的叙述方式非常引人入胜，他没有直接抛出那些晦涩难懂的理论，而是从一个个贴近生活、引人入胜的案例入手，层层深入地揭示数据背后隐藏的玄机。我特别喜欢书中关于“平均数”和“中位数”的讨论。这两个看似微不足道的概念，在作者的笔下，却可以成为操纵人们认知，制造虚假繁荣的利器。他通过一系列真实的例子，让我们看到，即使是最简单的统计指标，也可能被用来误导公众。在阅读过程中，我常常会停下来，思考自己过去是如何解读那些统计数据的，以及我可能被哪些“谎言”所蒙蔽。这种主动的学习和反思，让我对信息的辨别能力有了质的飞跃。我开始不再轻易相信那些“看起来无可辩驳”的数字，而是会去追问数据的来源、统计方法，以及是否存在潜在的偏见。这本书的价值，在于它不仅仅揭露了多少“统计谎言”，更在于它教会了我如何去“质疑”和“分析”数据，如何在信息洪流中保持清醒的头脑。

评分☆☆☆☆☆

要说《More Damned Lies and Statistics》这本书，我得承认，我一开始是抱着一种“又来一本”的心态去看的。市面上关于数据和统计的书籍太多了，很多都大同小异，无非是教你一些识别统计陷阱的基本方法。但是，这本书，它真的不一样。作者的叙述风格非常独特，他不是那种板着脸讲大道理的学者，而是更像一位经验丰富的侦探，带领读者一步步深入数据世界的迷宫。他用一个个生动、鲜活的案例，揭示了那些隐藏在看似严谨的统计数字背后的“猫腻”。我尤其喜欢书中关于“幸存者偏差”的分析，这个概念看似简单，但作者通过几个经典案例，让我深刻理解了为什么我们常常只能看到成功者的故事，而忽略了那些失败者的声音，以及这会对我们的判断产生多么大的影响。这本书让我意识到，统计学不仅仅是一门学科，它更是一门艺术，一门关于如何“说服”的艺术。而作者，正是一位揭示这种艺术背后“骗术”的大师。他不仅仅是告诉你“什么是错误的”，更重要的是，他教会你“如何去发现错误”，如何去质疑那些看似无懈可击的数据。在阅读过程中，我常常会停下来，回想自己曾经接触过的各种信息，并尝试用书中所学的方法去分析。这种主动的思考和学习过程，让我对信息的辨别能力有了显著提升。我发现，在阅读这本书之后，我对新闻报道、商业广告，甚至是政府发布的统计数据，都有了一种全新的审视角度。这本书的价值，在于它不仅仅提供了知识，更在于它塑造了一种批判性的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

《More Damned Lies and Statistics》这本书，我必须说，它彻底改变了我对数据和统计的看法。在我拿到这本书之前，我一直以为统计学就是一套用来描述事实的工具，它应该是非常客观和中立的。然而，这本书让我看到了统计学背后隐藏的复杂性和主观性。作者用一种非常有趣且引人入胜的方式，揭示了数据是如何被收集、分析、解释，以及最终如何被呈现的。他没有回避那些令人沮丧的事实，而是直面数据可能存在的偏见、误导和蓄意的欺骗。我尤其喜欢书中关于“平均数”的讨论，这个看似简单的概念，在作者的笔下，竟然可以衍生出如此多的“骗局”。他通过一系列真实的案例，让我们看到，当统计数据被断章取义、选择性呈现时，会产生多么可怕的误导。这本书不仅仅是关于“如何识别统计谎言”，它更重要的是，它教会了我“如何去思考统计”。它鼓励读者保持一种审慎和批判的态度，去质疑那些看似“铁证如山”的数据，去探究数据背后的真实意图。阅读这本书的过程中，我常常会停下来，反思自己在日常生活中接触到的各种信息，并尝试用书中所学的方法去分析。这种主动的思考和学习过程，让我对信息的辨别能力有了质的飞跃。我发现，在阅读这本书之后，我对新闻报道、广告宣传，甚至是学术研究中的数据，都有了一种全新的审视角度。这本书的价值，在于它不仅仅提供知识，更在于它塑造了一种独立思考的习惯。

评分☆☆☆☆☆

这本《More Damned Lies and Statistics》简直就是一本统计学领域的“侦探小说”，让我读得欲罢不能。我之所以这样说，是因为作者的叙事方式充满了悬念和反转，他总能在最不经意的地方，揭露出数据背后令人震惊的真相。我一直以为，统计学是一门严谨、客观的学科，但这本书让我看到了它的另一面——它也可以是极具欺骗性和误导性的工具。作者用一个个生动、贴近生活化的案例，展示了统计学是如何被滥用，如何被用来操纵我们的认知。我尤其喜欢关于“相关性”和“因果性”的辨析，这一个概念就足以让很多人陷入误区，而作者通过详实的论证和有趣的例子，将这个复杂的概念讲得清晰透彻。我突然明白，为什么很多时候，新闻报道中的统计数据，总是会让人产生各种各样的解读，而这些解读，往往并非数据的本意。这本书不仅仅是揭露“谎言”，它更重要的是教会我们如何去“看见”这些谎言。它让我们从“被动接受”转变为“主动质疑”，不再轻易相信那些看似“铁证如山”的数字。在阅读过程中，我常常会停下来，回想自己曾经遇到的各种数据，并尝试用书中所学的方法去分析。这种学习过程，不仅仅是知识的积累，更是一种思维方式的重塑。我发现，在阅读这本书后，我对信息的辨别能力有了显著提升，不再轻易被表面的数字所迷惑。这本书的价值，在于它不仅仅提供知识，更在于它塑造了一种审慎、批判的态度。

评分☆☆☆☆☆

《More Damned Lies and Statistics》这本书，我真的要强烈推荐给每一个关心真相的人。我最初拿到这本书，只是因为我对数据分析有些兴趣，想看看市面上有没有什么新鲜的东西。但没想到，它带给我的，远不止是知识，更是一种思维方式的颠覆。作者的文笔非常生动，他没有使用那些让人望而生畏的学术术语，而是用一种极其通俗易懂的语言，将复杂的统计学原理剖析得淋漓尽致。他通过一个个引人入胜的故事，展示了统计学是如何被滥用，如何被用来制造虚假的叙事，甚至是如何被用来操纵民意。我尤其印象深刻的是关于“相关性”和“因果性”的区分，这个看似简单的概念，却能让很多人陷入误区。作者用非常巧妙的比喻，将这个概念讲得清晰明了，让我豁然开朗。在阅读这本书的过程中，我发现自己常常会停下来，思考自己曾经接触过的各种信息，并尝试用书中所学的方法去分析。这种主动的学习和思考，让我对信息的辨别能力有了显著的提升。我不再轻易相信那些“看起来非常权威”的统计数据，而是会去追问数据的来源、抽样方法，以及是否存在潜在的偏差。这本书的价值，在于它不仅仅提供了知识，更在于它塑造了一种独立思考和批判性分析的习惯。它让我明白，在信息爆炸的时代，保持清醒的头脑，不被数字所淹没，不被片面的信息所误导，是多么重要的一件事。

评分☆☆☆☆☆

《More Damned Lies and Statistics》这本书，我可以说，它是一部让我醍醐灌顶的作品。我一直对数据和统计学抱有兴趣，但总觉得自己的理解停留在表层，知道一些基本概念，却无法深入挖掘数据的真正含义，更别提识别其中的陷阱了。这本书，就如同为我打开了一扇新的大门。作者的叙述风格非常吸引人，他没有直接抛出枯燥的公式和理论，而是从一个个鲜活、贴近生活的故事入手，层层剥开数据背后隐藏的秘密。我特别欣赏作者对于“相关性”和“因果性”的探讨。这两个概念常常被混淆，导致人们做出错误的判断。作者通过一系列巧妙的比喻和现实案例，将这两个复杂的概念讲得清晰透彻，让我恍然大悟。我发现，在阅读这本书的过程中，我常常会停下来，思考自己过去是如何解读那些统计数据的，以及我可能被哪些“谎言”所蒙蔽。这种自我反思和学习的过程，让我对信息的辨别能力有了质的飞跃。我开始不再轻易相信那些“平均数”或者“百分比”所呈现出的所谓“真相”，而是会去追问数据的来源、抽样方法、以及潜在的偏差。这本书的价值，不仅仅在于它揭露了多少“统计谎言”，更在于它教会了我如何去“辨别真相”的能力。它让我从一个被动的信息接收者，变成了一个主动的信息探究者。

评分☆☆☆☆☆

这本书，坦白讲，我拿到它的时候，内心是怀着一丝期待的，但更多的是一种“又一本”的心态。市面上关于数据、统计的解读书籍多如牛毛，很多时候内容都大同小异，无非是揭露一些常见的统计陷阱，或者教你一些简单的图表解读技巧。我最初以为《More Damned Lies and Statistics》大概率也是如此，充其量比市面上那些泛泛而谈的书籍稍微深入一点，能提供一些更有趣的案例。然而，当我真正沉浸其中，随着作者的思路一点点深入，我发现自己完全错了。这本书并非简单地罗列“谎言”和“统计”，它更像是一位经验老道的向导，带领我穿梭在一个看似透明，实则布满迷雾的数据世界。作者的叙述风格非常吸引人，他不会一开始就抛出枯燥的理论，而是从一个个生动、鲜活的案例入手，这些案例往往是我们日常生活中会接触到，甚至是深信不疑的“事实”。然后，他再层层剥开，用清晰、易懂的方式，展示出隐藏在这些“事实”背后的统计逻辑，以及它们如何被巧妙地扭曲、误导。我尤其喜欢其中关于“相关性”和“因果性”的讨论，这真的是一个非常容易混淆的概念，但作者通过一系列巧妙的比喻和实例，让我彻底理解了这两者之间的本质区别，以及我们在解读数据时，究竟应该警惕些什么。不仅仅是学术层面的严谨，这本书还充满了对现实世界的洞察力，它让我对新闻报道、广告宣传、甚至政府公布的数据，都有了一种审慎的、批判性的视角。我开始不再轻易相信那些“平均数”、“百分比”所呈现出的所谓“真相”，而是会去思考，这些数字背后的收集方式、统计方法、以及可能存在的利益驱动。阅读过程中，我常常会停下来，回想自己过去接触到的信息，突然间恍然大悟，原来那些曾经让我信服的观点，背后可能隐藏着如此多的“数据陷阱”。这本书的价值，不仅仅在于它提供了多少“真相”，更在于它教会了我如何去“辨别真相”的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书《More Damned Lies and Statistics》，坦白讲，我拿到的时候，并没有抱太大的期望。我读过不少关于数据解读的书，很多都大同小异，无非是指出一些常见的统计谬误，或者教你一些简单的图表分析技巧。但这本书，它真的超出了我的预期。作者的叙述风格非常独特，他不是那种枯燥的学院派，而是更像一位经验丰富的“数据侦探”，带领你一步步解开数据背后的谜团。他用一个个生动、有趣，甚至有些令人啼笑皆非的案例，揭示了统计学是如何被用来操纵我们的认知。我尤其欣赏书中关于“选择性呈现”的分析，这个概念看似简单，但作者通过详实的论证和大量的实例，让我深刻理解了为什么我们看到的很多数据，都只是“冰山一角”，而真正重要的信息，却被巧妙地隐藏了起来。阅读这本书的过程中，我常常会停下来，回想自己曾经接触过的各种信息，并尝试用书中所学的方法去分析。这种主动的学习和思考过程，让我对信息的辨别能力有了显著提升。我不再轻易相信那些“看起来很科学”的统计数字，而是会去追问数据的来源、收集方式，以及是否存在潜在的偏见。这本书的价值，不仅仅在于它提供了多少“真相”，更在于它教会了我如何去“看见”那些隐藏的“谎言”，如何保持独立思考的能力。

评分☆☆☆☆☆

读完《More Damned Lies and Statistics》，我感觉自己仿佛经历了一场头脑风暴。我一直以为自己对数据还算敏感，能够识别一些显而易见的统计谎言，比如用错误的基数来夸大增长率，或者故意选择性地展示有利数据。但这本书彻底颠覆了我原有的认知。作者的视角非常犀利，他不仅仅揭露了那些“明目张胆”的统计欺诈，更深入地探讨了那些“隐蔽的”统计陷阱，那些在看似严谨的统计方法下，悄然发生的误导。我特别喜欢作者关于“选择性呈现”和“隐藏变量”的讨论。他用非常通俗易懂的语言，解释了这些统计学上的“套路”，并结合大量的实际案例，让我深刻体会到，即使是看似无辜的数据，在不同的解读和呈现方式下，也能指向完全不同的结论。这本书让我意识到，统计学并非是冰冷的数学公式，而是与人类的心理、社会、甚至政治息息相关的工具。它既可以用来揭示真相，也可以用来掩盖真相。我尤其赞赏作者在书中反复强调的“批判性思维”的重要性。他不是简单地告诉你“什么不能信”，而是教会你“如何去质疑”，如何去审视数据的背后，到底隐藏着什么。这种能力，在当今这个信息泛滥的时代，简直是无价之宝。我发现，在阅读过程中，我经常会停下来，思考自己曾经接触过的那些信息，并尝试用书中所学的方法去分析。这种主动学习和思考的过程，让我对数据的理解更加深刻，也对信息的辨别能力有了质的飞跃。这本书不仅仅是关于“数据”，更是关于“如何思考数据”。它让我从一个被动的信息接收者，变成了一个主动的信息探究者。

评分☆☆☆☆☆

这本《More Damned Lies and Statistics》真的是一部让我大开眼界的作品。我一直对数据很感兴趣，但总觉得自己的理解停留在表面，知道一些基础的统计概念，但面对复杂的报告和新闻时，总会感到力不从心，甚至被误导。这本书就像一盏明灯，照亮了我之前混沌不明的知识盲区。作者的叙述方式非常独特，他不是那种枯燥的学术派，而是更像一位风趣的老师，用一个个引人入胜的故事，一点点地将复杂的统计学原理剥开，展现在读者面前。他没有回避那些看似“丑陋”的数据误用，反而将其作为绝佳的教学素材，让我们在“反面教材”中深刻理解统计学的力量和潜在的欺骗性。我印象最深刻的是关于“幸存者偏差”的章节，作者通过一系列生动的例子，让我深刻理解了为什么我们往往只能看到成功者的故事，而忽略了那些失败者，以及这会对我们的决策产生怎样的影响。他不仅仅是解释概念，更重要的是，他教会了我如何主动去寻找那些“被忽略”的数据，如何去质疑那些看似完美的统计结论。这本书不仅仅是关于“数字”，更是关于“思维方式”。它迫使我去反思，我们是如何接收信息，又是如何处理信息的。在信息爆炸的时代，能够保持清醒的头脑，不被海量的数据所淹没，不被片面的数字所蒙蔽，这本身就是一种巨大的能力。我发现，在阅读这本书后，我对待新闻报道、专家观点，甚至是我自己做的一些简单数据分析，都有了一种全新的审视角度。我不再满足于表面的数字，而是会去追问数据的来源、抽样方法、统计假设，以及潜在的偏差。这本书的价值，绝对超出了我最初的预期，它不仅仅是一本“读物”，更是一本“工具书”，一本帮助我们在信息时代保持独立思考的“武器”。

评分☆☆☆☆☆

alas有点看不下去，大跃进/量子波动阅读完的。 作为一个专题倒是不错的，举例依旧很优秀，但既然是一部sequel呃就就就就就算liǎo。傻瓜式发散

评分☆☆☆☆☆

alas有点看不下去，大跃进/量子波动阅读完的。 作为一个专题倒是不错的，举例依旧很优秀，但既然是一部sequel呃就就就就就算liǎo。傻瓜式发散

评分☆☆☆☆☆

alas有点看不下去，大跃进/量子波动阅读完的。 作为一个专题倒是不错的，举例依旧很优秀，但既然是一部sequel呃就就就就就算liǎo。傻瓜式发散

评分☆☆☆☆☆

alas有点看不下去，大跃进/量子波动阅读完的。 作为一个专题倒是不错的，举例依旧很优秀，但既然是一部sequel呃就就就就就算liǎo。傻瓜式发散

评分☆☆☆☆☆

alas有点看不下去，大跃进/量子波动阅读完的。 作为一个专题倒是不错的，举例依旧很优秀，但既然是一部sequel呃就就就就就算liǎo。傻瓜式发散