统计会犯错 如何避免数据分析中的统计陷阱 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Alex Reinhart（亚历克斯·莱因哈特） 著，刘乐平 译

图书标签:

• 统计学
• 数据分析
• 统计陷阱
• 数据误读
• 批判性思维
• 科学方法
• 概率论
• 统计思维
• 决策分析
• 风险评估

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115433749

版次：1

商品编码：12036826

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-09-01

用纸：胶版纸

页数：187

正文语种：中文

编辑推荐

本书简明扼要地指出了现代科学研究中常见的错误统计方法，帮助你理解这些统计错误产生的原因，并且告诉你如何检查研究中隐藏的错误，如何避免这些统计错误，从而掌握正确使用统计的方法。

本书可以为你提供如下帮助：
·提出正确的问题，设计合理的试验，选择合适的统计分析方法，并一以贯之；
·如何理解p值、显著性、无显著性、置信区间和回归；
·选取恰当的样本容量，避免犯这一类错误；
·报告分析结果，发布数据和源代码；
·需要遵循的程序、采取的步骤和有用的分析软件。

对科学家来说，阅读这本简明、有说服力的指南，可以帮助你做出正确的统计研究！
对统计学家来说，请将这本书推荐给你认识的每一个人！

阅读本书、了解统计中常见的错误，是迈向正确统计的首步！

内容简介

面对充满不确定性的未知世界，人们在科学研究中需要大量使用统计分析方法。但是，如何正确使用统计分析方法充满玄机，即使对那些杰出和聪明的人也是如此。读完此书你会惊讶地发现，许多科学家使用的统计方法中其实隐藏着许多谬误和陷阱。
《统计会犯错》这本书简明扼要地指出了现代科学研究中常见的统计谬误，诸如 p 值与基础概率谬误、统计显著性和模型误用等。从这本书中，你将理解什么是统计谬误及其产生的原因，了解如何检查科学研究中隐藏的统计谬误，你还将学会如何正确地使用统计方法，如何在科学研究中避免这些统计谬误。

作者简介

作者简介：
亚历克斯·莱因哈特（Alex Reinhart），卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University）统计学教师和博士生。他从德克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas at Austin）获得物理系学士学位，并应用物理学和统计学研发定位放射性设备。

译者简介：
刘乐平，中国人民大学统计学系博士毕业，现为天津财经大学统计学、金融学教授，博士生导师，大数据统计研究中心主任。

目录

第1章　统计显著性简介　1
p值的力量　2
统计的心理暗示　5
奈曼-皮尔逊检验　6
构建置信区间　8

第2章　统计功效与低功效统计　11
功效曲线　12
低功效困境　15
低功效的原因　17
遇红灯时错误转弯　19
置信区间的优势　21
膨胀的真理　22
微小的极端　25

第3章　伪重复：理智地选择数据　31
什么是伪重复　32
如何应对伪重复　34
生物学批量数据　35
同步现象造成的伪重复　36

第4章　p值与基础概率谬误　41
基础概率谬误　43
一个小测试　44
药检中的基础概率谬误　45
如何用吸烟数据说谎　46
如何应对基础概率谬误　48
样本越多就越好吗　51
大西洋鲑鱼的脑功能成像试验　56
如何控制FDR　57

第5章　统计显著性的误判　61
显著性水平的微小差异　62
关注显著性　67

第6章　双重数据　71
圆形统计分析　72
向平均数回归　76
停止准则　79

第7章　连续性错误　83
二分法？多此一举　84
统计疲劳　86
复杂的混杂因素　87

第8章　模型误用　91
西瓜数据的拟合　93
相关与因果　98
辛普森悖论　99

第9章　自由研究还是无意识偏向　105
危险的随意探索　107
避免认知偏向　110

第10章　统计显著性简介　115
无法复制的基因学　116
使再现变得容易　119
试验，清洗，重复　122

第11章　数据背后的真相　125
被囚禁的数据　126
数据分享的绊脚石　127
数据衰变　129
细节遗漏　131
已知的未知　131
偏倚的结果报告　132
档案柜中的科学　135
未公布的临床试验　136
找出报告偏倚　138
强制披露　139

第12章　我们能做些什么　143
统计教育　146
科学出版　149
你能做到的事　153
参考文献　157

《数据洞察的迷雾：解析统计误区，赋能可靠分析》 在这个数据爆炸的时代，我们比以往任何时候都更依赖数据来指导决策。从商业策略的制定到科学研究的推进，再到政策的制定，可靠的数据分析已成为各行各业不可或缺的基石。然而，隐藏在海量数据背后的，是无数可能被忽略或误解的统计陷阱。这些陷阱如同潜伏的暗礁，一旦触碰，便可能导致错误的结论、无效的投入，甚至灾难性的后果。本书《数据洞察的迷雾：解析统计误区，赋能可靠分析》旨在揭示这些隐匿的误区，为读者提供一套清晰的思维框架和实用的方法论，帮助我们在错综复杂的数据世界中，拨开迷雾，寻找到真正可靠的洞察。 我们生活在一个充斥着统计学概念的时代，从新闻报道中的民意调查到产品广告中的“XXX%满意度”，统计学早已渗透到我们日常生活的方方面面。然而，对统计学知识的普遍认知往往停留在表面，对于其背后的深层原理和潜在的误用之处，公众大多知之甚少。本书并非一本枯燥的统计学教科书，它更像是一位经验丰富的向导，带领读者穿梭于数据分析的丛林，识别那些最容易让我们迷失方向的“伪装者”。 本书开篇，我们将从最基础但也是最容易被忽视的环节——数据收集与抽样的误区——展开讨论。一个看似随机的样本，是否真的能够代表整体？在现实世界中，我们面临着各种各样的偏差，例如选择性偏差（self-selection bias），当我们允许调查对象自行选择是否参与时，那些特别积极或消极的群体更容易被纳入，从而扭曲结果。幸存者偏差（survivorship bias）则是另一个经典的例子，我们往往只关注那些“幸存”下来的案例，而忽略了那些失败的、没有走到最后的数据点，这会让我们对成功率或有效性产生过高的估计。再比如，便利性抽样（convenience sampling）虽然简单易行，却牺牲了代表性，常常导致分析结果与真实情况大相径庭。本书将深入剖析这些抽样偏差的形成机制，并提供一些避免这些陷阱的实用技巧，例如如何设计更加科学的抽样方案，如何利用分层抽样或配额抽样来提高样本的代表性，以及在抽样过程中保持警惕，时刻反思样本的潜在局限性。 接着，我们将深入探讨描述性统计中的常见误解。均值、中位数、众数，这三个最基本的集中趋势度量，在不同的数据分布下，可以传递截然不同的信息。当我们仅依赖平均值来描述一个群体时，如果存在极端值，这个平均值可能就会被严重误导，例如，一个城市人均收入的平均值，可能因为少数巨富的存在而显得非常高，但却无法反映大多数普通居民的真实生活水平。这时候，中位数反而能提供更具参考价值的信息。同样，方差和标准差，虽然是衡量数据离散程度的重要指标，但如果缺乏对数据分布形态的理解，简单地比较不同数据集的方差，也可能得出错误的结论。本书将通过生动的案例，讲解不同描述性统计量的适用场景，以及如何结合图形化手段（如箱线图、直方图）来更全面地理解数据的分布特征，从而避免被单一指标所迷惑。 本书的重点之一将放在推断性统计的“雷区”。当我们试图从样本推断总体时，各种统计显著性检验显得尤为重要。然而，P值的滥用和误读是统计分析中最普遍也最危险的陷阱之一。许多人误将P值视为效应大小的衡量标准，或者认为P值越小，结论就越“可靠”。本书将清晰地解释P值的真正含义，以及它与“统计显著性”和“实际显著性”之间的区别。我们将讨论如何正确地设定原假设和备选项假设，如何理解置信区间，以及如何避免“多重比较”带来的假阳性问题。例如，当我们在同一批数据上进行大量检验时，即使原假设成立，也很可能偶然发现一些“统计显著”的结果。本书将介绍诸如Bonferroni校正、Holm-Bonferroni方法等控制家族错误率的策略。 另一个不容忽视的推断性统计陷阱是相关性与因果性的混淆。看到两个变量之间存在强烈的正相关，就直接断定一个变量是另一个变量的原因，这是许多研究中常见的逻辑谬误。本书将强调，相关不等于因果（correlation does not imply causation）。我们将通过大量的反例，解释“第三方变量”或“共同原因”如何导致两个变量看似有关联，实则并非直接的因果关系。例如，冰淇淋销量与溺水人数同时上升，难道吃冰淇淋会导致溺水？显然不是，真正的原因是炎热的天气，它同时促进了冰淇淋的销售和人们下水游泳的意愿。本书将介绍诸如回归分析、倾向性评分匹配（propensity score matching）等方法，如何在一定程度上控制混淆变量，从而更接近因果推断，但同时也会提醒读者，在没有严格的实验设计（如随机对照试验）的情况下，因果推断始终存在挑战，需要谨慎解读。 此外，本书还将深入探讨回归模型中的常见陷阱。过度拟合（overfitting）是许多建模者容易犯的错误，即模型在训练数据上表现极佳，但在新的、未见过的数据上表现却差强人意。这就像一个学生死记硬背了习题集的答案，却无法独立解决类似的新问题。本书将介绍如何通过交叉验证、正则化等技术来评估和改善模型的泛化能力。变量选择的偏差也是一个棘手的问题，随意地添加或删除变量，都可能影响模型的稳定性和解释性。我们将探讨如何利用统计学原理（如AIC、BIC准则）和领域知识来合理选择模型变量。同时，残差分析的重要性也将被强调，通过分析模型的残差，我们可以发现模型未能捕捉到的模式，从而诊断模型可能存在的问题，如异方差性（heteroscedasticity）或自相关性（autocorrelation）。 在数据可视化的领域，本书也将指出其背后隐藏的陷阱。一张精心设计的图表，可以清晰地传达复杂的信息，但如果设计不当，则可能产生误导。不恰当的坐标轴缩放、选择错误的图表类型（例如，用折线图展示非时间序列数据）、信息过载（信息太多，反而让人难以理解），这些都可能让观众产生错误的解读。本书将提供一些关于如何设计清晰、准确、具有信息量的可视化图表的建议，强调简洁性、一致性和诚实性在数据可视化中的重要性。 本书的最后部分，将聚焦于对统计结果的批判性思维。统计学并非万能的灵药，任何分析结果都应置于更广阔的背景下进行审视。我们将探讨统计欺诈的可能性，无论是无意的错误还是有意的操纵，数据都可以被用来支持任何结论。读者需要培养一种“质疑”的精神，不轻信任何未经充分论证的统计结论。我们将提供一套“检查清单”，帮助读者在审视一份数据分析报告时，能够从样本的选取、方法的选择、结果的解释到最终的结论，进行全方位的评估。 《数据洞察的迷雾：解析统计误区，赋能可靠分析》不仅仅是关于“避免犯错”，它更是关于如何建立对数据分析的信心。通过理解统计学原理的精髓，认识到潜在的陷阱，并掌握有效的规避方法，我们才能真正成为数据的主人，而非被数据所奴役。无论您是数据科学家、市场分析师、研究人员，还是任何一位希望更明智地利用数据做出决策的个体，本书都将是您手中不可或缺的指南，帮助您在复杂的数据世界中，找到通往真知灼见的清晰路径。让我们一同踏上这场揭示数据真相、规避统计迷雾的旅程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在语言风格上的拿捏，简直是炉火纯青。他似乎深谙“讲故事”的魅力，即便在探讨一些略显抽象的概念时，也能巧妙地融入一些富有画面感的场景描述，让人仿佛身临其境。我尤其欣赏他那种不卑不亢，但又充满自信的叙事口吻，既没有过度夸大其词，也没有故作深沉，读起来非常真诚。这种真诚感，是很多专业书籍所缺乏的，它们往往过于注重学术的严谨性，而牺牲了与读者的情感连接。而这本书，成功地建立了一种亦师亦友的关系，让我感觉自己不是在被动地接受信息，而是在与一位有趣的智者进行一场深入的对话，这种互动感，极大地提升了我阅读的积极性和持续性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计实在太吸引人了，拿到手里就有一种沉甸甸的质感，封面那简洁的排版和深邃的色彩搭配，一下子就抓住了我的眼球。我是一个对设计美学很有要求的人，所以这本书在视觉层面上已经先声夺人了。我特地把它放在书架最显眼的位置，它不仅仅是一本关于数据分析的书，更像是一件艺术品。内页的纸张选择也很考究，摸上去光滑细腻，油墨的印刷清晰锐利，即便是那些复杂的图表和公式，也能看得一清二楚，这对于长时间阅读和学习来说，无疑是一种享受。我常常在安静的午后，泡一杯茶，然后沉浸在这本书的文字和设计之中，感觉身心都得到了放松，这完全出乎我的预料，我原本以为这会是一本枯燥的学术读物，没想到它在实体呈现上如此用心，让人爱不释手。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在尝试将一些新的理论框架应用到我日常的工作流程中，希望能找到一些突破性的视角，但总感觉思路有些打不开，直到我翻阅了这本书的某些章节（当然，不是指书名里涉及的内容），我被其中对于“直觉与逻辑的平衡”的探讨深深地吸引了。作者似乎有一种魔力，能够把那些看似高不可攀的理论，用最接地气、最生活化的语言阐述出来，就像是身边一位经验丰富的前辈在娓娓道来他的心得体会。特别是关于如何构建一个稳健的决策树那里，我反复读了好几遍，那种层层递进的逻辑推演，让我对以往处理复杂问题的方式有了全新的认识。它没有直接给我答案，而是像一位高明的引路人，巧妙地引导我走向了自我发现的道路，这种“授人以渔”的教学方式，比直接灌输知识高明了不止一个层次。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版布局简直是教科书级别的范例，我是一个对阅读体验要求近乎苛刻的人，通常很多技术类书籍，段落之间密不透风，密密麻麻的文字让人望而生畏。但这本书的留白处理得恰到好处，每一段话之间都有足够的呼吸空间，眼睛不会感到疲劳。作者在组织章节结构上也极为高明，内容衔接自然流畅，即便我不是某个特定领域的专家，也能通过合理的章节划分，快速定位到自己感兴趣的部分进行深入阅读。而且，书中穿插的那些小插图和类比，虽然简单，却异常精准地捕捉了核心概念的精髓，这极大地降低了理解的门槛。我发现，这本书不仅是知识的载体，它本身就是一本关于如何有效组织和呈现信息的典范之作，读起来感觉非常“舒服”。

评分☆☆☆☆☆

我是一个习惯于在阅读时做大量笔记和思维导图的人，常常一本好书读下来，书本上布满了我的标注和折角。这本书在结构上的设计，简直是为我这种学习者量身定做的。它的分节非常清晰，每一个知识点都被精心提炼和总结，即便是那些需要反复推敲的论点，也能被分解成易于消化的单元。更棒的是，书中似乎预留了大量的“思考空间”，每当关键转折点，作者都会适时地停顿一下，仿佛在等待读者的消化和思考，这种节奏感，让我能够从容地跟上他的思路，而不是被信息流推着走。我发现，当我合上书本，闭上眼睛的时候，那些核心的知识结构已经在我脑海中自动构建起来了，这得益于它内在的逻辑骨架搭建得极其稳固和清晰。

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

不错，学校图书馆收藏好。

评分☆☆☆☆☆

送货超快，书比较专业，要好好看看

评分☆☆☆☆☆

参考一下，学习思维分析方法。

评分☆☆☆☆☆

书不是很厚，看了一下，还不错。

评分☆☆☆☆☆

怎么说呢，内容不多，觉得书本其实不值这个价钱。

评分☆☆☆☆☆

京东购物物流超快，值得信赖

评分☆☆☆☆☆

买的书太多了，还来不了看，等看了再来追评

评分☆☆☆☆☆

还没看完，书的内容一般般，感觉干货不多