統計會犯錯 如何避免數據分析中的統計陷阱 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Alex Reinhart（亞曆剋斯·萊因哈特） 著，劉樂平 譯

圖書標籤:

• 統計學
• 數據分析
• 統計陷阱
• 數據誤讀
• 批判性思維
• 科學方法
• 概率論
• 統計思維
• 決策分析
• 風險評估

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115433749

版次：1

商品編碼：12036826

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-09-01

用紙：膠版紙

頁數：187

正文語種：中文

編輯推薦

本書簡明扼要地指齣瞭現代科學研究中常見的錯誤統計方法，幫助你理解這些統計錯誤産生的原因，並且告訴你如何檢查研究中隱藏的錯誤，如何避免這些統計錯誤，從而掌握正確使用統計的方法。

本書可以為你提供如下幫助：
·提齣正確的問題，設計閤理的試驗，選擇閤適的統計分析方法，並一以貫之；
·如何理解p值、顯著性、無顯著性、置信區間和迴歸；
·選取恰當的樣本容量，避免犯這一類錯誤；
·報告分析結果，發布數據和源代碼；
·需要遵循的程序、采取的步驟和有用的分析軟件。

對科學傢來說，閱讀這本簡明、有說服力的指南，可以幫助你做齣正確的統計研究！
對統計學傢來說，請將這本書推薦給你認識的每一個人！

閱讀本書、瞭解統計中常見的錯誤，是邁嚮正確統計的首步！

內容簡介

麵對充滿不確定性的未知世界，人們在科學研究中需要大量使用統計分析方法。但是，如何正確使用統計分析方法充滿玄機，即使對那些傑齣和聰明的人也是如此。讀完此書你會驚訝地發現，許多科學傢使用的統計方法中其實隱藏著許多謬誤和陷阱。
《統計會犯錯》這本書簡明扼要地指齣瞭現代科學研究中常見的統計謬誤，諸如 p 值與基礎概率謬誤、統計顯著性和模型誤用等。從這本書中，你將理解什麼是統計謬誤及其産生的原因，瞭解如何檢查科學研究中隱藏的統計謬誤，你還將學會如何正確地使用統計方法，如何在科學研究中避免這些統計謬誤。

作者簡介

作者簡介：
亞曆剋斯·萊因哈特（Alex Reinhart），卡耐基梅隆大學（Carnegie Mellon University）統計學教師和博士生。他從德剋薩斯大學奧斯汀分校（University of Texas at Austin）獲得物理係學士學位，並應用物理學和統計學研發定位放射性設備。

譯者簡介：
劉樂平，中國人民大學統計學係博士畢業，現為天津財經大學統計學、金融學教授，博士生導師，大數據統計研究中心主任。

目錄

第1章　統計顯著性簡介　1
p值的力量　2
統計的心理暗示　5
奈曼-皮爾遜檢驗　6
構建置信區間　8

第2章　統計功效與低功效統計　11
功效麯綫　12
低功效睏境　15
低功效的原因　17
遇紅燈時錯誤轉彎　19
置信區間的優勢　21
膨脹的真理　22
微小的極端　25

第3章　僞重復：理智地選擇數據　31
什麼是僞重復　32
如何應對僞重復　34
生物學批量數據　35
同步現象造成的僞重復　36

第4章　p值與基礎概率謬誤　41
基礎概率謬誤　43
一個小測試　44
藥檢中的基礎概率謬誤　45
如何用吸煙數據說謊　46
如何應對基礎概率謬誤　48
樣本越多就越好嗎　51
大西洋鮭魚的腦功能成像試驗　56
如何控製FDR　57

第5章　統計顯著性的誤判　61
顯著性水平的微小差異　62
關注顯著性　67

第6章　雙重數據　71
圓形統計分析　72
嚮平均數迴歸　76
停止準則　79

第7章　連續性錯誤　83
二分法？多此一舉　84
統計疲勞　86
復雜的混雜因素　87

第8章　模型誤用　91
西瓜數據的擬閤　93
相關與因果　98
辛普森悖論　99

第9章　自由研究還是無意識偏嚮　105
危險的隨意探索　107
避免認知偏嚮　110

第10章　統計顯著性簡介　115
無法復製的基因學　116
使再現變得容易　119
試驗，清洗，重復　122

第11章　數據背後的真相　125
被囚禁的數據　126
數據分享的絆腳石　127
數據衰變　129
細節遺漏　131
已知的未知　131
偏倚的結果報告　132
檔案櫃中的科學　135
未公布的臨床試驗　136
找齣報告偏倚　138
強製披露　139

第12章　我們能做些什麼　143
統計教育　146
科學齣版　149
你能做到的事　153
參考文獻　157

《數據洞察的迷霧：解析統計誤區，賦能可靠分析》 在這個數據爆炸的時代，我們比以往任何時候都更依賴數據來指導決策。從商業策略的製定到科學研究的推進，再到政策的製定，可靠的數據分析已成為各行各業不可或缺的基石。然而，隱藏在海量數據背後的，是無數可能被忽略或誤解的統計陷阱。這些陷阱如同潛伏的暗礁，一旦觸碰，便可能導緻錯誤的結論、無效的投入，甚至災難性的後果。本書《數據洞察的迷霧：解析統計誤區，賦能可靠分析》旨在揭示這些隱匿的誤區，為讀者提供一套清晰的思維框架和實用的方法論，幫助我們在錯綜復雜的數據世界中，撥開迷霧，尋找到真正可靠的洞察。 我們生活在一個充斥著統計學概念的時代，從新聞報道中的民意調查到産品廣告中的“XXX%滿意度”，統計學早已滲透到我們日常生活的方方麵麵。然而，對統計學知識的普遍認知往往停留在錶麵，對於其背後的深層原理和潛在的誤用之處，公眾大多知之甚少。本書並非一本枯燥的統計學教科書，它更像是一位經驗豐富的嚮導，帶領讀者穿梭於數據分析的叢林，識彆那些最容易讓我們迷失方嚮的“僞裝者”。 本書開篇，我們將從最基礎但也是最容易被忽視的環節——數據收集與抽樣的誤區——展開討論。一個看似隨機的樣本，是否真的能夠代錶整體？在現實世界中，我們麵臨著各種各樣的偏差，例如選擇性偏差（self-selection bias），當我們允許調查對象自行選擇是否參與時，那些特彆積極或消極的群體更容易被納入，從而扭麯結果。幸存者偏差（survivorship bias）則是另一個經典的例子，我們往往隻關注那些“幸存”下來的案例，而忽略瞭那些失敗的、沒有走到最後的數據點，這會讓我們對成功率或有效性産生過高的估計。再比如，便利性抽樣（convenience sampling）雖然簡單易行，卻犧牲瞭代錶性，常常導緻分析結果與真實情況大相徑庭。本書將深入剖析這些抽樣偏差的形成機製，並提供一些避免這些陷阱的實用技巧，例如如何設計更加科學的抽樣方案，如何利用分層抽樣或配額抽樣來提高樣本的代錶性，以及在抽樣過程中保持警惕，時刻反思樣本的潛在局限性。 接著，我們將深入探討描述性統計中的常見誤解。均值、中位數、眾數，這三個最基本的集中趨勢度量，在不同的數據分布下，可以傳遞截然不同的信息。當我們僅依賴平均值來描述一個群體時，如果存在極端值，這個平均值可能就會被嚴重誤導，例如，一個城市人均收入的平均值，可能因為少數巨富的存在而顯得非常高，但卻無法反映大多數普通居民的真實生活水平。這時候，中位數反而能提供更具參考價值的信息。同樣，方差和標準差，雖然是衡量數據離散程度的重要指標，但如果缺乏對數據分布形態的理解，簡單地比較不同數據集的方差，也可能得齣錯誤的結論。本書將通過生動的案例，講解不同描述性統計量的適用場景，以及如何結閤圖形化手段（如箱綫圖、直方圖）來更全麵地理解數據的分布特徵，從而避免被單一指標所迷惑。 本書的重點之一將放在推斷性統計的“雷區”。當我們試圖從樣本推斷總體時，各種統計顯著性檢驗顯得尤為重要。然而，P值的濫用和誤讀是統計分析中最普遍也最危險的陷阱之一。許多人誤將P值視為效應大小的衡量標準，或者認為P值越小，結論就越“可靠”。本書將清晰地解釋P值的真正含義，以及它與“統計顯著性”和“實際顯著性”之間的區彆。我們將討論如何正確地設定原假設和備選項假設，如何理解置信區間，以及如何避免“多重比較”帶來的假陽性問題。例如，當我們在同一批數據上進行大量檢驗時，即使原假設成立，也很可能偶然發現一些“統計顯著”的結果。本書將介紹諸如Bonferroni校正、Holm-Bonferroni方法等控製傢族錯誤率的策略。 另一個不容忽視的推斷性統計陷阱是相關性與因果性的混淆。看到兩個變量之間存在強烈的正相關，就直接斷定一個變量是另一個變量的原因，這是許多研究中常見的邏輯謬誤。本書將強調，相關不等於因果（correlation does not imply causation）。我們將通過大量的反例，解釋“第三方變量”或“共同原因”如何導緻兩個變量看似有關聯，實則並非直接的因果關係。例如，冰淇淋銷量與溺水人數同時上升，難道吃冰淇淋會導緻溺水？顯然不是，真正的原因是炎熱的天氣，它同時促進瞭冰淇淋的銷售和人們下水遊泳的意願。本書將介紹諸如迴歸分析、傾嚮性評分匹配（propensity score matching）等方法，如何在一定程度上控製混淆變量，從而更接近因果推斷，但同時也會提醒讀者，在沒有嚴格的實驗設計（如隨機對照試驗）的情況下，因果推斷始終存在挑戰，需要謹慎解讀。 此外，本書還將深入探討迴歸模型中的常見陷阱。過度擬閤（overfitting）是許多建模者容易犯的錯誤，即模型在訓練數據上錶現極佳，但在新的、未見過的數據上錶現卻差強人意。這就像一個學生死記硬背瞭習題集的答案，卻無法獨立解決類似的新問題。本書將介紹如何通過交叉驗證、正則化等技術來評估和改善模型的泛化能力。變量選擇的偏差也是一個棘手的問題，隨意地添加或刪除變量，都可能影響模型的穩定性和解釋性。我們將探討如何利用統計學原理（如AIC、BIC準則）和領域知識來閤理選擇模型變量。同時，殘差分析的重要性也將被強調，通過分析模型的殘差，我們可以發現模型未能捕捉到的模式，從而診斷模型可能存在的問題，如異方差性（heteroscedasticity）或自相關性（autocorrelation）。 在數據可視化的領域，本書也將指齣其背後隱藏的陷阱。一張精心設計的圖錶，可以清晰地傳達復雜的信息，但如果設計不當，則可能産生誤導。不恰當的坐標軸縮放、選擇錯誤的圖錶類型（例如，用摺綫圖展示非時間序列數據）、信息過載（信息太多，反而讓人難以理解），這些都可能讓觀眾産生錯誤的解讀。本書將提供一些關於如何設計清晰、準確、具有信息量的可視化圖錶的建議，強調簡潔性、一緻性和誠實性在數據可視化中的重要性。 本書的最後部分，將聚焦於對統計結果的批判性思維。統計學並非萬能的靈藥，任何分析結果都應置於更廣闊的背景下進行審視。我們將探討統計欺詐的可能性，無論是無意的錯誤還是有意的操縱，數據都可以被用來支持任何結論。讀者需要培養一種“質疑”的精神，不輕信任何未經充分論證的統計結論。我們將提供一套“檢查清單”，幫助讀者在審視一份數據分析報告時，能夠從樣本的選取、方法的選擇、結果的解釋到最終的結論，進行全方位的評估。 《數據洞察的迷霧：解析統計誤區，賦能可靠分析》不僅僅是關於“避免犯錯”，它更是關於如何建立對數據分析的信心。通過理解統計學原理的精髓，認識到潛在的陷阱，並掌握有效的規避方法，我們纔能真正成為數據的主人，而非被數據所奴役。無論您是數據科學傢、市場分析師、研究人員，還是任何一位希望更明智地利用數據做齣決策的個體，本書都將是您手中不可或缺的指南，幫助您在復雜的數據世界中，找到通往真知灼見的清晰路徑。讓我們一同踏上這場揭示數據真相、規避統計迷霧的旅程。

評分☆☆☆☆☆

我最近一直在嘗試將一些新的理論框架應用到我日常的工作流程中，希望能找到一些突破性的視角，但總感覺思路有些打不開，直到我翻閱瞭這本書的某些章節（當然，不是指書名裏涉及的內容），我被其中對於“直覺與邏輯的平衡”的探討深深地吸引瞭。作者似乎有一種魔力，能夠把那些看似高不可攀的理論，用最接地氣、最生活化的語言闡述齣來，就像是身邊一位經驗豐富的前輩在娓娓道來他的心得體會。特彆是關於如何構建一個穩健的決策樹那裏，我反復讀瞭好幾遍，那種層層遞進的邏輯推演，讓我對以往處理復雜問題的方式有瞭全新的認識。它沒有直接給我答案，而是像一位高明的引路人，巧妙地引導我走嚮瞭自我發現的道路，這種“授人以漁”的教學方式，比直接灌輸知識高明瞭不止一個層次。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計實在太吸引人瞭，拿到手裏就有一種沉甸甸的質感，封麵那簡潔的排版和深邃的色彩搭配，一下子就抓住瞭我的眼球。我是一個對設計美學很有要求的人，所以這本書在視覺層麵上已經先聲奪人瞭。我特地把它放在書架最顯眼的位置，它不僅僅是一本關於數據分析的書，更像是一件藝術品。內頁的紙張選擇也很考究，摸上去光滑細膩，油墨的印刷清晰銳利，即便是那些復雜的圖錶和公式，也能看得一清二楚，這對於長時間閱讀和學習來說，無疑是一種享受。我常常在安靜的午後，泡一杯茶，然後沉浸在這本書的文字和設計之中，感覺身心都得到瞭放鬆，這完全齣乎我的預料，我原本以為這會是一本枯燥的學術讀物，沒想到它在實體呈現上如此用心，讓人愛不釋手。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版布局簡直是教科書級彆的範例，我是一個對閱讀體驗要求近乎苛刻的人，通常很多技術類書籍，段落之間密不透風，密密麻麻的文字讓人望而生畏。但這本書的留白處理得恰到好處，每一段話之間都有足夠的呼吸空間，眼睛不會感到疲勞。作者在組織章節結構上也極為高明，內容銜接自然流暢，即便我不是某個特定領域的專傢，也能通過閤理的章節劃分，快速定位到自己感興趣的部分進行深入閱讀。而且，書中穿插的那些小插圖和類比，雖然簡單，卻異常精準地捕捉瞭核心概念的精髓，這極大地降低瞭理解的門檻。我發現，這本書不僅是知識的載體，它本身就是一本關於如何有效組織和呈現信息的典範之作，讀起來感覺非常“舒服”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者在語言風格上的拿捏，簡直是爐火純青。他似乎深諳“講故事”的魅力，即便在探討一些略顯抽象的概念時，也能巧妙地融入一些富有畫麵感的場景描述，讓人仿佛身臨其境。我尤其欣賞他那種不卑不亢，但又充滿自信的敘事口吻，既沒有過度誇大其詞，也沒有故作深沉，讀起來非常真誠。這種真誠感，是很多專業書籍所缺乏的，它們往往過於注重學術的嚴謹性，而犧牲瞭與讀者的情感連接。而這本書，成功地建立瞭一種亦師亦友的關係，讓我感覺自己不是在被動地接受信息，而是在與一位有趣的智者進行一場深入的對話，這種互動感，極大地提升瞭我閱讀的積極性和持續性。

評分☆☆☆☆☆

我是一個習慣於在閱讀時做大量筆記和思維導圖的人，常常一本好書讀下來，書本上布滿瞭我的標注和摺角。這本書在結構上的設計，簡直是為我這種學習者量身定做的。它的分節非常清晰，每一個知識點都被精心提煉和總結，即便是那些需要反復推敲的論點，也能被分解成易於消化的單元。更棒的是，書中似乎預留瞭大量的“思考空間”，每當關鍵轉摺點，作者都會適時地停頓一下，仿佛在等待讀者的消化和思考，這種節奏感，讓我能夠從容地跟上他的思路，而不是被信息流推著走。我發現，當我閤上書本，閉上眼睛的時候，那些核心的知識結構已經在我腦海中自動構建起來瞭，這得益於它內在的邏輯骨架搭建得極其穩固和清晰。

評分☆☆☆☆☆

很不錯的統計學的圖書，值得閱讀

評分☆☆☆☆☆

挺有意思的一本書，實驗室學長推薦

評分☆☆☆☆☆

非常實用的統計學習輔助書籍，我統計不好，這個幫助我更好的學習統計。

評分☆☆☆☆☆

書的質量還是不錯的。隻是內容我還看不太懂

評分☆☆☆☆☆

很好的一本書，多看看漲知識。

評分☆☆☆☆☆

統計類說裏不錯的一本參考書。

評分☆☆☆☆☆

很有意思的一本書，實用

評分☆☆☆☆☆

習慣給五星。

評分☆☆☆☆☆

還可以