Damned Lies and Statistics

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

出版者:University of California Press
作者:Joel Best
出品人:
页数:190
译者:
出版时间:2001-5-8
价格:USD 24.95
装帧:Hardcover
isbn号码:9780520219786
丛书系列:
图书标签:
  • 统计
  • 统计学
  • Statistics
  • 英文原版
  • 李笑來
  • 社会学
  • JoelBest
  • 舶来书
  • 统计学
  • 数据分析
  • 批判性思维
  • 概率论
  • 数学
  • 科学
  • 社会科学
  • 谎言
  • 欺骗
  • 信息素养
想要找书就要到 本本书屋
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

Does the number of children gunned down double each year? Does anorexia kill 150,000 young women annually? Do white males account for only a sixth of new workers? Startling statistics shape our thinking about social issues. But all too often, these numbers are wrong. This book is a lively guide to spotting bad statistics and learning to think critically about these influential numbers. "Damned Lies and Statistics" is essential reading for everyone who reads or listens to the news, for students, and for anyone who relies on statistical information to understand social problems. Joel Best bases his discussion on a wide assortment of intriguing contemporary issues that have garnered much recent media attention, including abortion, cyberporn, homelessness, the Million Man March, teen suicide, the U.S. census, and much more. Using examples from the "New York Times", the "Washington Post", and other major newspapers and television programs, he unravels many fascinating examples of the use, misuse, and abuse of statistical information. In this book Best shows us exactly how and why bad statistics emerge, spread, and come to shape policy debates. He recommends specific ways to detect bad statistics, and shows how to think more critically about 'stat wars', or disputes over social statistics among various experts. Understanding this book does not require sophisticated mathematical knowledge; Best discusses the most basic and most easily understood forms of statistics, such as percentages, averages, and rates. This accessible book provides an alternative to either naively accepting the statistics we hear or cynically assuming that all numbers are meaningless. It shows how anyone can become a more intelligent, critical, and empowered consumer of the statistics that inundate both the social sciences and our media-saturated lives.

《数据迷宫:统计的艺术与陷阱》 一、引言:无处不在的数字与被误读的世界 我们生活在一个被数据驱动的时代。从早晨醒来查看的空气质量指数,到通勤路上导航软件提供的实时路况,再到社交媒体上算法推送的新闻和广告,每一个决策背后都潜藏着复杂的统计模型和概率推算。数字不再是单纯的计数工具,它们成为了理解世界、预测未来、乃至影响人类行为的强大语言。 然而,正如任何强大的语言一样,统计学也蕴含着巨大的误导潜力。它既能揭示隐藏的真理,也能被精心塑造成支持特定论点的工具,从而构建一个看似真实却充满偏见的“数据幻象”。 《数据迷宫:统计的艺术与陷阱》并非一本枯燥的统计教科书,它是一次深入数据世界的探险之旅,旨在赋予读者一双能够穿透数字迷雾的慧眼。本书将引导读者从宏观的视角审视统计学在现代社会中的角色,并聚焦于那些常常被忽视或恶意利用的统计陷阱。 二、第一部分:统计思维的基石——理解“平均数”的悖论 在统计学的殿堂中,“平均数”(Mean)、“中位数”(Median)和“众数”(Mode)是构建任何描述性统计的基础。但本书的开篇便着重剖析了这些看似简单的概念如何可能被扭曲,从而得出截然相反的结论。 1. 均值陷阱:富豪与贫民的“共同富裕” 我们将探讨著名的“辛普森悖论”(Simpson's Paradox)。想象一个场景:某家公司宣布其整体招聘的性别平等率很高,但当你细分到不同部门时,却发现男性和女性在不同岗位的录取率上存在显著差异。这种看似矛盾的现象,揭示了在未控制潜在变量时,汇总数据如何掩盖了真实的结构性问题。读者将学习如何识别何时应该依赖中位数而非平均数——尤其是在收入、房价等高度偏斜的分布中,一个极端的富豪或一个极端的异常值(Outlier)就能将平均数拉向完全不具代表性的方向。 2. 概率的直觉错位:蒙提霍尔问题的启示 人类的直觉在面对复杂概率时往往失灵。本书将通过深入分析“蒙提霍尔问题”等经典概率难题,展示我们的大脑是如何天然地倾向于做出错误判断的。理解条件概率和贝叶斯定理的思维框架,是构建理性决策系统的第一步。我们不仅要学习计算概率,更要学习如何质疑那些基于“小概率事件”而做出的恐慌或过度自信的判断。 三、第二部分:因果关系的悬崖——相关性与伪装的关联 在科学研究和商业分析中,人们最渴望确定的是“因果关系”:A是否导致了B?然而,统计学最容易被滥用的领域,正是将“相关性”误认为“因果性”。 1. 混杂变量的幽灵:控制与筛选的艺术 本书将详细拆解“混杂变量”(Confounding Variables)如何悄无声息地介入两个看似直接相关的现象之间。例如,冰淇淋销量增加与溺水事件增多之间存在强烈的正相关,但真正的原因并非冰淇淋导致溺水,而是“夏季高温”这一共同的、隐藏的因素。读者将学习如何通过实验设计(如随机对照试验RCT)和高级回归分析来努力剥离混杂变量的影响,从而更接近真实的因果链条。 2. 幸存者偏差:被遗忘的数据的重量 “幸存者偏差”(Survivorship Bias)是商业和历史叙事中最常见的统计谬误之一。我们总是关注那些“成功上市”的企业或“战胜疾病”的病人,却忽略了那些在早期阶段就已失败、无声无息的项目或患者。本书将通过对二战时期飞机装甲加固的经典案例分析,阐明被排除在样本之外的数据,其重要性往往超过了被纳入分析的数据。 四、第三部分:抽样的陷阱与数据的“摆布” 统计推断的有效性完全依赖于样本的质量。如果样本本身存在系统性偏差,那么基于此得出的宏观结论将是空中楼阁。 1. 抽样的艺术:从普查到代表性 本书批判性地审视了不同抽样方法——简单随机抽样、分层抽样、聚类抽样——的优缺点。重点在于探讨“自选择性偏差”(Self-Selection Bias),例如在线问卷调查中,只有对某一议题有强烈观点的人才会参与,导致结果严重偏向极端。我们将分析民意调查、市场研究中常见的样本代表性问题,并探讨如何通过后分层(Post-Stratification)等技术尝试校正已发生的偏差。 2. 数据的“可视化暴政”:图表背后的操纵 视觉呈现是信息传递的最高效方式,也是最易被操纵的媒介。我们将详细分析图表设计的“七宗罪”: 轴线的不诚实: 非零基线(Truncated Y-axis)如何夸大或缩小差异。 漏斗的误导: 使用面积而非线性长度来表示数量时,如何制造视觉上的夸张。 信息的选择性呈现: 仅展示有利于论点的特定时间段或子集数据。 读者将学会如何快速检查图表的刻度、标签和比例,识别那些试图“用眼睛说服你”的图表陷阱。 五、第四部分:统计的伦理与未来——可重复性危机与AI时代的透明度 随着大数据和机器学习的兴起,统计推断的复杂性呈指数级增长。本书的最后一部分将目光投向当代统计实践面临的挑战。 1. P值与“统计显著性”的误解 我们深入探讨了科学界和媒体广泛依赖的“P值”(P-value)。我们解释了P值究竟代表什么(在零假设成立的情况下观察到当前或更极端结果的概率),以及它不代表什么(它不是效应大小,也不是错误率)。我们将讨论“P值操纵”(P-Hacking)现象,即研究人员如何通过调整分析方法直到获得“统计显著性”(通常P<0.05),从而催生了科学界的“可重复性危机”。 2. 算法的黑箱与偏差的固化 在人工智能时代,许多决策(信贷批准、招聘筛选、刑事风险评估)由复杂的模型决定。这些模型基于历史数据训练,如果历史数据本身带有种族、性别或社会经济地位的偏见,那么算法不仅会复制这些偏见,还会因为其“客观”的数学外衣而使其更难被质疑。本书呼吁提高模型的可解释性(Explainable AI, XAI),强调对输入数据、模型假设和评估指标的严格审查,是确保数据驱动决策公平性的唯一途径。 结语:从被动接受者到主动提问者 《数据迷宫:统计的艺术与陷阱》旨在将读者从被动的数据接受者转变为积极的、批判性的提问者。理解统计学的强大之处在于其揭示未知的能力;而警惕其陷阱,则在于认识到数字永远只是对现实的一种简化和模型,它受限于设计者的视野和数据的质量。掌握这些原则,才能真正驾驭这个数据驱动的世界,而非被它所奴役。

作者简介

目录信息

读后感

评分

评分

评分

评分

评分

用户评价

评分

教会读者思考的书之一

评分

统计数据往往被当作事实的真实反映而被人们全盘接受,正因如此统计更容易被政府,公司或社会活动家当作实现自己目的的工具。以前特别怕听到那种“给我数据你想要什么结论我都能弄出来”的言论,本书教你如何辨别类似的统计陷阱,看到数据时不盲目相信,多溯源多考证多问研究步骤,写得也特别通俗全是说的人话。Statistics are not magical. Nor are they always true--or always false.

评分

是这个理——数据是怎么生产的,怎么解读的,怎么在生产和解读的过程中被扭曲的……问题是作者为了写得简单易读用了很多虚构的打比方,实际的case比较少。但是对于想要不被统计局忽悠的同学来说非常有用了(

评分

统计数据往往被当作事实的真实反映而被人们全盘接受,正因如此统计更容易被政府,公司或社会活动家当作实现自己目的的工具。以前特别怕听到那种“给我数据你想要什么结论我都能弄出来”的言论,本书教你如何辨别类似的统计陷阱,看到数据时不盲目相信,多溯源多考证多问研究步骤,写得也特别通俗全是说的人话。Statistics are not magical. Nor are they always true--or always false.

评分

教会读者思考的书之一

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有