具体描述
Praise for the First Edition: "For a beginner [this book] is a treasure trove; for an experienced person it can provide new ideas on how better to pursue the subject of applied statistics."
— Journal of Quality Technology Sensibly organized for quick reference, Statistical Rules of Thumb , Second Edition compiles simple rules that are widely applicable, robust, and elegant, and each captures key statistical concepts. This unique guide to the use of statistics for designing, conducting, and analyzing research studies illustrates real-world statistical applications through examples from fields such as public health and environmental studies. Along with an insightful discussion of the reasoning behind every technique, this easy-to-use handbook also conveys the various possibilities statisticians must think of when designing and conducting a study or analyzing its data. Each chapter presents clearly defined rules related to inference, covariation, experimental design, consultation, and data representation, and each rule is organized and discussed under five succinct headings: introduction; statement and illustration of the rule; the derivation of the rule; a concluding discussion; and exploration of the concept's extensions. The author also introduces new rules of thumb for topics such as sample size for ratio analysis, absolute and relative risk, ANCOVA cautions, and dichotomization of continuous variables. Additional features of the Second Edition include: Additional rules on Bayesian topics New chapters on observational studies and Evidence-Based Medicine (EBM) Additional emphasis on variation and causation Updated material with new references, examples, and sources A related Web site provides a rich learning environment and contains additional rules, presentations by the author, and a message board where readers can share their own strategies and discoveries. Statistical Rules of Thumb , Second Edition is an ideal supplementary book for courses in experimental design and survey research methods at the upper-undergraduate and graduate levels. It also serves as an indispensable reference for statisticians, researchers, consultants, and scientists who would like to develop an understanding of the statistical foundations of their research efforts.A related website www.vanbelle.org provides additional rules, author presentations and more.
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在内容广度和深度上，这本书采取了一种非常明确的“牺牲深度换取广度”的策略。它就像一个工具箱，里面装满了各种尺寸和形状的螺丝刀，但没有一把是专门用来处理钛合金螺丝的特种工具。对于我来说，这种广博的覆盖面非常有用，因为它迫使我去了解那些我平时根本不会去碰的统计领域，比如质量控制图表的快速解读，或者对回归模型中多重共线性进行粗略判断的方法。作者似乎坚信，一个合格的分析师首先应该是一个对数据世界有全面感知的人，而不是一个只精通单一工具的专家。阅读过程中，我常常会停下来，不是因为某个概念太难理解，而是因为作者提出的某个“经验法则”让我重新审视了我过去处理某个问题的方式。例如，书中关于“数据可视化的最小信息量原则”的论述，非常精辟地指出了许多图表设计中常见的过度美化和信息冗余问题。总的来说，这本书更像是同行间私下交流的经验总结，朴素、直接，并且充满了对统计学“实用主义”的深刻理解。
评分这本书的语言风格带着一种老派的、略显傲慢的权威感，但这种傲慢似乎是靠多年的实战经验铸就的，所以反倒让人心服口服。它绝对不是那种努力讨好读者的“平易近人”的自助读物。当你读到作者在讨论“显著性阈值设定”时，他几乎是带着一种不屑一顾的口吻，认为那些过于拘泥于$p < 0.05$的教条主义者，都只是统计学领域的“书呆子”。他更推崇的是一种基于风险承受能力的动态阈值设定。我注意到，书中很少引用最新的学术论文，反而大量引用的是上世纪七八十年代工业统计学的经典案例和内部报告。这使得这本书读起来有一种“时间沉淀感”，它讲述的不是最新的算法，而是那些经过时间考验、始终管用的“硬道理”。虽然内容偶尔显得有些陈旧，但正因为如此，它避开了当前数据科学领域中那些转瞬即逝的时髦概念，直击统计思维的核心——即如何用有限的信息，做出足够好的决策。
评分说实话，这本书的阅读体验是极度不稳定的，它更像是一系列松散主题的集合，而不是一个统一的叙事体。有些章节，比如关于“异常值处理的5秒规则”，写得极其精炼，读完之后让人有种茅塞顿开的顿悟感；而另一些章节，比如关于“时间序列分解中的季节性调整”，则显得有些冗余和晦涩，仿佛是作者将不同年份、不同项目的笔记随意拼凑在了一起。我个人最欣赏的是作者在强调“样本代表性”时所采取的批判性视角。他不断提醒读者，任何统计工具的输出都受到输入数据质量的限制。书中有一个章节专门讨论了“因果关系与相关性的常见陷阱”，作者用了一系列令人啼笑皆非的真实案例来佐证他的观点，比如某个城市的冰淇淋销量与溺水人数之间的强正相关性，这种对基础逻辑的反复强调，对于那些热衷于炫耀复杂模型的初学者来说，无疑是一剂清醒剂。这本书的价值不在于教你如何建模，而在于教你如何在使用模型之前，先对自己的数据和结论保持一份健康的怀疑。
评分拿起这本书时，我本来是抱着一种“希望它能帮我迅速掌握一些高级分析技巧”的期望，结果却被一种更基础、更强调直觉和常识的逻辑体系所吸引。这本书的叙事风格极其松散，与其说它是一本“规则手册”，不如说它更像是一位资深顾问在整理他的工作笔记。作者似乎非常不耐烦于纯理论的严谨性，他更关心的是“这个方法在90%的情况下会不会出大错？”。比如，在讨论方差分析（ANOVA）的应用时，他并没有花大量篇幅去解释F检验的零假设和备择假设，而是直接给出了一个判断是否应该进行多重比较的经验法则——如果组间差异小于某特定百分比的组内平均差异，那么即使统计上显著，在业务上可能也没意义。这种对“业务实用性”的坚守，使得全书的论证脉络非常清晰，但也意味着，如果你期待在这本书里找到关于贝叶斯统计的深度探讨，或者对高维数据降维算法的详尽解析，那恐怕会大失所望。它更像是一把万能的瑞士军刀，而不是一把为特定任务定制的精密手术刀。书中的排版也颇具特色，大量的图表和边注似乎是为了打断读者的思绪，强迫我们停下来思考每一个“经验法则”背后的情境限制。
评分这本厚重的统计学入门读物，初看之下，书脊上那几个朴实无华的英文单词——《Statistical Rules of Thumb》——似乎预示着一场枯燥的公式堆砌。然而，当我真正沉浸其中，才发现这哪里是什么教条式的教科书，分明是一位经验老到的统计学家，带着一种近乎“街头智慧”的务实精神，在手把手地教你如何在真实世界的数据迷宫中找到捷径。我尤其欣赏作者处理那些“差不多就行”的场景时的那种坦率。他没有试图用复杂的概率分布去解释每一个微小的异常值，反而开诚布公地指出：“在绝大多数商业决策中，你需要的是一个快速、可信的估算，而不是一个精确到小数点后四位的理论解。” 这种态度非常解渴，尤其对于那些和我一样，需要在紧迫的截止日期前对市场趋势做出判断的非专业人士来说。书中对中心极限定理的阐述，没有冗长的数学证明，而是通过几个生动的例子——比如连续投掷硬币的次数分布，或者随机抽取的客户满意度评分——将这个看似高深的理论，瞬间拉到了日常生活的层面。书中关于样本量估计的部分，也摒弃了教科书里动辄要求已知总体标准差的做法，转而提供了一系列基于历史数据或经验假设的“快速检查表”。阅读体验就像是参加了一次高质量的行业研讨会，充满了实用的“干货”和能够立即付诸实践的技巧。
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