Statistical Misconceptions pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Huck, Schuyler W.

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2008-11

价格:$ 107.35

装帧:

isbn号码:9780805859027

丛书系列:

图书标签:

统计学
统计误区
数据分析
概率论
科研方法
学术写作
批判性思维
统计思维
实验设计
数据解读

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具体描述

Brief and inexpensive, this engaging book helps readers identify and then discard 52 misconceptions about data and statistical summaries. The focus is on major concepts contained in typical undergraduate and graduate courses in statistics, research methods, or quantitative analysis. Fun interactive Internet exercises that further promote undoing the misconceptions are found on the book's website. The author's accessible discussion of each misconception has five parts: The Misconception - a brief description of the misunderstanding Evidence that the Misconception Exists - examples and claimed prevalence Why the Misconception is Dangerous - consequence of having the misunderstanding Undoing the Misconception - how to think correctly about the concept Internet Assignment - an interactive activity to help readers gain a firm grasp of the statistical concept and overcome the misconception. The book's statistical misconceptions are grouped into 12 chapters that match the topics typically taught in introductory/intermediate courses. However, each of the 52 discussions is self-contained, thus allowing the misconceptions to be covered in any order without confusing the reader. Organized and presented in this manner, the book is an ideal supplement for any standard textbook. Statistical Misconceptions is appropriate for courses taught in a variety of disciplines including psychology, medicine, education, nursing, business, and the social sciences. The book also will benefit independent researchers interested in undoing their statistical misconceptions.

Statistical Misconceptions 这是一部关于统计学常见误区的深刻剖析，旨在帮助读者建立对数据更清晰、更准确的理解。本书并非一本传统的统计学教科书，它不教授复杂的公式推导或晦涩的理论模型，而是聚焦于我们在日常生活中，在新闻报道中，甚至在专业研究中，常常会遇到的那些“想当然”的统计误解。本书的出发点是，统计学本身是严谨而强大的工具，但它也极易被误用、误读，从而产生错误的结论，甚至误导公众。作者以通俗易懂的语言，结合大量生动鲜活的案例，揭示了统计学中那些容易被忽视但影响深远的陷阱。首先，本书将深入探讨“相关不等于因果”这一统计学的基石。我们常常看到“某某行为与某种结果高度相关”的说法，然后不假思思地将其解读为因果关系。本书将通过一系列引人入胜的例子，例如，冰淇淋销量上升与溺水事故增加之间看似紧密的联系，来阐明这种逻辑谬误。我们将学习如何识别潜在的混淆变量，以及如何区分真正的因果关系与偶然的相关性。理解这一点，对于批判性地阅读新闻、分析社会现象至关重要。接着，本书将剖析“样本偏差”的普遍性。抽样是统计推断的基础，但如果样本本身就不能代表总体，那么基于样本得出的结论就如同空中楼阁。本书将介绍各种类型的抽样偏差，如选择偏差、非响应偏差、幸存者偏差等，并通过案例展示它们如何扭曲研究结果。例如，一项关于“最受欢迎的餐厅”的调查，如果只调查了在特定时间段内排队最长的餐厅，那么结果自然会偏向那些生意火爆的餐厅，而忽略了那些同样美味但排队时间较短的餐厅。本书将帮助读者学会审视研究的样本选取方法，评估其代表性。再者，本书将深入研究“P值与统计显著性”的误读。P值常被视为判断一个研究结果是否“真实”的决定性标准，但这常常导致对P值功能的过度简化和误解。我们将解释P值真正的含义，以及它与统计显著性的关系，重点强调P值并不能告诉我们效应的大小、结果的重要性，也无法证明零假设是错误的。本书将展示，过度依赖P值进行决策可能导致“假阳性”和“假阴性”的泛滥。此外，“概率的误用与直觉的偏差”也是本书的重要关注点。人类的直觉在面对概率问题时常常会失效，导致我们做出不理性的判断。本书将通过“蒙提霍尔问题”、“赌徒谬误”等经典案例，解释我们是如何被概率误导的。例如，连续几次抛硬币都是正面朝上，很多人会直觉地认为下一次正面朝上的概率会降低，但这完全违背了独立事件的概率原理。理解这些概率偏差，能帮助我们在投资、决策乃至日常生活中做出更明智的选择。 “平均数的陷阱”也是本书将要深入探讨的内容。平均数作为描述中心趋势的重要指标，却常常被用来掩盖数据的真实分布和变异性。本书将通过收入分配、考试成绩等案例，展示仅仅依靠平均数可能得到的误导性信息。例如，一个班级的平均分很高，但如果其中只有少数几个学霸拉高了平均分，而大部分学生成绩不佳，那么平均数就无法真实反映班级的整体学习状况。本书将强调理解方差、中位数等其他描述性统计量的重要性。本书还将触及“可视化误导”。图表是传达统计信息最直观的方式，但也最容易被用来操纵和误导。本书将分析各种常见的图表陷阱，如不合理的坐标轴设置、误导性的数据聚合、选择性展示数据等，并提供如何识别和避免这些陷阱的建议。例如，通过拉长Y轴的起点，一个微小的增长幅度也可能被夸大成巨大的飞跃。最后，本书将着眼于“对数据的过度解读与过度自信”。在信息爆炸的时代，我们常常面临大量的数据和分析结果，很容易对其产生过度依赖，并对其背后可能存在的局限性视而不见。本书将鼓励读者保持批判性思维，审视数据的来源、分析方法以及结论的适用范围，并提倡一种更加审慎和求实的态度来面对统计信息。《Statistical Misconceptions》并非旨在吓退读者，而是希望通过揭示这些常见的统计误区，赋能读者。通过更深入地理解统计学背后的逻辑和潜在陷阱，读者将能够更清晰地看到数据所传达的真实信息，从而做出更明智的判断，避免被错误的统计观念所误导。这本书是献给任何希望更理性、更清晰地理解周围世界的人们的。它将是你理解统计世界的一扇新视角，让你在信息洪流中保持清醒的头脑。