发表于2024-12-22
统计数据会说谎 pdf epub mobi txt 电子书 下载
世界上有三种谎言:谎言、弥天大谎和统计数据。
统计思维与读写能力一样,是帮你了解真实世界的必备技能。
本书帮你会看图表,会做比较,分辨虚实真假的统计数据,
拨开媒体、销售员、广告文案向你抛来的数据迷雾,
是揭露“虚假数据”的有力武器。
整数总是有问题。
无论什么时候你都不能怪我不说实话。这就是利用统计学撒谎的奥妙所在。
在没有重要数据的情况下,千万不要轻易相信一个平均数,一张图表,或是一条趋势线。否则你就会像一个只凭平均气温选择露营地的人一样盲目。
图表说明的是统计学家能“从包中掏出任何他想要的东西”。
让我们陷入困境的并非我们不知道的东西,而是我们知道但并不正确的东西。
"这本书是美国统计专家达莱尔.哈夫的传世之作,该书引发的“编造虚假信息”话题受到美国社会持续普遍的关注和美国*威媒体的激烈争论。书里面大胆地揭露了至今仍然被销售员、广告撰稿人、记者甚至专家频频使用的大量的统计操纵技巧,同时还配有别具一格的风趣插图以及众多幽默的案例。神秘的统计学在这里被哈夫像讲故事一样一一道来,莞尔一笑中让你知晓深奥的统计学基本原理,掌握揭露“虚假数据”的*有力武器……
自50年代出版以来,此书不断再版,并被翻译成多种文字,在世界的影响力持久不衰,被誉为美国商业人士、研修人员的重要入门必修书之一。
"
达莱尔.哈夫,美国统计专家。1913年出生在美国爱荷华州,毕业于爱荷华州立大学(the State University of lowa),获得学士学位和硕士学位,在此期间他由于成绩优异加入了美国大学优等生的荣誉学会(Phi Beta Kappa),同时还参加了社会心理学、统计学以及智力测验等研究项目。达莱尔?哈夫的文章多见于《哈泼斯》、《星期六邮报》、《时尚先生》以及《纽约时报》等美国*媒体。1963年,由于他的贡献被授予国家学院钟奖(National School Bell )
我的岳父从艾奥瓦州搬到加利福尼亚州没几天,就对我说:“这个地方的犯罪事件太多了!”他所读的报纸的确报道了许多犯罪事件。这份报纸从不放过报道当地的任何一起犯罪事件,而且以注重报道谋杀案闻名,其详尽程度超过了艾奥瓦州的任何一家大型报社。
我岳父的这一结论属于非正式统计。这个统计基于一个明显带有偏差的样本。与其他许多较为规范的统计一样,这个统计也存在虚假的成分。因为这个统计认为报纸上报道犯罪事件版面的大小是衡量犯罪率高低的标准。
几年前,十几位调查人员分别发表了一份关于抗组胺剂药物的报告。每份报告都表明,服用该药物后感冒会明显好转。紧接着就是各种各样的渲染,至少广告商是这么干的,于是这种药物被大量生产。造成这一结果的原因是人们一直对药物有着大量需求,也从未越过统计学去了解自己早已知道的事实。正如亨利?G?费尔森(Henry G. Felsen,他是一位幽默作家,但绝不是医学专家)很久以前所说的,适当的治疗可使感冒在七天之内痊愈,但如果任其自然发展,感冒则会持续一个星期。
那么,你读到和听到的事情大多也是如此。那些平均数、各种关系、趋势图以及图表并不总是一致。你所看见的未必是真实情况,事实上这些数据要么被过于夸大,要么被隐瞒。
在如今用事实说话的社会中,统计这种神秘的语言是如此诱人,但它却被人弄成了耸人听闻、华而不实、迷惑不清且过分简单的东西。在报道社会和经济趋势、商业状况、民意调查、普查时要用到大量数据,此时统计方法和术语就不可或缺。但是,如果作者们不能诚实报道甚至根本没有理解这些统计词汇,读者也就无法明白作者所说的内容,那么这些统计结果就只能是无稽之谈。
如今科普读物很受欢迎,但这些书籍往往滥用统计数据,这让人联想到这样一幅场景:灯光昏暗的实验室里,一个穿着白大褂的人忙得天昏地暗,还没有加班费,正如“加一点粉末,再加一点颜料”,这样的统计数据把许多重要的事实搞得面目全非。一个精心包装过的统计结果比希特勒的弥天大谎还要厉害,因为它虽然误导了你,但你还没法去指责它。
在教人如何用统计“行骗”的同类书籍中,这本书只能算是初级读本。它看起来像是一本“骗子指南”。也许我可以为这本书稍做辩解:这就好比一个洗手不干的窃贼出了一本回忆录,书中描述了如何能不出声地撬开门锁,其水平之高让研究生都佩服。既然“骗子”都已经熟练掌握了这些诡计,老实人又怎能不学来用于自卫呢?
实物和图片一模一样,漂亮,字迹清晰,正版
评分就是那个样子吧,内行看门道,外行看热闹。对于数据谬误只是一种科普解读,如果说实不实用,还是强调一句,入门读物。没啥营养,泛泛而谈,170多页,8万字,这么贵。如果不是别人猴急指定,肯定不买,花大钱,办小事。
评分很有意思的小册子
评分刚哈更哈更好好好好好好好好好
评分书不错,性价比高,认真看了会有收获
评分还不错!!!!!!!!!!!!!!!!!
评分多读好书
评分一本好书。。。。
评分统计学的经典之作
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