統(tǒng)計(jì)學(xué)的世界(第8版)
定 價(jià):148 元
- 作者:[美]戴維·穆爾 [美]威廉·諾茨 著
- 出版時(shí)間:2017/9/1
- ISBN:9787508666723
- 出 版 社:中信出版社
- 中圖法分類:C8-49
- 頁碼:
- 紙張:純質(zhì)紙
- 版次:1
- 開本:16開
統(tǒng)計(jì)學(xué)的思想和各種統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)政府、社會(huì)乃至我們的工作和日常生活都有著不可忽視的影響,甚至超乎你的想象。通過閱讀本書,你將會(huì)對(duì)我們生活的這個(gè)世界有更完整、更清晰的認(rèn)識(shí)。
這不是一本講述干巴巴的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的書,它主要介紹統(tǒng)計(jì)學(xué)概念的應(yīng)用及其對(duì)日常生活、公共政策和許多其他領(lǐng)域的影響。書中沒有煩瑣的公式、圖表和計(jì)算,你只要看得懂而且會(huì)解簡單的方程式就足夠了。本書著重于啟發(fā)思考,這比生搬硬套地使用數(shù)學(xué)公式更有助于訓(xùn)練看問題的視角和解決問題的思維。
本書把統(tǒng)計(jì)學(xué)概念分成四個(gè)部分來呈現(xiàn):數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、整合數(shù)據(jù)、機(jī)會(huì)與概率、統(tǒng)計(jì)推斷。
本書一點(diǎn)兒也不乏味,恰恰相反,它是那樣生動(dòng)有趣,深入淺出地把統(tǒng)計(jì)學(xué)的概念和分析方法呈現(xiàn)在你面前。通過一個(gè)個(gè)具體的案例、簡單的練習(xí)和知識(shí)普及,能讓你在閱讀過程中不知不覺地增長統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí),提高分析和解決問題的水平。
這是一本能給你帶來閱讀樂趣的書,也是一本能讓你更睿智的書。
作為通識(shí)教育,人人都該懂點(diǎn)兒統(tǒng)計(jì)學(xué)!通俗、易懂、實(shí)用的統(tǒng)計(jì)學(xué),助你培養(yǎng)統(tǒng)計(jì)思維!
統(tǒng)計(jì)學(xué)是關(guān)于數(shù)據(jù)的學(xué)問。數(shù)據(jù)就是數(shù)字,但又不僅僅是數(shù)字,數(shù)據(jù)是有上下文聯(lián)系的數(shù)字。比如,數(shù)字10.5本身沒任何意義,但是,假如我們聽說一位朋友剛出生的孩子體重為10.5磅a,那么我們會(huì)恭喜她生了一個(gè)健康的寶寶。結(jié)合數(shù)字的上下文聯(lián)系和個(gè)人知識(shí),就可以做出判斷。我們知道,體重10.5磅的新生兒個(gè)頭相當(dāng)大,而新生兒的體重不太會(huì)是10.5盎司b或10.5千克。因此,上下文聯(lián)系可以使數(shù)字含義明確。
統(tǒng)計(jì)學(xué)通過數(shù)據(jù)獲取真知灼見并且得出結(jié)論,所用的工具是圖表和計(jì)算。但是,這些工具要在符合常識(shí)的思考方式下使用。讓我們先快速地了解一下新聞媒體、熱門政治和社會(huì)爭議的數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)研究方面的豐富成果,邁出學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)旅程的第一步。在后文中,我們將對(duì)序言里列舉的案例展開更為詳細(xì)的研究。
一則逸聞就是一個(gè)引人入勝的故事,它之所以能夠深入人心,就在于其內(nèi)容能打動(dòng)人。逸聞可以讓事情人性化,所以新聞報(bào)道通常以逸聞開頭(和結(jié)尾)。但是逸聞無法用作決策的依據(jù),正是因其內(nèi)容生動(dòng),所以也常常誤導(dǎo)我們。我們判斷一個(gè)說法可信與否的依據(jù),是它是否有數(shù)據(jù)支持,而不是它是否來自一個(gè)動(dòng)人的故事。
住得離高壓電纜太近,是否會(huì)導(dǎo)致兒童患上白血。棵绹鴩野┌Y研究所花了5年時(shí)間和500萬美元,來收集有關(guān)這個(gè)問題的數(shù)據(jù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn),在白血病和暴露在高壓電纜產(chǎn)生的電磁場之間沒有任何相關(guān)性。和這篇研究報(bào)告同時(shí)發(fā)表在《新英格蘭醫(yī)學(xué)期刊》上的社評(píng)大聲疾呼,是時(shí)候不要在這個(gè)問題上
再浪費(fèi)我們的研究資源了。
比較一下兩則報(bào)道產(chǎn)生的影響:一則是有關(guān)歷時(shí)5年、花費(fèi)500萬美元的調(diào)查研究的電視新聞報(bào)道,另一則是對(duì)一位能說會(huì)道的母親的電視采訪,她患有白血病的孩子恰好住在高壓電纜附近。在公眾心目中,幾乎每次都是逸聞勝出。但事實(shí)上,我們應(yīng)該心存疑問,因?yàn)閿?shù)據(jù)要比逸聞更可靠,數(shù)據(jù)可以系統(tǒng)地描繪出整體圖景,而不是聚焦于個(gè)別事件。
我還打算補(bǔ)充一句,數(shù)據(jù)勝過自封的專家。新聞行業(yè)通常所秉持的所謂公正的立場,就是各找一名正反方專家發(fā)表簡短的評(píng)論。我們永遠(yuǎn)無法知道是否其中一方代表的是整個(gè)學(xué)科的共識(shí),而另一方則是蠅營狗茍于某些特殊利益的騙子。媒體這種處理沖突的做法使現(xiàn)在的公眾認(rèn)為,對(duì)應(yīng)每一位專家,都有一個(gè)持相反觀點(diǎn)的專家。如果你真的關(guān)注某個(gè)話題,就應(yīng)該嘗試從數(shù)據(jù)中找出結(jié)論,還要判斷數(shù)據(jù)的質(zhì)量是否良好。很多問題確實(shí)還未得到解決,但也有很多問題,只在那些不重視證據(jù)的人的頭腦中才懸而未決。你至少可以了解一下這些專家的背景,還有他們引用的研究結(jié)果是否曾刊載于那些文章必須先通過外部評(píng)審之后才能發(fā)表的嚴(yán)謹(jǐn)期刊上。
數(shù)據(jù)是數(shù)字,而數(shù)字總顯得非?尚。其實(shí)有的數(shù)字是這樣,有的卻并非如此。任何統(tǒng)計(jì)研究中最重要的事,就是數(shù)據(jù)的來源。專欄作者安蘭德斯問她的讀者,如果可以重新來過,是否還會(huì)生孩子?回答的人中有70% 堅(jiān)定地說不要。但是,你對(duì)于蘭德斯從淚跡斑斑的信中,引述讀者哭訴他們的孩子如何像野獸一樣的話語,大可一笑置之。因?yàn)樘m德斯從事的是娛樂業(yè),她邀請讀者回答這個(gè)問題時(shí),回應(yīng)最熱烈的應(yīng)該是那些后悔生孩子的父母。大部分的父母并不后悔生小孩。我們知道這個(gè)事實(shí),是因?yàn)樵?jīng)有人對(duì)許多父母做過調(diào)查,而且為了規(guī)避偏見,受訪的父母是隨機(jī)抽取的。民意調(diào)查當(dāng)然也不是沒有瑕疵這點(diǎn)我們后面會(huì)談到但它仍比邀請有一肚子不滿的人來回答問題要好得多。
即使是信譽(yù)卓著的期刊,也不一定能對(duì)壞數(shù)據(jù)免疫!睹绹t(yī)學(xué)會(huì)雜志》刊登過一篇文章,聲稱用管子將冷卻的液體輸送進(jìn)胃里,可以緩解潰瘍癥狀。這種治療對(duì)病人的確有效果,但那只是因?yàn)椴∪送ǔ?huì)信服醫(yī)生的權(quán)威性。也就是說,安慰劑(placebo,虛擬治療)發(fā)生了作用。后來終于有人產(chǎn)生了質(zhì)疑, 做了有控制組的比較研究有些病人接受了這項(xiàng)治療,有些只使用了安慰劑結(jié)果表明安慰劑組(控制組)的表現(xiàn)更好。沒有比較,就沒有結(jié)論,
這是判斷醫(yī)學(xué)研究好壞的一個(gè)很好的依據(jù)。比如,我對(duì)于最近突然流行的自然療法就心存懷疑。在這些療法當(dāng)中,極少會(huì)通過比較實(shí)驗(yàn)來證明它們不只是裝在貼著漂亮植物圖片的瓶子里售賣的安慰劑。
有報(bào)道說,在美國,設(shè)有賭場的縣犯罪率較高。有位大學(xué)教師說,在線上課的學(xué)生比在教室里上課的學(xué)生表現(xiàn)好。政府報(bào)告強(qiáng)調(diào),受過良好教育的民眾比受教育少的民眾賺錢多。最好不要太快下結(jié)論,而要先問一句:有沒有什么是他們沒告訴我的,卻可以用來解釋這些事?
有賭場的縣的確犯罪率較高,但是在城市或是較窮的縣,犯罪率也比較高。什么樣的縣會(huì)開設(shè)賭場呢?這些縣是否在開設(shè)賭場之前,犯罪率就已經(jīng)很高了呢?在線上課的學(xué)生學(xué)得比較好,但是和在教室里上課的學(xué)生比起來,前者的年齡比較大,底子也比較好,因此他們表現(xiàn)好很正常。受教育程度高的人的確賺錢多,但受教育多的人和受教育少的人相比,平均來說前者的父母受的教育也較多,也比較有錢。而且,前者在更好的環(huán)境中長大,上更好的學(xué)校。這些有利條件讓他們接受到更多的教育,即使他們不接受這么多教育,這些有利條件也可能會(huì)幫他們賺到很多錢。
以上這些案例,都涉及兩個(gè)變量之間的相關(guān)性,并且引導(dǎo)我們得出結(jié)論,即其中一個(gè)變量影響了另一個(gè)變量。賭場會(huì)增加犯罪率和想變富有就要多讀點(diǎn)兒書,是它們傳達(dá)的信息。這些信息有可能是正確的,但我們看到的相關(guān)性,大部分說不定還可以由隱藏在背景中的一些變量來解釋,比如開設(shè)賭場的縣的本質(zhì),以及受教育程度高的人生來就具備的有利條件。好的統(tǒng)計(jì)研究會(huì)考慮許多的背景變量,這當(dāng)然需要技巧,不過你至少可以找一找,看它們有沒有這樣做。
戴維穆爾(David S. Moore),就職于美國普渡大學(xué),曾擔(dān)任美國統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)主席。他獲得了普林斯頓大學(xué)的數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位和康奈爾大學(xué)的數(shù)學(xué)博士學(xué)位,著有多篇統(tǒng)計(jì)理論方面的學(xué)術(shù)論文。他還是美國統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)、數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)研究所、國際統(tǒng)計(jì)學(xué)研究所會(huì)員,也曾擔(dān)任美國國家自然基金會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)和概率項(xiàng)目主任、國際統(tǒng)計(jì)學(xué)教育協(xié)會(huì)主席,并獲得美國數(shù)學(xué)協(xié)會(huì)杰出教育獎(jiǎng)。
威廉諾茨(William I. Notz),就職于美國俄亥俄大學(xué),獲得了約翰霍普金斯大學(xué)的物理學(xué)學(xué)士學(xué)位和康奈爾大學(xué)的數(shù)學(xué)博士學(xué)位。他一開始就職于普渡大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)系。在那里,他和戴維穆爾一起講授統(tǒng)計(jì)學(xué)課程,對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)教育產(chǎn)生了興趣。他的研究領(lǐng)域是實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)。他是美國統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)和國際統(tǒng)計(jì)學(xué)研究所會(huì)員。
鄭磊,博士,本科就讀于蘭州大學(xué)數(shù)學(xué)系,后獲得荷蘭瑪斯特里赫特管理學(xué)院MBA學(xué)位和南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士學(xué)位。工作經(jīng)歷涵蓋制造業(yè)、咨詢和智庫,現(xiàn)在深圳和香港從事經(jīng)濟(jì)研究和投資銀行工作,出版4本專著,翻譯近20本引進(jìn)版書籍。
致讀者 // III
序 言 了解統(tǒng)計(jì)學(xué) // VII
第1部分 數(shù)據(jù)的生產(chǎn)
第1章 數(shù)據(jù)從哪里來 // 003
第2章 好樣本和壞樣本 // 023
第3章 樣本可以告訴我們什么 // 042
第4章 真實(shí)世界中的抽樣調(diào)查 // 066
第5章 好實(shí)驗(yàn)與壞實(shí)驗(yàn) // 098
第6章 現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)驗(yàn) // 120
第7章 數(shù)據(jù)倫理 // 145
第8章 度量 // 167
第9章 統(tǒng)計(jì)數(shù)字會(huì)說謊 // 194
第1 部分 內(nèi)容回顧 // 153
第2部分 整合數(shù)據(jù)
第10章 好圖表與壞圖表 // 227
第11章 用圖呈現(xiàn)數(shù)值變量的分布 // 254
第12章 用數(shù)字描述分布 // 279
第13章 正態(tài)分布 // 309
第14章 描述相關(guān)關(guān)系:散點(diǎn)圖和相關(guān)系數(shù) // 333
第15 章 描述相關(guān)關(guān)系:回歸、預(yù)測與因果關(guān)系 // 001
第16 章 居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) // 032
第2 部分 內(nèi)容回顧 // 056
第3 部分 機(jī)會(huì)與概率
第17 章 思考隨機(jī)事件 // 073
第18 章 概率模型 // 096
第19 章 統(tǒng)計(jì)模擬 // 114
第20 章 賭場的生意經(jīng):期望值 // 135
第3 部分 內(nèi)容回顧 // 153
第4 部分 統(tǒng)計(jì)推斷
第21 章 什么是置信區(qū)間 // 165
第22 章 什么是顯著性檢驗(yàn) // 193
第23 章 統(tǒng)計(jì)推斷的濫用 // 220
第24 章 雙向表與卡方檢驗(yàn) // 240
第4 部分 內(nèi)容回顧 // 266
附 錄 // 279