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産品特色

編輯推薦

作為通識教育，人人都該懂點兒統計學！通俗、易懂、實用的統計學，助你培養統計思維！

內容簡介

統計學的思想和各種統計數據對政府、社會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，你將會對我們生活的這個世界有更完整、更清晰的認識。
這不是一本講述乾巴巴的統計學理論的書，它主要介紹統計學概念的應用及其對日常生活、公共政策和許多其他領域的影響。書中沒有煩瑣的公式、圖錶和計算，你隻要看得懂而且會解簡單的方程式就足夠瞭。本書著重於啓發思考，這比生搬硬套地使用數學公式更有助於訓練看問題的視角和解決問題的思維。
本書把統計學概念分成四個部分來呈現：數據的生産、整閤數據、機會與概率、統計推斷。
本書一點兒也不乏味，恰恰相反，它是那樣生動有趣，深入淺齣地把統計學的概念和分析方法呈現在你麵前。通過一個個具體的案例、簡單的練習和知識普及，能讓你在閱讀過程中不知不覺地增長統計學知識，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。

作者簡介

戴維·穆爾（David S. Moore），就職於美國普渡大學，曾擔任美國統計學會主席。他獲得瞭普林斯頓大學的數學學士學位和康奈爾大學的數學博士學位，著有多篇統計理論方麵的學術論文。他還是美國統計學會、數學統計研究所、國際統計學研究所會員，也曾擔任美國國傢自然基金會統計學和概率項目主任、國際統計學教育協會主席，並獲得美國數學協會傑齣教育奬。
威廉·諾茨（William I. Notz），就職於美國俄亥俄大學，獲得瞭約翰·霍普金斯大學的物理學學士學位和康奈爾大學的數學博士學位。他一開始就職於普渡大學統計學係。在那裏，他和戴維·穆爾一起講授統計學課程，對統計學教育産生瞭興趣。他的研究領域是實驗設計和計算機實驗。他是美國統計學會和國際統計學研究所會員。
鄭磊，博士，本科就讀於蘭州大學數學係，後獲得荷蘭瑪斯特裏赫特管理學院MBA學位和南開大學經濟學博士學位。工作經曆涵蓋製造業、谘詢和智庫，現在深圳和香港從事經濟研究和投資銀行工作，齣版4本專著，翻譯近20本引進版書籍。

目錄

緻讀者 // III
序 言 瞭解統計學 // VII
第1部分 數據的生産
第1章 數據從哪裏來 // 003
第2章 好樣本和壞樣本 // 023
第3章 樣本可以告訴我們什麼 // 042
第4章 真實世界中的抽樣調查 // 066
第5章 好實驗與壞實驗 // 098
第6章 現實世界中的實驗 // 120
第7章 數據倫理 // 145
第8章 度量 // 167
第9章 統計數字會說謊 // 194
第1 部分 內容迴顧 // 153
第2部分 整閤數據
第10章 好圖錶與壞圖錶 // 227
第11章 用圖呈現數值變量的分布 // 254
第12章 用數字描述分布 // 279
第13章 正態分布 // 309
第14章 描述相關關係：散點圖和相關係數 // 333
第15 章 描述相關關係：迴歸、預測與因果關係 // 001
第16 章 居民消費價格指數和政府統計數據 // 032
第2 部分 內容迴顧 // 056
第3 部分 機會與概率
第17 章 思考隨機事件 // 073
第18 章 概率模型 // 096
第19 章 統計模擬 // 114
第20 章 賭場的生意經：期望值 // 135
第3 部分 內容迴顧 // 153
第4 部分 統計推斷
第21 章 什麼是置信區間 // 165
第22 章 什麼是顯著性檢驗 // 193
第23 章 統計推斷的濫用 // 220
第24 章 雙嚮錶與卡方檢驗 // 240
第4 部分 內容迴顧 // 266
附 錄 // 279

精彩書摘

你和你的朋友不是典型人物。比如，你喜歡聽的廣播節目可能就和我喜歡的不一樣。當然，我和我的朋友也不是典型人物。如果想要知道整個國傢（或隻是大學生）的狀況，我們必須認清一個事實，那就是，整體狀況也許和我們自己或我們周圍的狀況並不相似。所以，我們需要數據。從Arbitron（一傢媒體研究機構）得到的資料顯示，美國最受歡迎的廣播節目是成人當代音樂（2009年鞦天，每周的聽眾總人數達到7 200萬人）和鄉村音樂（每周的聽眾總人數為6 400萬人）。如果你喜歡當代流行打擊樂（每周的聽眾總人數為5 900萬人），而我喜歡各種新聞節目（每周的聽眾總人數為1 500萬人），那麼我們可能對整個唱片消費群體的音樂品位一無所知。如果我們身處唱片業，或隻對通俗文化感興趣，就必須把自己的喜好放在一邊，好好地檢視數據。
你可以到圖書館或者網上找數據，但我們怎麼知道這些數據可不可靠呢？好的數據可以被看作像毛衣或數碼影音光碟機（DVD機）之類的産品，而草率生産的數據就像草率生産的毛衣或DVD機一樣令人沮喪。你買毛衣前一般都會檢查一下，如果做工很差，你就不會買。數據也一樣，如果質量很糟，你就不該用。本書的第一部分將會告訴你怎樣分辨數據的好壞。
案例分析
你可能讀瞭幾個月的報紙，或者看瞭幾個月的電視新聞，卻沒有見過一個代數公式。難怪你會認為代數看上去和日常生活完全無關。但是，你不可能一整天都接觸不到統計數據和結果。比如，一則新聞提到在18~24歲年齡段的人中，有70%的人認為從互聯網上下載音樂與購買二手音樂光碟或從朋友那裏藉來轉錄的做法沒有區彆。而對於65歲或以上的人來說，持相同觀點的人隻有36%。一篇更長的文章寫道，得到高質量日間看護的低收入傢庭的孩子，幾年後在學業方麵的錶現更佳，與其他低收入傢庭的孩子相比，未來更有可能考上大學、找到好工作。
這些數據是從哪裏來的呢？為什麼我們可以相信這些數據，或者不應該相信這些數據？好的數據是人類智慧勞動的成果，壞的數據則源於懶惰或者不求甚解的行為，隻能誤導他人。當有人嚮你拋來一個數字時，你應該問的第一個問題就是：它來自何處？
2008年美國總統大選期間，有一個全國性的項目叫作“大傢去投票”，人們從罐中選擇一粒軟糖，代錶他們支持的總統候選人。在佛羅裏達州彭布羅剋派恩斯的“咖啡苑”（Coffee Scene），顧客可以在每次買東西時挑選一粒藍色或者紅色的軟糖。藍莓軟糖錶示投票給民主黨總統候選人巴拉剋·奧巴馬，紅色草莓軟糖錶示投票給共和黨總統候選人約翰·麥凱恩。
全美有34個州的超過100傢餐館參與瞭這項活動，每周一清點投票結果。截至2008年10月13日，投票總數超過211 000張，麥凱恩在這場全國性的軟糖投票中獲得瞭53.5%的支持率。2004年美國總統大選期間的軟糖投票結果，曾準確預測齣小布什將贏得總統大選。約翰·麥凱恩卻沒有那麼幸運，投票結果錯誤地預測麥凱恩將在2008年的美國總統大選中勝齣。

前言/序言

統計學是關於數據的學問。數據就是數字，但又不僅僅是“數字”，數據是有上下文聯係的數字。比如，數字10.5本身沒任何意義，但是，假如我們聽說一位朋友剛齣生的孩子體重為10.5磅a，那麼我們會恭喜她生瞭一個健康的寶寶。結閤數字的上下文聯係和個人知識，就可以做齣判斷。我們知道，體重10.5磅的新生兒個頭相當大，而新生兒的體重不太會是10.5盎司b或10.5韆剋。因此，上下文聯係可以使數字含義明確。
統計學通過數據獲取真知灼見並且得齣結論，所用的工具是圖錶和計算。但是，這些工具要在符閤常識的思考方式下使用。讓我們先快速地瞭解一下新聞媒體、熱門政治和社會爭議的數據和統計研究方麵的豐富成果，邁齣學習統計學旅程的第一步。在後文中，我們將對序言裏列舉的案例展開更為詳細的研究。
一則逸聞就是一個引人入勝的故事，它之所以能夠深入人心，就在於其內容能打動人。逸聞可以讓事情人性化，所以新聞報道通常以逸聞開頭（和結尾）。但是逸聞無法用作決策的依據，正是因其內容生動，所以也常常誤導我們。我們判斷一個說法可信與否的依據，是它是否有數據支持，而不是它是否來自一個動人的故事。
住得離高壓電纜太近，是否會導緻兒童患上白血病？美國國傢癌癥研究所花瞭5年時間和500萬美元，來收集有關這個問題的數據。結果發現，在白血病和暴露在高壓電纜産生的電磁場之間沒有任何相關性。和這篇研究報告同時發錶在《新英格蘭醫學期刊》上的社評大聲疾呼，是時候不要在這個問題上 “再浪費我們的研究資源瞭”。
比較一下兩則報道産生的影響：一則是有關曆時5年、花費500萬美元的調查研究的電視新聞報道，另一則是對一位能說會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齣。但事實上，我們應該心存疑問，因為數據要比逸聞更可靠，數據可以係統地描繪齣整體圖景，而不是聚焦於個彆事件。
我還打算補充一句，“數據勝過自封的專傢。”新聞行業通常所秉持的所謂公正的立場，就是各找一名正反方“專傢”發錶簡短的評論。我們永遠無法知道是否其中一方代錶的是整個學科的共識，而另一方則是蠅營狗苟於某些特殊利益的騙子。媒體這種處理衝突的做法使現在的公眾認為，對應每一位專傢，都有一個持相反觀點的專傢。如果你真的關注某個話題，就應該嘗試從數據中找齣結論，還要判斷數據的質量是否良好。很多問題確實還未得到解決，但也有很多問題，隻在那些不重視證據的人的頭腦中纔懸而未決。你至少可以瞭解一下這些“專傢”的背景，還有他們引用的研究結果是否曾刊載於那些文章必須先通過外部評審之後纔能發錶的嚴謹期刊上。
數據是數字，而數字總顯得非常可信。其實有的數字是這樣，有的卻並非如此。任何統計研究中最重要的事，就是數據的來源。專欄作者安·蘭德斯問她的讀者，如果可以重新來過，是否還會生孩子？迴答的人中有70% 堅定地說“不要”。但是，你對於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。因為蘭德斯從事的是娛樂業，她邀請讀者迴答這個問題時，迴應最熱烈的應該是那些後悔生孩子的父母。大部分的父母並不後悔生小孩。我們知道這個事實，是因為曾經有人對許多父母做過調查，而且為瞭規避偏見，受訪的父母是隨機抽取的。民意調查當然也不是沒有瑕疵—這點我們後麵會談到—但它仍比邀請有一肚子不滿的人來迴答問題要好得多。
即使是信譽卓著的期刊，也不一定能對壞數據免疫。《美國醫學會雜誌》刊登過一篇文章，聲稱用管子將冷卻的液體輸送進胃裏，可以緩解潰瘍癥狀。這種治療對病人的確有效果，但那隻是因為病人通常會信服醫生的權威性。也就是說，安慰劑（placebo，虛擬治療）發生瞭作用。後來終於有人産生瞭質疑， 做瞭有控製組的比較研究—有些病人接受瞭這項治療，有些隻使用瞭安慰劑—結果錶明安慰劑組（控製組）的“錶現”更好。“沒有比較，就沒有結論”， 這是判斷醫學研究好壞的一個很好的依據。比如，我對於最近突然流行的“自然療法”就心存懷疑。在這些療法當中，極少會通過比較實驗來證明它們不隻是裝在貼著漂亮植物圖片的瓶子裏售賣的安慰劑。
有報道說，在美國，設有賭場的縣犯罪率較高。有位大學教師說，在綫上課的學生比在教室裏上課的學生錶現好。政府報告強調，受過良好教育的民眾比受教育少的民眾賺錢多。最好不要太快下結論，而要先問一句：“有沒有什麼是他們沒告訴我的，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。什麼樣的縣會開設賭場呢？這些縣是否在開設賭場之前，犯罪率就已經很高瞭呢？在綫上課的學生學得比較好，但是和在教室裏上課的學生比起來，前者的年齡比較大，底子也比較好，因此他們錶現好很正常。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，前者在更好的環境中長大，上更好的學校。這些有利條件讓他們接受到更多的教育，即使他們不接受這麼多教育，這些有利條件也可能會幫他們賺到很多錢。
以上這些案例，都涉及兩個變量之間的相關性，並且引導我們得齣結論，即其中一個變量影響瞭另一個變量。“賭場會增加犯罪率”和“想變富有就要多讀點兒書”，是它們傳達的信息。這些信息有可能是正確的，但我們看到的相關性，大部分說不定還可以由隱藏在背景中的一些變量來解釋，比如開設賭場的縣的本質，以及受教育程度高的人生來就具備的有利條件。好的統計研究會考慮許多的背景變量，這當然需要技巧，不過你至少可以找一找，看它們有沒有這樣做。

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