【中商原版】英文原版 How to Lie with Statistics 统计数字会撒谎 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 中华商务进口图书旗舰店

出版社： Penguin

ISBN：9780140136296

商品编码：1751917787

How to Lie with Statistics 统计数字会撒谎

基本信息

作者：Darrell Huff

出版社: Penguin (1991年12月12日)

丛书名: Penguin Business

平装: 128页

语种： 英语

ISBN: 0140136290

条形码: 9780140136296

商品: 19.3 x 12.7 x 1 cm

商品重量: 113 g

内容简介

This book introduces the reader to the niceties of samples (rom or stratified rom), averages (mean, median or modal), errors (probable, stard or unintentional), graphs, indexes, other tools of democratic persuasion.

图书简介：揭示数据背后的真相与陷阱 书名：《数据迷雾：统计学的权力、偏见与我们如何被误导》 --- 导言：我们生活在数字的洪流中 在这个信息爆炸的时代，数据无处不在。从经济报告到健康建议，从市场营销到政治宣传，统计数字构成了我们理解世界的基石。我们被教导相信数字是客观、精确的代名词，是通往真理的捷径。然而，正如古老的智慧所警示的，表面上光鲜亮丽的数字背后，往往隐藏着复杂的语境、微妙的操控和深刻的人性弱点。 《数据迷雾：统计学的权力、偏见与我们如何被误导》并非一本枯燥的统计学教科书，而是一部深入剖析现代社会中统计误用现象的批判性指南。它致力于装备每一位读者——无论你是否是数据科学家、市场分析师，还是仅仅是一个渴望做出明智决策的普通公民——识别和解构那些试图用看似权威的数字来影响我们判断的策略。 第一部分：统计的构建——数字的“魔术”从何而来？ 本书首先将读者带入统计学方法的起源地，但重点并非传授复杂的公式，而是揭示“选择”在数据构建过程中所扮演的关键角色。 第一章：样本的陷阱：谁被选中，谁被遗漏？ 统计推断的基石在于样本。但这个样本是如何产生的？本书将详细探讨抽样偏差（Sampling Bias）的各种形式。我们会考察那些精心设计的调查，它们如何通过排斥特定人群（例如，只通过电话调查来获取对“互联网普及率”的评估）来系统性地扭曲结果。我们将深入分析便利抽样、自愿响应样本的内在缺陷，并展示这些缺陷如何导致全国性的民意调查得出与事实相悖的结论。读者将学会追问：“这个结论是基于谁的数据得出的？” 第二章：平均数的谎言：当我们谈论“典型”时，我们在谈论什么？ “平均”是最常被滥用，也最容易被误解的统计概念之一。本书将详细区分均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）的本质区别，并阐述在存在极端值（Outliers）的情况下，均值如何成为一个极具误导性的指标。例如，在一份收入报告中，少数亿万富翁的收入会如何将“平均工资”抬高到一个绝大多数人都无法企及的水平？我们将通过具体的案例研究，揭示如何利用对“平均”一词的模糊处理来制造财富分配不均的假象或掩盖真实差距。 第三章：尺度与基线：视觉欺骗的几何学 人类大脑对视觉信息的反应速度远超对数字的解析能力。本部分将集中讨论图表设计中的恶意操纵。我们会展示截断的Y轴如何夸大变化幅度，不恰当的对数或线性尺度如何扭曲趋势的陡峭程度，以及三维图形如何在不经意间使某些数据组显得比实际更小或更大。读者将掌握一套快速识别“图表诈骗”的视觉“扫描仪”。 第二部分：因果的迷宫——关联与控制的艺术 在科学研究和政策制定中，确定“原因”是最终目标，但“相关性”常常被错误地当作“因果性”。 第四章：相关性陷阱：当两件事同时发生，并不意味着一件事导致了另一件事 这是统计误用中最普遍的陷阱之一。本书将用幽默而尖锐的笔触，列举历史上著名的虚假相关（Spurious Correlation）案例，例如冰淇淋销量与溺水人数的同步上升。我们不仅要理解这种关系，更要探讨背后的混淆变量（Confounding Variables）——那些未被测量、却真实影响结果的隐藏因素。 第五章：控制的悖论：谁在设定实验的规则？ 在药物试验、社会实验或A/B测试中，对照组（Control Group）的设计至关重要。本书将深入探讨对照组设置中的偏见，如安慰剂效应（Placebo Effect）的复杂性，以及在社会科学中几乎不可能实现的完美随机化。我们将分析那些声称“有效”的疗法或政策，它们的成功是否仅仅归功于研究者自身强烈的期望？ 第六章：回归的滑坡：预测的危险与自我实现的预言 回归分析是预测未来的强大工具，但它也可能成为自我实现的预言或不负责任的承诺。本章将关注均值回归（Regression Toward the Mean）现象——即极端表现之后通常会回归平均水平。许多管理者或教练错误地将这种自然现象归因于自己的干预措施。此外，我们将探讨预测模型如何因输入数据的微小变化而产生截然不同的未来图景。 第三部分：语言与权力——统计如何服务于意识形态 数据本身是中立的，但解释和呈现数据的人绝非如此。本书的第三部分着眼于统计信息在公共领域中的社会和政治功能。 第七章：模糊的界限：定义如何塑造现实 统计结果的可靠性完全依赖于核心概念的定义。本书会剖析关键术语是如何被不断修改以适应特定叙事需求的。例如，“失业率”的计算方式如何影响公众对经济健康的感知？“成功”的教育标准是如何被重新划定以保证升学率看起来更高？我们将看到定义权的争夺，就是对现实的解释权的争夺。 第八章：可信度与权威的构建：谁的声音被放大？ 数据经常被用来确立发言者的权威性。本章探讨了数据采信链中的权力结构：数据收集者、分析师、媒体和最终的政策制定者。我们会审视机构如何通过重复引用、选择性发布“利好”数据，以及利用专业术语的壁垒来排斥公众的质疑。 第九章：误差的容忍度：当我们要求“百分之百确定”时 概率和置信区间是统计学的核心保护机制，但它们在公共话语中往往被简化或完全忽略。本书将解释显著性水平（Significance Level）的真正含义，以及为什么一个“统计上显著”的结果，在实际生活中可能毫无意义。我们还将讨论面对不确定性时，人类倾向于寻求绝对答案的心理弱点，以及如何利用这种弱点来推销“铁证如山”的论断。 结论：成为一个有警惕心的数字公民 《数据迷雾》的最终目的不是让我们彻底抛弃统计学，而是提升读者的“统计素养”和批判性思维。数据本身是中立的工具，但人类使用它的意图却千差万别。通过掌握本书中揭示的陷阱、偏见和误导技巧，读者将能够穿透数据的迷雾，直抵事实的核心，做出更明智、更少被操纵的判断。这个时代需要的不只是更多的数据，而是对现有数据更深刻、更审慎的理解。

评分☆☆☆☆☆

从文学角度来看，这本书的语言风格也值得称道。它完全没有学术著作那种高高在上的姿态，读起来更像是听一位学识渊博的长辈，带着几分过来人的智慧和对世间百态的洞察，在轻松的氛围中娓娓道来。作者善于使用类比，将抽象的概率和统计概念，比如置信区间，用非常形象的方式转化成读者能立刻理解的画面感。比如，他谈到“误差范围”时，不是冷冰冰地给出一个公式，而是描述了射击中子弹散布的范围，这一下子就让“不确定性”这个概念变得具体可感。这种将复杂的知识“翻译”成通俗易懂语言的能力，是很多专业书籍所欠缺的。更重要的是，他不仅指出了问题所在，还潜移默化地提供了修正的思路，比如如何设计一个更合理的调查问卷，如何更审慎地解读时间序列图表。它不是一本教你如何避开陷阱的书，而是一本让你从内心深处对“片面证据”产生警惕的书。读完后，你会发现，原来我们每天都在不知不觉中被“被操纵的统计”所包围，而这本书就是你手中最好的防身工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的震撼是持续性的，它不是那种读完就束之高阁的速朽读物。它更像是一种思维工具，植入到我的日常信息处理流程中。特别是关于“半对数坐标图”和“时间序列偏差”的讨论，让我对所有展示增长趋势的图表都产生了前所未有的警觉。很多时候，图表的“视觉冲击力”远大于其内在的逻辑严谨性，而作者精妙地揭示了如何通过调整坐标轴的起始点或选择非线性的刻度，来人为地夸大或缩小变化幅度。这对于理解经济新闻和公司财报中的图示解读至关重要。这本书没有试图把我变成一个统计学家，而是把我塑造成了一个更聪明的“消费者”——消费者不再是商品，而是指对信息和观点有着高度辨识能力的读者。它让人明白，任何数据陈述都是一种选择，而这种选择背后，往往隐藏着说话者的意图。对我来说，这本书的价值远远超过了其定价，它提供的是一种在数字世界中保持清醒和自主判断的“操作系统升级”。

评分☆☆☆☆☆

这本小册子（虽然内容重量级，但篇幅并不庞大）更像是一部反“权威”的宣言。作者的行文风格非常接地气，带着一种老派的、略显嘲讽的英式幽默感，读起来完全没有传统统计学教材那种枯燥乏味的感觉。他似乎很享受揭露那些“自以为是”的专家和那些被盲目崇拜的图表的乐趣。我尤其欣赏他对“相关性不等于因果性”这一核心观点的反复强调和多角度论证。我们太容易被“A事件发生后，B事件也发生了，所以A导致了B”这种简单的叙事所迷惑。书中列举了大量荒谬但逻辑上看似成立的例子，比如“冰淇淋销量增加与溺水事件增多存在高度正相关”，让人捧腹之余，不得不反思自己日常生活中对各种趋势判断的草率。这本书教会我的，不是复杂的统计计算技巧，而是保持怀疑精神——一种对任何声称自己掌握了“绝对真理”的论断都保持警惕的怀疑精神。它不是让你成为一个偏执的反社会者，而是让你成为一个更理智的、能够独立判断信息价值的现代公民。读完后，我对那些耸人听闻的社会新闻和市场调研报告的免疫力大大增强了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本以为这会是一本非常枯燥的技术读物，但读下来发现，它简直是一本“生存指南”，尤其是在现代媒体环境中。作者的叙事节奏把握得极好，他总是在你快要被细节淹没的时候，突然抛出一个简单有力的结论，让你重新抓住重点。书里对“取样误差”的解释尤为精妙，他不仅仅谈论样本量的技术问题，而是将其上升到了社会学层面——谁有权力选择样本？谁的意见最终会被统计进来？这使得这本书超越了纯粹的数学范畴，具有了深刻的社会批判意义。例如，关于民意调查的描述，他生动地勾勒出“只问愿意回答你的人”这个陷阱，让我对那些“随机电话调查”的公信力产生了彻底的动摇。这本书真正厉害的地方在于，它不提供另一个“标准答案”，而是教你一套“解构答案”的方法论。如果你想理解商业分析、市场营销甚至政治宣传背后的数字把戏，这本书是绕不开的第一步。它教会你的，是在这个充斥着数字证据的时代，如何不被那些看起来光鲜亮丽的百分比和平均数所裹挟，保持思维的独立性。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界，完全颠覆了我对统计数字的固有认知。我以前总觉得，数字摆在那里，那就是铁板钉钉的事实，是客观的真相。但读完后才明白，原来数据是可以被精心挑选和包装的“语言”，用来巧妙地引导听众得出预设的结论。作者的笔触极其犀利，他没有用晦涩难懂的数学公式来吓唬人，而是用一系列极其生活化、充满黑色幽默的例子，把那些最常见的统计陷阱扒得一干二净。比如，关于平均数和中位数的误用，书中讲的那个关于收入分配的例子简直太经典了，一下子就让我明白了为什么新闻报道里的“平均工资”总是比我实际感受到的要高出一大截。这本书的伟大之处在于，它不是教你如何去“做假”，而是教你如何成为一个“清醒的阅读者”和“批判性的思考者”。它就像一个隐形的过滤器，让你在看到任何图表、任何“调查结果”时，都会不由自主地多问一句：“等等，样本是怎么选的？基线在哪里？” 这种思维模式的转变，对生活在信息爆炸时代的我们来说，价值不可估量。我感觉自己像刚刚拿到了一副可以看穿魔术的眼镜，这个世界的“真相”变得更清晰，也更复杂了。强烈推荐给所有自认为对数字还算有点概念，但从未真正审视过数字背后的逻辑的人。