【中商原版】英文原版 How to Lie with Statistics 統計數字會撒謊 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 統計學
• 數據分析
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• 科普
• 原版英文
• How to Lie with Statistics
• 中商原版
• 統計陷阱
• 數據解讀

店鋪： 中華商務進口圖書旗艦店

齣版社： Penguin

ISBN：9780140136296

商品編碼：1751917787

How to Lie with Statistics 統計數字會撒謊

基本信息

作者：Darrell Huff

齣版社: Penguin (1991年12月12日)

叢書名: Penguin Business

平裝: 128頁

語種： 英語

ISBN: 0140136290

條形碼: 9780140136296

商品: 19.3 x 12.7 x 1 cm

商品重量: 113 g

內容簡介

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.

圖書簡介：揭示數據背後的真相與陷阱 書名：《數據迷霧：統計學的權力、偏見與我們如何被誤導》 --- 導言：我們生活在數字的洪流中 在這個信息爆炸的時代，數據無處不在。從經濟報告到健康建議，從市場營銷到政治宣傳，統計數字構成瞭我們理解世界的基石。我們被教導相信數字是客觀、精確的代名詞，是通往真理的捷徑。然而，正如古老的智慧所警示的，錶麵上光鮮亮麗的數字背後，往往隱藏著復雜的語境、微妙的操控和深刻的人性弱點。 《數據迷霧：統計學的權力、偏見與我們如何被誤導》並非一本枯燥的統計學教科書，而是一部深入剖析現代社會中統計誤用現象的批判性指南。它緻力於裝備每一位讀者——無論你是否是數據科學傢、市場分析師，還是僅僅是一個渴望做齣明智決策的普通公民——識彆和解構那些試圖用看似權威的數字來影響我們判斷的策略。 第一部分：統計的構建——數字的“魔術”從何而來？ 本書首先將讀者帶入統計學方法的起源地，但重點並非傳授復雜的公式，而是揭示“選擇”在數據構建過程中所扮演的關鍵角色。 第一章：樣本的陷阱：誰被選中，誰被遺漏？ 統計推斷的基石在於樣本。但這個樣本是如何産生的？本書將詳細探討抽樣偏差（Sampling Bias）的各種形式。我們會考察那些精心設計的調查，它們如何通過排斥特定人群（例如，隻通過電話調查來獲取對“互聯網普及率”的評估）來係統性地扭麯結果。我們將深入分析便利抽樣、自願響應樣本的內在缺陷，並展示這些缺陷如何導緻全國性的民意調查得齣與事實相悖的結論。讀者將學會追問：“這個結論是基於誰的數據得齣的？” 第二章：平均數的謊言：當我們談論“典型”時，我們在談論什麼？ “平均”是最常被濫用，也最容易被誤解的統計概念之一。本書將詳細區分均值（Mean）、中位數（Median）和眾數（Mode）的本質區彆，並闡述在存在極端值（Outliers）的情況下，均值如何成為一個極具誤導性的指標。例如，在一份收入報告中，少數億萬富翁的收入會如何將“平均工資”抬高到一個絕大多數人都無法企及的水平？我們將通過具體的案例研究，揭示如何利用對“平均”一詞的模糊處理來製造財富分配不均的假象或掩蓋真實差距。 第三章：尺度與基綫：視覺欺騙的幾何學 人類大腦對視覺信息的反應速度遠超對數字的解析能力。本部分將集中討論圖錶設計中的惡意操縱。我們會展示截斷的Y軸如何誇大變化幅度，不恰當的對數或綫性尺度如何扭麯趨勢的陡峭程度，以及三維圖形如何在不經意間使某些數據組顯得比實際更小或更大。讀者將掌握一套快速識彆“圖錶詐騙”的視覺“掃描儀”。 第二部分：因果的迷宮——關聯與控製的藝術 在科學研究和政策製定中，確定“原因”是最終目標，但“相關性”常常被錯誤地當作“因果性”。 第四章：相關性陷阱：當兩件事同時發生，並不意味著一件事導緻瞭另一件事 這是統計誤用中最普遍的陷阱之一。本書將用幽默而尖銳的筆觸，列舉曆史上著名的虛假相關（Spurious Correlation）案例，例如冰淇淋銷量與溺水人數的同步上升。我們不僅要理解這種關係，更要探討背後的混淆變量（Confounding Variables）——那些未被測量、卻真實影響結果的隱藏因素。 第五章：控製的悖論：誰在設定實驗的規則？ 在藥物試驗、社會實驗或A/B測試中，對照組（Control Group）的設計至關重要。本書將深入探討對照組設置中的偏見，如安慰劑效應（Placebo Effect）的復雜性，以及在社會科學中幾乎不可能實現的完美隨機化。我們將分析那些聲稱“有效”的療法或政策，它們的成功是否僅僅歸功於研究者自身強烈的期望？ 第六章：迴歸的滑坡：預測的危險與自我實現的預言 迴歸分析是預測未來的強大工具，但它也可能成為自我實現的預言或不負責任的承諾。本章將關注均值迴歸（Regression Toward the Mean）現象——即極端錶現之後通常會迴歸平均水平。許多管理者或教練錯誤地將這種自然現象歸因於自己的乾預措施。此外，我們將探討預測模型如何因輸入數據的微小變化而産生截然不同的未來圖景。 第三部分：語言與權力——統計如何服務於意識形態 數據本身是中立的，但解釋和呈現數據的人絕非如此。本書的第三部分著眼於統計信息在公共領域中的社會和政治功能。 第七章：模糊的界限：定義如何塑造現實 統計結果的可靠性完全依賴於核心概念的定義。本書會剖析關鍵術語是如何被不斷修改以適應特定敘事需求的。例如，“失業率”的計算方式如何影響公眾對經濟健康的感知？“成功”的教育標準是如何被重新劃定以保證升學率看起來更高？我們將看到定義權的爭奪，就是對現實的解釋權的爭奪。 第八章：可信度與權威的構建：誰的聲音被放大？ 數據經常被用來確立發言者的權威性。本章探討瞭數據采信鏈中的權力結構：數據收集者、分析師、媒體和最終的政策製定者。我們會審視機構如何通過重復引用、選擇性發布“利好”數據，以及利用專業術語的壁壘來排斥公眾的質疑。 第九章：誤差的容忍度：當我們要求“百分之百確定”時 概率和置信區間是統計學的核心保護機製，但它們在公共話語中往往被簡化或完全忽略。本書將解釋顯著性水平（Significance Level）的真正含義，以及為什麼一個“統計上顯著”的結果，在實際生活中可能毫無意義。我們還將討論麵對不確定性時，人類傾嚮於尋求絕對答案的心理弱點，以及如何利用這種弱點來推銷“鐵證如山”的論斷。 結論：成為一個有警惕心的數字公民 《數據迷霧》的最終目的不是讓我們徹底拋棄統計學，而是提升讀者的“統計素養”和批判性思維。數據本身是中立的工具，但人類使用它的意圖卻韆差萬彆。通過掌握本書中揭示的陷阱、偏見和誤導技巧，讀者將能夠穿透數據的迷霧，直抵事實的核心，做齣更明智、更少被操縱的判斷。這個時代需要的不隻是更多的數據，而是對現有數據更深刻、更審慎的理解。

評分☆☆☆☆☆

從文學角度來看，這本書的語言風格也值得稱道。它完全沒有學術著作那種高高在上的姿態，讀起來更像是聽一位學識淵博的長輩，帶著幾分過來人的智慧和對世間百態的洞察，在輕鬆的氛圍中娓娓道來。作者善於使用類比，將抽象的概率和統計概念，比如置信區間，用非常形象的方式轉化成讀者能立刻理解的畫麵感。比如，他談到“誤差範圍”時，不是冷冰冰地給齣一個公式，而是描述瞭射擊中子彈散布的範圍，這一下子就讓“不確定性”這個概念變得具體可感。這種將復雜的知識“翻譯”成通俗易懂語言的能力，是很多專業書籍所欠缺的。更重要的是，他不僅指齣瞭問題所在，還潛移默化地提供瞭修正的思路，比如如何設計一個更閤理的調查問捲，如何更審慎地解讀時間序列圖錶。它不是一本教你如何避開陷阱的書，而是一本讓你從內心深處對“片麵證據”産生警惕的書。讀完後，你會發現，原來我們每天都在不知不覺中被“被操縱的統計”所包圍，而這本書就是你手中最好的防身工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的震撼是持續性的，它不是那種讀完就束之高閣的速朽讀物。它更像是一種思維工具，植入到我的日常信息處理流程中。特彆是關於“半對數坐標圖”和“時間序列偏差”的討論，讓我對所有展示增長趨勢的圖錶都産生瞭前所未有的警覺。很多時候，圖錶的“視覺衝擊力”遠大於其內在的邏輯嚴謹性，而作者精妙地揭示瞭如何通過調整坐標軸的起始點或選擇非綫性的刻度，來人為地誇大或縮小變化幅度。這對於理解經濟新聞和公司財報中的圖示解讀至關重要。這本書沒有試圖把我變成一個統計學傢，而是把我塑造成瞭一個更聰明的“消費者”——消費者不再是商品，而是指對信息和觀點有著高度辨識能力的讀者。它讓人明白，任何數據陳述都是一種選擇，而這種選擇背後，往往隱藏著說話者的意圖。對我來說，這本書的價值遠遠超過瞭其定價，它提供的是一種在數字世界中保持清醒和自主判斷的“操作係統升級”。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我原本以為這會是一本非常枯燥的技術讀物，但讀下來發現，它簡直是一本“生存指南”，尤其是在現代媒體環境中。作者的敘事節奏把握得極好，他總是在你快要被細節淹沒的時候，突然拋齣一個簡單有力的結論，讓你重新抓住重點。書裏對“取樣誤差”的解釋尤為精妙，他不僅僅談論樣本量的技術問題，而是將其上升到瞭社會學層麵——誰有權力選擇樣本？誰的意見最終會被統計進來？這使得這本書超越瞭純粹的數學範疇，具有瞭深刻的社會批判意義。例如，關於民意調查的描述，他生動地勾勒齣“隻問願意迴答你的人”這個陷阱，讓我對那些“隨機電話調查”的公信力産生瞭徹底的動搖。這本書真正厲害的地方在於，它不提供另一個“標準答案”，而是教你一套“解構答案”的方法論。如果你想理解商業分析、市場營銷甚至政治宣傳背後的數字把戲，這本書是繞不開的第一步。它教會你的，是在這個充斥著數字證據的時代，如何不被那些看起來光鮮亮麗的百分比和平均數所裹挾，保持思維的獨立性。

評分☆☆☆☆☆

這本小冊子（雖然內容重量級，但篇幅並不龐大）更像是一部反“權威”的宣言。作者的行文風格非常接地氣，帶著一種老派的、略顯嘲諷的英式幽默感，讀起來完全沒有傳統統計學教材那種枯燥乏味的感覺。他似乎很享受揭露那些“自以為是”的專傢和那些被盲目崇拜的圖錶的樂趣。我尤其欣賞他對“相關性不等於因果性”這一核心觀點的反復強調和多角度論證。我們太容易被“A事件發生後，B事件也發生瞭，所以A導緻瞭B”這種簡單的敘事所迷惑。書中列舉瞭大量荒謬但邏輯上看似成立的例子，比如“冰淇淋銷量增加與溺水事件增多存在高度正相關”，讓人捧腹之餘，不得不反思自己日常生活中對各種趨勢判斷的草率。這本書教會我的，不是復雜的統計計算技巧，而是保持懷疑精神——一種對任何聲稱自己掌握瞭“絕對真理”的論斷都保持警惕的懷疑精神。它不是讓你成為一個偏執的反社會者，而是讓你成為一個更理智的、能夠獨立判斷信息價值的現代公民。讀完後，我對那些聳人聽聞的社會新聞和市場調研報告的免疫力大大增強瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我大開眼界，完全顛覆瞭我對統計數字的固有認知。我以前總覺得，數字擺在那裏，那就是鐵闆釘釘的事實，是客觀的真相。但讀完後纔明白，原來數據是可以被精心挑選和包裝的“語言”，用來巧妙地引導聽眾得齣預設的結論。作者的筆觸極其犀利，他沒有用晦澀難懂的數學公式來嚇唬人，而是用一係列極其生活化、充滿黑色幽默的例子，把那些最常見的統計陷阱扒得一乾二淨。比如，關於平均數和中位數的誤用，書中講的那個關於收入分配的例子簡直太經典瞭，一下子就讓我明白瞭為什麼新聞報道裏的“平均工資”總是比我實際感受到的要高齣一大截。這本書的偉大之處在於，它不是教你如何去“做假”，而是教你如何成為一個“清醒的閱讀者”和“批判性的思考者”。它就像一個隱形的過濾器，讓你在看到任何圖錶、任何“調查結果”時，都會不由自主地多問一句：“等等，樣本是怎麼選的？基綫在哪裏？” 這種思維模式的轉變，對生活在信息爆炸時代的我們來說，價值不可估量。我感覺自己像剛剛拿到瞭一副可以看穿魔術的眼鏡，這個世界的“真相”變得更清晰，也更復雜瞭。強烈推薦給所有自認為對數字還算有點概念，但從未真正審視過數字背後的邏輯的人。