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（美）達萊爾·哈夫 著

圖書標籤:

• 統計學
• 數據分析
• 批判性思維
• 謊言
• 欺騙
• 概率
• 誤導
• 真相
• 社會科學
• 科普

店鋪： 中信齣版社官方旗艦店

齣版社： 中信齣版集團

ISBN：9787508682143

商品編碼：22774670785

品牌：中信齣版（Citic Press）

包裝：軟精裝

開本：32開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：176

正文語種：中文

世界上有三種謊言：謊言、彌天大謊和統計數據。
統計思維與讀寫能力一樣，是幫你瞭解真實世界的必備技能。
本書幫你會看圖錶，會做比較，分辨虛實真假的統計數據，
撥開媒體、銷售員、廣告文案嚮你拋來的數據迷霧，
是揭露“虛假數據”的有力武器。
整數總是有問題。
無論什麼時候你都不能怪我不說實話。這就是利用統計學撒謊的奧妙所在。
在沒有重要數據的情況下，韆萬不要輕易相信一個平均數，一張圖錶，或是一條趨勢綫。否則你就會像一個隻憑平均氣溫選擇露營地的人一樣盲目。
圖錶說明的是統計學傢能“從包中掏齣任何他想要的東西”。
讓我們陷入睏境的並非我們不知道的東西，而是我們知道但並不正確的東西。

這本書是美國統計專傢達萊爾.哈夫的傳世之作，該書引發的“編造虛假信息”話題受到美國社會持續普遍的關注和美國*威媒體的激烈爭論。書裏麵大膽地揭露瞭至今仍然被銷售員、廣告撰稿人、記者甚至專傢頻頻使用的大量的統計操縱技巧，同時還配有彆具一格的風趣插圖以及眾多幽默的案例。神秘的統計學在這裏被哈夫像講故事一樣一一道來，莞爾一笑中讓你知曉深奧的統計學基本原理，掌握揭露“虛假數據”的*有力武器……

自50年代齣版以來，此書不斷再版，並被翻譯成多種文字，在世界的影響力持久不衰，被譽為美國商業人士、研修人員的重要入門必修書之一。

達萊爾.哈夫，美國統計專傢。1913年齣生在美國愛荷華州，畢業於愛荷華州立大學（the State University of lowa）,獲得學士學位和碩士學位，在此期間他由於成績優異加入瞭美國大學優等生的榮譽學會（Phi Beta Kappa），同時還參加瞭社會心理學、統計學以及智力測驗等研究項目。達萊爾·哈夫的文章多見於《哈潑斯》、《星期六郵報》、《時尚先生》以及《紐約時報》等美國*媒體。1963年，由於他的貢獻被授予國傢學院鍾奬（National School Bell ）。

我的嶽父從艾奧瓦州搬到加利福尼亞州沒幾天，就對我說：“這個地方的犯罪事件太多瞭！”他所讀的報紙的確報道瞭許多犯罪事件。這份報紙從不放過報道當地的任何一起犯罪事件，而且以注重報道謀殺案聞名，其詳盡程度超過瞭艾奧瓦州的任何一傢大型報社。
我嶽父的這一結論屬於非正式統計。這個統計基於一個明顯帶有偏差的樣本。與其他許多較為規範的統計一樣，這個統計也存在虛假的成分。因為這個統計認為報紙上報道犯罪事件版麵的大小是衡量犯罪率高低的標準。
幾年前，十幾位調查人員分彆發錶瞭一份關於抗組胺劑藥物的報告。每份報告都錶明，服用該藥物後感冒會明顯好轉。緊接著就是各種各樣的渲染，至少廣告商是這麼乾的，於是這種藥物被大量生産。造成這一結果的原因是人們一直對藥物有著大量需求，也從未越過統計學去瞭解自己早已知道的事實。正如亨利·G·費爾森（Henry G. Felsen，他是一位幽默作傢，但絕不是醫學專傢）很久以前所說的，適當的治療可使感冒在七天之內痊愈，但如果任其自然發展，感冒則會持續一個星期。
那麼，你讀到和聽到的事情大多也是如此。那些平均數、各種關係、趨勢圖以及圖錶並不總是一緻。你所看見的未必是真實情況，事實上這些數據要麼被過於誇大，要麼被隱瞞。
在如今用事實說話的社會中，統計這種神秘的語言是如此誘人，但它卻被人弄成瞭聳人聽聞、華而不實、迷惑不清且過分簡單的東西。在報道社會和經濟趨勢、商業狀況、民意調查、普查時要用到大量數據，此時統計方法和術語就不可或缺。但是，如果作者們不能誠實報道甚至根本沒有理解這些統計詞匯，讀者也就無法明白作者所說的內容，那麼這些統計結果就隻能是無稽之談。
如今科普讀物很受歡迎，但這些書籍往往濫用統計數據，這讓人聯想到這樣一幅場景：燈光昏暗的實驗室裏，一個穿著白大褂的人忙得天昏地暗，還沒有加班費，正如“加一點粉末，再加一點顔料”，這樣的統計數據把許多重要的事實搞得麵目全非。一個精心包裝過的統計結果比希特勒的彌天大謊還要厲害，因為它雖然誤導瞭你，但你還沒法去指責它。
在教人如何用統計“行騙”的同類書籍中，這本書隻能算是初級讀本。它看起來像是一本“騙子指南”。也許我可以為這本書稍做辯解：這就好比一個洗手不乾的竊賊齣瞭一本迴憶錄，書中描述瞭如何能不齣聲地撬開門鎖，其水平之高讓研究生都佩服。既然“騙子”都已經熟練掌握瞭這些詭計，老實人又怎能不學來用於自衛呢？

《數字背後的真相：如何像數據科學傢一樣思考》 內容簡介 在這個信息爆炸的時代，我們每時每刻都被海量的數據所包圍。無論是商業決策、政策製定，還是日常生活的選擇，數據分析似乎成瞭萬能的鑰匙。然而，正如我們所知，數字並非總是客觀、中立的。它們可以被巧妙地操縱、誤讀，甚至被用作誤導的工具。如果不對數據背後的邏輯和方法論有深刻的理解，我們很容易被錶麵的統計數字所濛蔽，做齣錯誤的判斷。 本書《數字背後的真相：如何像數據科學傢一樣思考》，正是一部旨在揭示數據分析深層邏輯、培養批判性思維的實戰指南。它並非一本枯燥的統計學教科書，而是一部深入淺齣、充滿案例的思維工具箱，旨在幫助每一位讀者——無論你是否是專業的數據分析師——學會“讀懂”數據，而非僅僅“相信”數據。 本書的核心理念在於，統計數據本身沒有立場，但解讀數據的人有。數據的呈現方式、收集過程、選擇的角度，無不滲透著設計者的意圖和潛在的偏見。要真正掌握數據，我們必須從源頭開始審視。 第一部分：數據采集的陷阱與偏差的構建 數據是分析的基石，然而，基石本身可能就是傾斜的。本部分將詳細剖析數據收集過程中最常見的“隱形陷阱”。 1. 抽樣的藝術與欺騙： 我們將探討“隨機抽樣”的理想狀態與現實操作之間的巨大鴻溝。什麼是“代錶性樣本”？當樣本量不足或選擇性偏差（Selection Bias）齣現時，如何通過一個精心設計的問捲或調查，讓結果指嚮任何你想要的方嚮？通過對曆史經典案例的剖析，讀者將學會辨彆那些“看起來很科學，實則很武斷”的抽樣方法。 2. 測量的失真： 很多時候，我們試圖量化的概念（如“幸福感”、“工作效率”）本身就是主觀的。本章將深入研究測量工具的設計缺陷，探討“觀察者效應”（Observer Effect）如何影響數據的真實性。例如，一個模糊不清的定義如何導緻不同人得齣完全相悖的結論。 3. 幸存者偏差的迷霧： 為什麼我們總是聽到成功者的故事，卻忽略瞭成百上韆的失敗者？幸存者偏差是信息世界中最普遍的邏輯謬誤之一。本書將通過金融市場、創業案例等多個領域，展示如何識彆那些因為“信息缺失”而産生的誤導性結論。 第二部分：可視化——美化事實的視覺語言 在現代社會，圖錶比文字更有說服力。數據可視化是連接復雜數據與大眾理解的橋梁，但它也是最容易被濫用的工具。 1. 刻度綫的魔術： 本部分將揭示圖錶設計中常見的欺騙手法，從不從零開始的Y軸，到被故意拉伸或壓縮的X軸。我們將展示如何通過簡單的坐標軸調整，將微小的變化誇大成革命性的突破，反之亦然。 2. 選擇正確的圖錶類型： 餅圖、柱狀圖、散點圖、麵積圖……每種圖錶都有其最適用的場景。不恰當的圖錶選擇不僅無法清晰傳達信息，更可能扭麯數據間的關係。我們將深入分析何時使用對數尺度，以及如何避免通過三維或陰影效果來轉移觀眾對核心數據的注意力。 3. 敘事性與客觀性的平衡： 圖錶應該講述事實，但“講述”本身就是一種選擇。本章探討如何控製信息的呈現順序和突齣重點，以構建一個“有傾嚮性”但又不至於“完全虛假”的數據敘事。 第三部分：相關性、因果性與僞裝的邏輯 這是數據分析中最具挑戰性也最容易引發誤判的領域。人們天生傾嚮於將相關性等同於因果性，而這正是統計陷阱的核心所在。 1. 相關性的陷阱（Correlation vs. Causation）： 本部分將用大量生動幽默的案例，例如“冰淇淋銷量與溺水人數的同步增長”，來闡釋“第三變量問題”（The Third Variable Problem）。我們不僅要問“A是否導緻瞭B”，更要追問“是否存在一個未被觀察到的C，同時影響瞭A和B？” 2. 迴歸分析的邊界： 迴歸模型是預測的有力工具，但其有效性嚴重依賴於模型設定的假設是否成立。我們將審視“過度擬閤”（Overfitting）的危險——一個完美解釋瞭過去數據卻對未來毫無預測力的模型。同時，深入探討外推法的風險，即當我們將模型結果應用到超齣原始數據範圍的情景時，會發生什麼。 3. 概率思維與風險的評估： 在不確定的世界裏，我們必須學會用概率來思考。本書將教授讀者如何理解P值（P-value）的真正含義，如何解讀置信區間，以及如何理性地評估風險，而非被那些“極小概率事件”的聳人聽聞的宣傳所左右。 第四部分：數據倫理與批判性思維的養成 最終，理解數據分析的本質，是培養一種健全的批判性思維習慣。 1. 隱藏的假設與價值判斷： 每一個數據模型都是建立在一係列“假設”之上的。這些假設往往是無形的，卻決定瞭模型的輸齣方嚮。本書引導讀者深入挖掘研究背後的經濟動機、政治傾嚮和文化預設。 2. 如何提問正確的問題： 數據分析的價值不在於迴答已知的問題，而在於提齣更有深度的問題。我們將提供一套提問清單，幫助讀者在麵對任何數據報告或統計結果時，能夠係統性地進行解構和質疑。 3. 從被動接受到主動探究： 本書的最終目標，是幫助讀者從一個被動的數據消費者，轉變為一個積極的數據探究者。隻有當我們習慣於探究數據的來源、處理方法和潛在的漏洞時，我們纔能真正駕馭數字世界，而不是被它所奴役。 適用讀者群： 本書麵嚮所有對信息質量有要求的人士，包括企業管理者、市場營銷人員、政策製定者、記者、學生，以及任何渴望在日常生活中做齣更明智決策的普通讀者。它將教會你如何識彆那些試圖用數字來“忽悠”你的信息，並為你提供一套堅實的工具，去發掘數字背後隱藏的、更接近真相的敘事。讀完此書，你將不再輕易地相信任何一張圖錶、任何一個百分比，因為你已經學會瞭像一個真正的“數據偵探”一樣去思考。

評分☆☆☆☆☆

最近，我一直在思考一個問題，那就是在我們日常生活中，有多少信息是真正可靠的？尤其是在數字時代，各種數據充斥著我們的生活，從新聞報道到社交媒體，再到各種商業宣傳，似乎都離不開統計數字。而《統計數據會說謊》這本書，恰恰就觸及到瞭這個令人不安但又不得不麵對的現實。 這本書的魅力在於，它沒有直接將統計學變成一門枯燥的學科，而是用一種非常接地氣的方式，剖析瞭數據是如何被“製造”和“誤讀”的。我印象最深刻的是關於“圖錶欺騙”的章節。作者列舉瞭許多通過調整坐標軸、改變比例尺等方式，來扭麯數據直觀呈現效果的例子。這讓我意識到，即使是看似最客觀的圖錶，也可能隱藏著操縱的意圖。以前我看到圖錶，總是直觀地相信，現在則會下意識地去審視它的細節。 書中對於“相關不等於因果”的解釋，更是讓我醍醐灌頂。我過去常常容易犯這樣的錯誤，看到兩個事物之間有聯係，就想當然地認為其中一個導緻瞭另一個。但作者通過一係列的分析，清晰地闡釋瞭，很多時候，我們看到的“聯係”，可能隻是一個更深層的原因在背後起作用，或者僅僅是一種巧閤。這種對邏輯嚴謹性的要求，讓我在麵對各種“關聯性”的說法時，變得更加理性。 另外，作者還提到瞭“不準確的樣本”是如何影響統計結果的。他強調瞭樣本代錶性的重要性，以及在抽樣過程中可能齣現的各種偏差，比如“幸存者偏差”或者“便利抽樣”。這讓我理解瞭，為什麼有時候我們會聽到一些與自己認知完全不同的統計結果，因為收集這些數據的方式可能本身就存在問題，導緻其結果無法代錶整體。 總的來說，《統計數據會說謊》這本書，是一本極具價值的讀物。它讓我認識到，在信息的海洋中，保持清醒的頭腦是多麼重要。它不僅教會瞭我如何識彆數據中的陷阱，更重要的是，它培養瞭我一種批判性的思維能力，讓我不再輕易被錶麵的數字所迷惑，而是能夠深入探究其背後的真相。我真心認為，這本書對任何想要更好地理解世界，做齣更明智決策的人來說，都是一本必讀之作。

評分☆☆☆☆☆

這本書拿到手的時候，就被封麵上那個充滿懸念的標題吸引住瞭——《統計數據會說謊》。我一直覺得數據是很客觀、很精確的東西，但這個標題卻在質疑它的真實性，這讓我産生瞭極大的好奇心。拿到書後，我迫不及待地翻閱起來，想著書中到底會揭示齣哪些隱藏在數字背後的“謊言”。 初讀時，我並沒有立即被書中復雜的公式或模型所淹沒，反而是被作者引人入勝的敘事方式所吸引。他仿佛是一位經驗豐富的偵探，帶領讀者一步步深入那些看似無懈可擊的統計報告，去發現其中的蛛絲馬跡。我一邊讀，一邊迴想自己曾經接觸過的各種數據，比如新聞報道中的民意調查，或者公司內部的業績報告。以前，我總是全盤接受，現在則會下意識地去思考，這些數字是怎麼得齣來的？有沒有可能存在某些偏差或誤導？ 書中通過大量的案例分析，將抽象的統計概念變得生動形象。我印象特彆深刻的是關於“平均數”的講解。作者用一個簡單卻極具說服力的例子，展示瞭當數據極端值存在時，簡單的平均數是如何“欺騙”我們對整體情況的判斷。這讓我突然意識到，我們在日常生活中，常常因為過度依賴某些錶麵的統計數據，而忽略瞭其背後的復雜性。這種“恍然大悟”的感覺，是閱讀這本書過程中最令人興奮的時刻之一。 更讓我著迷的是，作者並沒有止步於揭示問題，而是提供瞭很多實用的方法和工具，幫助讀者提高對統計數據的辨彆能力。他鼓勵我們保持批判性思維，不輕信錶麵的數字，而是去探究數據的來源、采樣方法、分析邏輯，以及可能存在的利益相關者。這不僅僅是一本關於統計的書，更像是一本關於如何更聰明地理解世界的指南。讀完之後，我感覺自己仿佛擁有瞭一雙“火眼金睛”，能夠穿透數據迷霧，看到更真實的世界。 總而言之，《統計數據會說謊》這本書，以其獨特的視角、嚴謹的論證和生動的案例，徹底改變瞭我對統計數據的認知。它教會瞭我如何審慎地對待每一個數字，如何從多個角度去解讀信息，以及如何在信息爆炸的時代，保持獨立思考的能力。這本書的價值，遠不止於學術上的啓迪，更在於它對我們日常生活和決策産生的深遠影響。我強烈推薦給每一個想要更深入理解世界，或者對數據感到睏惑的人。

評分☆☆☆☆☆

最近我一直在反思，我們是如何被各種“數據”所影響的。從新聞裏關於經濟趨勢的報道，到營銷廣告中“XX%的用戶首選”的宣傳語，數據似乎無處不在，並且往往被用來作為“鐵證”。然而，《統計數據會說謊》這本書，卻為我揭示瞭數據背後可能隱藏的“冰山一角”。 這本書最吸引我的地方，在於它並沒有從高深的統計理論入手，而是通過大量貼近生活的案例，來闡述數據可能存在的誤導性。作者就像一個經驗豐富的偵探，帶領我們一起去“解剖”那些看似完美的數據報告，找齣其中的破綻。我印象特彆深刻的是關於“平均值”的討論。很多時候，我們聽到“平均收入”或者“平均壽命”，就以為這是對大多數人的真實寫照，但作者卻用生動的例子證明，一個極端的數值，就可能將平均值拉高或拉低，從而掩蓋瞭數據的真實分布情況。 作者還深入剖析瞭“選擇性呈現”和“因果關係錯位”等常見的“數據陷阱”。他解釋瞭，為什麼有時候廣告商會精心挑選對他們有利的數據進行宣傳，而忽略那些可能損害其形象的信息。同時，他也讓我們警惕那些將“相關性”誤當“因果性”的簡單推論。這讓我意識到，我們不能僅僅因為看到瞭兩個事物之間存在聯係，就草率地下結論，而需要深入探究其背後的邏輯和可能存在的第三方因素。 更讓我感到受益的是，作者提供瞭一係列實用的方法，來幫助我們提高對數據的辨彆能力。他鼓勵我們要質疑數據的來源，考察數據的收集方法，關注數據的呈現方式，以及思考是否存在潛在的利益驅動。這些建議，不僅僅是針對統計學專業的讀者，對於每一個身處信息時代的人來說，都具有重要的指導意義。 總而言之，《統計數據會說謊》這本書，給我帶來瞭極大的啓發。它打破瞭我過去對數據的一些刻闆印象，讓我認識到，數字並非總是客觀公正的，它們也可能被用來誤導和操縱。讀完這本書，我感覺自己像是獲得瞭一雙“洞察數據”的眼睛，能夠更加理性、更加審慎地看待周圍的信息，從而做齣更明智的判斷。這是一本值得反復閱讀，並且會在生活中不斷發揮作用的書。

評分☆☆☆☆☆

最近在書店裏閑逛，偶然翻到瞭這本書，它的名字《統計數據會說謊》立刻抓住瞭我的眼球。我一直覺得，數據是冰冷而客觀的，但這個標題卻帶著一絲挑釁，讓我好奇到底是什麼樣的內容，會讓人如此斷言。我平時工作中也接觸不少數據，但往往是照單全收，從未想過數據背後可能隱藏著“故事”。 在開始閱讀之前，我腦海中勾勒齣瞭各種可能性：或許是關於如何操縱數據以達到某種目的的書？或者是一些統計學的“陷阱”揭秘？但實際閱讀起來，這本書的內容遠比我預想的要豐富和深刻。作者沒有直接拋齣令人咋舌的“騙局”，而是以一種循序漸進的方式，引導我進入一個全新的思考維度。 書中對我影響最大的一點，是關於“關聯性”和“因果性”的區分。我們常常會看到一些統計結果，說A和B之間存在很強的關聯，然後就很容易將其等同於A導緻瞭B。但作者用瞭一個非常巧妙的例子，說明瞭這種跳躍性思維的危險性。他讓我意識到，很多時候，我們看到的關聯，可能隻是第三方因素在起作用，或者僅僅是一種巧閤。這種對因果關係的審慎探究，讓我對很多新聞報道和研究結論有瞭更警惕的看法。 而且，作者還詳細地講解瞭各種統計方法的潛在局限性，以及在實際應用中可能齣現的偏差。比如，抽樣方法的選擇對結果的影響是多麼巨大，甚至是無意識的偏見，都可能悄悄地扭麯數據的意義。他提供的不僅僅是“不該相信什麼”，更重要的是“應該如何去審視”。這讓我感覺自己不再是那個被動接受數據信息的人，而是能夠主動地去質詢和分析。 這本書的閱讀體驗非常棒，它沒有枯燥的說教，也沒有故弄玄虛的理論，而是通過層層遞進的邏輯和恰到好處的案例，讓讀者在不知不覺中掌握瞭辨彆數據謊言的“秘籍”。讀完之後，我感覺自己對周圍的數據信息有瞭更敏銳的嗅覺，看待問題的角度也更加全麵和客觀。它不僅是一本關於統計學的書，更是一本關於邏輯思維和批判性閱讀的啓濛讀物。

評分☆☆☆☆☆

當我第一次在書架上看到《統計數據會說謊》這本書的時候，我腦海裏立刻浮現齣那些在新聞報道、廣告宣傳中充斥著的各種“驚人”的統計數字。我一直隱隱覺得，這些數字有時候似乎有些“太巧閤”，或者說，它們所呈現齣的結論，和我的直觀感受有些偏差。所以，這本書的齣現，就像是為我打開瞭一扇窗，讓我看到瞭數據背後可能隱藏的復雜性。 作者在開篇就拋齣瞭一個非常引人入勝的觀點，他認為，數據本身是中立的，但解讀數據的人，以及數據被呈現的方式，卻往往會帶有主觀意圖，從而導緻“數據說謊”。這讓我開始反思，我平常是如何對待那些被呈現齣來的“事實”的。我是否總是輕易地就相信瞭那些用數字包裝起來的結論，而忽略瞭去追溯它的源頭和邏輯？ 書中的一個章節，深入探討瞭“選擇性報告”的問題。作者解釋瞭，當一個研究或調查的結果不盡如人意時，發布者很有可能會選擇性地突齣那些有利的部分，而忽略那些不利的證據，甚至是用一些“經過美化”的數據來掩蓋真相。這讓我聯想到很多商業報告或者産品推廣，它們常常會強調“XX%的用戶選擇瞭我們”，但卻很少告訴你，有多少人最終放棄瞭，或者有多少人對這個選擇並不滿意。這種“隻報喜不報憂”的策略，無疑是一種典型的“數據謊言”。 而且，作者還花瞭很大的篇幅去講解如何識彆“幸存者偏差”。這真的是一個非常普遍但又容易被忽略的誤區。我們常常會聽到很多成功人士的勵誌故事，他們往往會分享自己的經驗和方法。但如果我們盲目地模仿，卻忽略瞭那些同樣使用瞭這些方法但最終失敗的人，那麼我們很有可能就會走上錯誤的道路。這本書讓我深刻理解到，在分析任何統計現象時，都要考慮到“未被看見”的部分。 總的來說，《統計數據會說謊》這本書，給我帶來瞭非常深刻的啓發。它不僅僅是在教我如何識彆數據中的“貓膩”，更是在教我如何建立一種更加審慎、更加深入的思考方式。讀完之後，我感覺自己對周圍的信息接收和判斷能力都有瞭質的提升，也更加願意去探究每一個結論背後的真相。

評分☆☆☆☆☆

書很薄，一兩天就能看完。通俗易懂。

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯，快又好

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沒有介紹說的那麼深奧。

評分☆☆☆☆☆

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此用戶未填寫評價內容

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