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作品简介
★帮你看清数字背后的真相,不被信息轰炸忽悠
★吃饭吃药看病看报都用得到的统计思维,
★提升你的“数字感”
我们时常遇到大量统计数据,如占比、患病率、风险值等。大量或显或隐的数字,都可能因误读或误用而扭曲真相,要读懂它们进而做出合理判断,“统计意识”不可或缺。
本书帮读者了解数字方面的22个常见错误和花招,它们出现在评价速度和重要性的大小、准确率和排名的高低等众多情境中。本书会告诉你各种数字的采集和表达过程可能出现哪些偏差进而产生“睡前看屏幕会死人”等误导性看法,负责可信的统计数据工作又该遵循怎样的指南。
汤姆·芝华士(Tom Chivers),科学作家,曾供职于《每日电讯报》、BuzzFeed等媒体,2018年起为自由职业者。2018年获英国皇家统计学会“新闻‘统计性’优异奖”。2017年获美国心理学会(APA)媒体奖,并列入英国科学作者奖、英国科学写作新闻奖短名单。
大卫·芝华士(David Chivers),英国杜伦大学商学院经济学副教授,曾任牛津大学讲师。在优秀学术期刊上多有发表。研究领域包括不平等、增长和发展等。
邓妍,心理学硕士,数学、经济学与统计学综合学科硕士。曾任投资分析师。为知名媒体担任专职翻译多年。现从事笔译和心理咨询工作。
作品目录
引言
01 数字也会误导人
02 轶事证据她用这种方法重获健康
03 样本量说脏话力气大?
04 偏差样本网上调查靠得住吗
05 统计显著性更确定不等于更重要
06 效应量睡前看屏幕害死人?
07 混杂因素碳排放致肥胖?
08 因果性汽水使人暴力?
09 这个数字大吗
10 贝叶斯定理95%准确率没意义
11 绝对风险和相对风险
12 测量的东西变了吧
13 排名
14 它在文献中有代表性吗
15 追求新奇
16 采樱桃谬误
17 预测
18 模型中的假设
19 得州神枪手谬误
20 幸存者偏差
21 对撞偏差丑演员演技更好?
22 古德哈特定律指标的诅咒
结论与统计写作指南
1. 将数字放在背景之中
2. 给出绝对风险,而不只是相对风险
3. 看你所报道的研究在相关文献中是否足具代表性
4. 给出研究的样本量,并警惕小样本
5. 留意科学还在努力克服的问题,如p值操纵和发表偏差
6. 不要只报道预测的数字,而要给出置信区间并提供解释
7. 在明示或暗示某事导致另一件事时要谨慎
8. 警惕采樱桃谬误和随机变化
9. 谨慎看待排名
10. 始终提供数据来源
11. 错了要认
致谢
译名对照表
载入中