统计会犯错 如何避免数据分析中的统计陷阱ry 下载 pdf 百度网盘 epub 免费 2025 电子书 mobi 在线

面对充满不确定性的未知世界，人们在科学研究中需要大量使用统计分析方法。但是，如何正确使用统计分析方法充满玄机，即使对那些杰出和聪明的人也是如此。读完此书你会惊讶地发现，许多科学家使用的统计方法中其实隐藏着许多谬误和陷阱。 《统计会犯错》这本书简明扼要地指出了现代科学研究中常见的统计谬误，诸如 p 值与基础概率谬误、统计显著性和模型误用等。从这本书中，你将理解什么是统计谬误及其产生的原因，了解如何检查科学研究中隐藏的统计谬误，你还将学会如何正确地使用统计方法，如何在科学研究中避免这些统计谬误。

第 1章　统计显著性简介　1

p值的力量　2

　统计的心理暗示　5

　奈曼-皮尔逊检验　6

构建置信区间　8

第 2章　统计功效与低功效统计　11

功效曲线　12

低功效困境　15

　低功效的原因　17

　遇红灯时错误转弯　19

置信区间的优势　21

膨胀的真理　22

第3章　伪重复：理智地选择数据　31

什么是伪重复　32

如何应对伪重复　34

生物学批量数据　35

同步现象造成的伪重复　36

第4章　p值与基础概率谬误　41

基础概率谬误　43

　一个小测试　44

　药检中的基础概率谬误　45

　如何用吸烟数据说谎　46

　如何应对基础概率谬误　48

样本越多就越好吗　51

大西洋鲑鱼的脑功能成像试验　56

如何控制FDR　57

第5章　统计显著性的误判　61

显著性水平的微小差异　62

关注显著性　67

第6章　双重数据　71

圆形统计分析　72

向平均数回归　76

停止准则　79

第7章　连续性错误　83

二分法？多此一举　84

统计疲劳　86

复杂的混杂因素　87

第8章　模型误用　91

西瓜数据的拟合　93

相关与因果　98

辛普森悖论　99

第9章　自由研究还是无意识偏向　105

危险的随意探索　107

避免认知偏向　110

第 10章　统计显著性简介　115

无法复制的基因学　116

使再现变得容易　119

试验，清洗，重复　122

第 11章　数据背后的真相　125

被囚禁的数据　126

　数据分享的绊脚石　127

　数据衰变　129

细节遗漏　131

　已知的未知　131

　偏倚的结果报告　132

档案柜中的科学　135

　未公布的临床试验　136

　找出报告偏倚　138

　强制披露　139

第 12章　我们能做些什么　143

统计教育　146

科学出版　149

你能做到的事　153

参考文献　157

作者简介： 亚历克斯?莱因哈特（Alex Reinhart），卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University）统计学教师和博士生。他从德克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas at Austin）获得物理系学士学位，并应用物理学和统计学研发定位放射性设备。 译者简介： 刘乐平，中国人民大学统计学系博士毕业，现为天津财经大学统计学、金融学教授，博士生导师，大数据统计研究中心主任。

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通常来说，我们观测的是由于巧合或随机变化导致的差异，所以当观测差异大于随机产生的差异时，统计学家称之为“统计意义上的显著区别”

译者注：p值就是当原假设为真时，比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。

简而言之，统计显著性不意味着任何实际意义的显著性。统计显著性并不会给出太多信息。一个统计显著性的区别可能只是噪声，或者体现了真实的影响，但是这一影响需要更多的数据才能确定。

没有数学工具可以判断假设是真是假；

译者注：套套逻辑：是指一些言论，在任何情况下都不可能是错的。说的更严谨一些，套套逻辑不可能被想象为错。

假设运气是实验中的唯一因素，p值是获得结果等于或者大于观测值的概率。这就意味着p值迫使你去质疑从未发生过的结果--也就是比你的结果更极端的结果。获得这样的结果的概率有赖于实验设计，这使p值具有“心理暗示特征”：两种不同的实验设计可以产生相同的观测数据，但会得到不同的p值，因为为观测的数据是不同的。

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一本值得珍藏 大胆迷人 并将永远改变你对统计看法的书

书籍介绍

面对充满不确定性的未知世界，人们在科学研究中需要大量使用统计分析方法。但是，如何正确使用统计分析方法充满玄机，即使对那些杰出和聪明的人也是如此。读完此书你会惊讶地发现，许多科学家使用的统计方法中其实隐藏着许多谬误和陷阱。

本书简明扼要地指出了现代科学研究中常见的统计谬误，诸如 p 值与基础概率谬误、统计显著性和模型误用等。从本书中，你将理解什么是统计谬误及其产生的原因，了解如何检查科学研究中隐藏的统计谬误，你还将学会如何正确地使用统计方法，如何在科学研究中避免这些统计谬误。