具体描述
重量级刊物力推
这本书证明了统计问题可以用清晰、有趣又充满说服力的方式说明！──英国着名学术期刊《英国数学与统计心理学》（British Journal of Mathematical & Statistical Psychology）
对现代统计学来说，相当发人深省。──英国历史悠久的权威期刊《英国心理学》（British Journal of Psychology）
每个做研究的人都该阅读这本书！──美国心理学界最负盛名的学术期刊《心理科学》（Psychological Science ） 献给所有萌芽中的统计学家，本书的智慧将带来不同凡响的启发。
大部分的人都用了错误的方式理解统计学，落入公式与计算的圈套中耶鲁大学资深教授告诉你，统计学要这样学才对！
本书能帮助你提出散发光芒的有力观点，让你的研究成果高人一等！
「这些话，真希望有人十年前就告诉我。」
世上有许多人虽然在统计计算和软体操作上都非常在行，但是却从未真正了解如何使用统计学，而只是很会「做」统计。
本书的目标在于，重新赋予统计论据力与叙事力，期待所有想要磨练其统计论辩理解力的读者，都能感到被鼓舞。
本书中心思想是，优质统计应具备有原则的论述，传达引人入胜且取信于人的观点。书中引用许多重量级的真实研究并最小化数学公式与复杂数据的使用。第一章至第五章，重新探讨基础统计学的知识，第六章之后，关注那些没有受到足够重视的统计与研究设计。
适合对统计学有兴趣的学生和相关从业人员。研究者更可能从本书的议题中看到许多珍贵的价值，因而获得启发。
「用真实的故事阐释如何使用统计，这是一般教科书所缺乏的特色。除了书中展现的智慧与高技术含量之外，内文读起来更是有滋有味－－叙述优雅，措词巧妙以及具有启发性。我强烈建议社会科学与生物科学领域的大学生、研究生、老师们以及任何使用统计的实务工作者，把本书列入必读书单。」－Professor Jacob Cohen New York University
好评推荐
♛隽永推荐♛
巴黎风险资本公司 Hardware Club 管理合伙人 杨建铭
台湾大学心理学系 郑伯壎 教授兼系主任
♛亚马逊书店读者五颗星热情推荐♛ （人数众多，仅节录）
这本书让我终于理解了统计学的核心。──AK
很少有书可以把统计学讲得这么有趣又令人兴奋，也很少有书可以把批判性思维的重要讲得这么成功，但是Ableson在这两个方面都做到了！总之，我强烈推荐本书给学统计的学生和专家。──Joel Finkelstein
本书有许多有趣的例子，除了作者最熟悉的心理学，还有赌博、运动和医疗等，值得一读！──Michael R. Chernick
统计学研究生都必须阅读这本书。书中指出我们该如何做统计以及如何建构及解构统计论证，Ableson流畅的写作风格让这本书非常好读。──Daniel
这是我读过最丰富的统计书，每章都可以带来启发。──Gary R. Oliver
这本书证明了统计问题可以用清晰、有趣又充满说服力的方式说明！──英国着名学术期刊《英国数学与统计心理学》（British Journal of Mathematical & Statistical Psychology）
对现代统计学来说，相当发人深省。──英国历史悠久的权威期刊《英国心理学》（British Journal of Psychology）
每个做研究的人都该阅读这本书！──美国心理学界最负盛名的学术期刊《心理科学》（Psychological Science ） 献给所有萌芽中的统计学家，本书的智慧将带来不同凡响的启发。
大部分的人都用了错误的方式理解统计学，落入公式与计算的圈套中耶鲁大学资深教授告诉你，统计学要这样学才对！
本书能帮助你提出散发光芒的有力观点，让你的研究成果高人一等！
「这些话，真希望有人十年前就告诉我。」
世上有许多人虽然在统计计算和软体操作上都非常在行，但是却从未真正了解如何使用统计学，而只是很会「做」统计。
本书的目标在于，重新赋予统计论据力与叙事力，期待所有想要磨练其统计论辩理解力的读者，都能感到被鼓舞。
本书中心思想是，优质统计应具备有原则的论述，传达引人入胜且取信于人的观点。书中引用许多重量级的真实研究并最小化数学公式与复杂数据的使用。第一章至第五章，重新探讨基础统计学的知识，第六章之后，关注那些没有受到足够重视的统计与研究设计。
适合对统计学有兴趣的学生和相关从业人员。研究者更可能从本书的议题中看到许多珍贵的价值，因而获得启发。
「用真实的故事阐释如何使用统计，这是一般教科书所缺乏的特色。除了书中展现的智慧与高技术含量之外，内文读起来更是有滋有味－－叙述优雅，措词巧妙以及具有启发性。我强烈建议社会科学与生物科学领域的大学生、研究生、老师们以及任何使用统计的实务工作者，把本书列入必读书单。」－Professor Jacob Cohen New York University
好评推荐
♛隽永推荐♛
巴黎风险资本公司 Hardware Club 管理合伙人 杨建铭
台湾大学心理学系 郑伯壎 教授兼系主任
♛亚马逊书店读者五颗星热情推荐♛ （人数众多，仅节录）
这本书让我终于理解了统计学的核心。──AK
很少有书可以把统计学讲得这么有趣又令人兴奋，也很少有书可以把批判性思维的重要讲得这么成功，但是Ableson在这两个方面都做到了！总之，我强烈推荐本书给学统计的学生和专家。──Joel Finkelstein
本书有许多有趣的例子，除了作者最熟悉的心理学，还有赌博、运动和医疗等，值得一读！──Michael R. Chernick
统计学研究生都必须阅读这本书。书中指出我们该如何做统计以及如何建构及解构统计论证，Ableson流畅的写作风格让这本书非常好读。──Daniel
这是我读过最丰富的统计书，每章都可以带来启发。──Gary R. Oliver
好的，这是一份不提及您提供的书名，且内容翔实、富有细节的图书简介，字数控制在1500字左右： --- 揭示商业与决策背后的逻辑：一本关于实用统计思维的指南 内容导览：超越数字的洞察力 在信息爆炸的时代，我们被海量数据所包围，然而，真正能将这些数据转化为洞察力、指导我们做出明智决策的人却凤毛麟角。本书旨在为商业领袖、数据分析师，乃至每一个需要在复杂环境中做出判断的个体，提供一套坚实、实用且易于掌握的统计思维框架。它并非一本枯燥的教科书，而是通过一系列精心设计的案例、深刻的见解和可操作的原则，来重塑我们对不确定性、概率和因果关系的理解。 本书的核心在于强调“统计思维”与“死记硬背公式”之间的关键区别。我们相信，理解统计学的本质——即如何在有限信息下进行合理推断——远比掌握复杂的回归模型更为重要。 第一部分：理解不确定性与概率的基础 在本书的开篇，我们将从最基础的概念入手，构建起坚实的统计学地基。我们不会沉溺于复杂的数学推导，而是聚焦于概率论在现实世界中的直观应用。 概率的哲学与实践： 概率不仅仅是数学上的分数，它更是一种对信念强度的量化。我们将探讨贝叶斯思维的核心理念，即如何根据新证据来更新我们原有的判断。通过经典的“蒙提霍尔问题”的深入剖析，读者将领悟到直觉的陷阱，以及逻辑推理如何引导我们走向更优的决策路径。 分布的魔力： 无论是正态分布、泊松分布还是二项分布，它们都是描述自然界和商业现象的“语言”。我们重点解析了正态分布的强大适用性，并解释了“中心极限定理”如何成为统计推断的基石。本书将展示如何识别数据背后的真实分布形态，避免因为套用错误的分布模型而得出误导性的结论。 抽样的艺术： 在进行任何商业决策或研究时，我们几乎总是在处理样本而非总体。本书详尽阐述了随机抽样的重要性，并探讨了常见抽样偏差（如幸存者偏差、自我选择偏差）如何悄无声息地扭曲我们的认知。读者将学习如何设计更具代表性的抽样方案，确保样本的推论能够可靠地迁移到更广阔的群体。 第二部分：从数据到洞察：推断与检验 本部分将重点介绍如何利用样本数据对未知总体进行合理的推断，并科学地检验我们提出的假设。 置信区间：拥抱不确定性： 统计推断的核心并非给出一个单一的“精确”数字，而是提供一个区间范围。我们将深入讲解置信区间的含义——它代表了我们对真实值位置的把握程度。通过具体的业务场景，如市场占有率估计或产品满意度调查，我们将展示如何构建和解释置信区间，理解“95%的信心”在实际操作中的真正含义。 假设检验的严谨性： 如何科学地判断一个新策略是否真的有效？我们将系统地介绍零假设与备择假设的设定，以及P值的真正意义。本书特别强调了“统计显著性”与“实际重要性”之间的区别。一个结果可能是统计显著的（P值很小），但其带来的实际收益却微不足道。这种区分是避免资源浪费的关键。 错误类型与代价： 统计决策中充满了权衡。我们将详细讨论第一类错误（误报，Type I Error）和第二类错误（漏报，Type II Error）的内在矛盾。在药物研发、金融风控或质量控制等领域，理解并权衡这两种错误的成本差异，是制定有效决策的先决条件。 第三部分：探索关系：相关性、回归与因果推断 现代商业运作严重依赖于理解变量之间的关系。本部分将带领读者穿越相关性与因果性的迷宫。 相关性的陷阱： “相关不等于因果”是统计学的金科玉 মাটিতে，但它在实际应用中常常被误解。我们将通过多维数据案例，揭示混杂变量（Confounding Variables）如何制造出虚假的相关性。学会识别和控制混杂因素，是实现有效预测的第一步。 回归分析的实用技巧： 线性回归作为最基础也是最强大的工具之一，将被赋予新的视角。本书侧重于回归模型的诊断和解读。如何判断模型是否过度拟合（Overfitting）？如何解释回归系数的实际意义？我们将通过实例教授如何建立稳健的模型，并清晰地向非技术受众传达模型的预测能力和局限性。 走向因果：准实验设计： 在无法进行理想的随机对照试验（RCT）时，我们如何努力接近因果推断？本书介绍了如倾向得分匹配（Propensity Score Matching）、断点回归（Regression Discontinuity）等准实验方法。这些方法为评估政策效果、营销活动ROI提供了更严谨的工具，帮助管理者在真实世界的约束下，更负责任地评估行动的真实影响。 第四部分：数据可视化与有效沟通 即使是最精妙的统计分析，如果不能清晰有效地传达给决策者，也终将徒劳无功。 视觉化的力量与陷阱： 图表是沟通的桥梁，但也是误导的工具。我们将探讨如何设计具有说服力且忠于数据的图表。从坐标轴的选择、色彩的应用到叙事结构的构建，如何确保可视化能够真实反映背后的统计结论，而不是放大或扭曲信息。 构建统计叙事： 最终，统计分析需要融入商业叙事之中。本书提供了将复杂的统计发现转化为简洁、有力的商业建议的框架。重点在于回答“所以呢？”——数据告诉了我们什么，我们现在应该做什么。 --- 目标读者：谁将从本书中受益？ 本书专为那些渴望超越数据表面，深入理解世界运行规律的专业人士而写。无论您是： 市场营销或产品经理： 希望科学地评估A/B测试结果，理解客户行为的深层驱动力。 金融与风险分析师： 需要构建更稳健的模型来预测市场波动和评估风险敞口。 运营管理者： 致力于通过流程优化和质量控制来降低变异性。 研究人员与顾问： 希望以更严谨的统计方法支持其结论，并有效说服客户或利益相关者。 本书的结构设计旨在实现渐进式的知识积累，最终培养出一种审慎、基于证据的决策习惯。它不仅教授统计工具，更传授一种看待世界、评估证据的思维方式。通过阅读本书，您将学会如何以更少的盲目自信，做出更高质量的决策。
著者信息
作者简介
罗伯特．艾贝尔森（Robert P. Abelson）
在美国耶鲁（Yale）大学心理系教授统计学已经42年。使统计更生活化与更有意义，是他的座右铭。他在麻省理工学院（M.I.T.）主修数学，研究所毕业于普林斯顿（Princeton），专长为心理统计学。他的研究成果涵括人工智慧、社会心理学、政治心理学以及数学统计。他是美国统计协会以及美国人文与科学院会员。于1986年，他荣获美国心理协会颁发的杰出科学贡献奖。
译者简介
杜炳伦（M.Ed., University of Idaho）
杜炳伦为资深教师，美国爱达荷大学课程与教学硕士，美国田纳西大学诺克斯维尔校区（University of Tennessee, Knoxville）应用教育心理学博士班。赴美留学期间，有幸于田纳西大学校长讲授奖学者暨美国教育研究协会主席－－史凯乐．哈克博士（Dr. Schuyler Huck）门下学习。曾荣获田纳西大学教育、健康与人类科学学院，特拉维斯．霍克（Travis Hawk）学术杰出奖。其英文着作〈百分位数与百分等级〉（Percentile and Percentile Rank）」被收录于美国圣哲（Sage）出版商所发行的《测量与统计百科全书》（Encyclopedia of Measurement and Statistics）。中文着作有《上学的代价》，其长销译作《解读统计与研究》，拯救了无数研究所学生，并且广为两岸四地各大学图书馆所收藏。热销译作《34个让你豁然开朗的统计学小故事》广受好评。经营的统计教学网站，资源丰富，无惑不解。平时喜好从事有益于身心健康的各项活动。
译者网站：mypaper.pchome.com.tw/readingstatistic
罗伯特．艾贝尔森（Robert P. Abelson）
在美国耶鲁（Yale）大学心理系教授统计学已经42年。使统计更生活化与更有意义，是他的座右铭。他在麻省理工学院（M.I.T.）主修数学，研究所毕业于普林斯顿（Princeton），专长为心理统计学。他的研究成果涵括人工智慧、社会心理学、政治心理学以及数学统计。他是美国统计协会以及美国人文与科学院会员。于1986年，他荣获美国心理协会颁发的杰出科学贡献奖。
译者简介
杜炳伦（M.Ed., University of Idaho）
杜炳伦为资深教师，美国爱达荷大学课程与教学硕士，美国田纳西大学诺克斯维尔校区（University of Tennessee, Knoxville）应用教育心理学博士班。赴美留学期间，有幸于田纳西大学校长讲授奖学者暨美国教育研究协会主席－－史凯乐．哈克博士（Dr. Schuyler Huck）门下学习。曾荣获田纳西大学教育、健康与人类科学学院，特拉维斯．霍克（Travis Hawk）学术杰出奖。其英文着作〈百分位数与百分等级〉（Percentile and Percentile Rank）」被收录于美国圣哲（Sage）出版商所发行的《测量与统计百科全书》（Encyclopedia of Measurement and Statistics）。中文着作有《上学的代价》，其长销译作《解读统计与研究》，拯救了无数研究所学生，并且广为两岸四地各大学图书馆所收藏。热销译作《34个让你豁然开朗的统计学小故事》广受好评。经营的统计教学网站，资源丰富，无惑不解。平时喜好从事有益于身心健康的各项活动。
译者网站：mypaper.pchome.com.tw/readingstatistic
图书目录
序言
译者序
艾贝尔森的八条金律
箴言 1 以统计发声
1-1 对于统计的误解
1-2 以统计来主张：比较与解释
1-3 虚无假设检定的语言与限制性
1-4 有说服力的争论：MAGIC标准
1-5 风格与惯例
1-6 底线
箴言 2 基本论辩与机率的角色
2-1 随机生成过程
2-2 随机抽样过程
2-3 总结
箴言 3 效力的大小
3-1 机率测量值
3-2 效力量
3-3 信赖区间
箴言 4 论辩的风格
4-1 狂妄、古板、自由、以及保守风格
4-2 单尾、双尾、以及不对称检定
4-3 应用于同一组数据的替代检定
4-4 有缺陷的观察值
4-5 同组数据里的多重检定
4-6 陈述与诠释p-值
4-7 最后的分析
箴言 5 察觉可疑之处
5-1 怪异的观察值分配
5-2 发生不可能的分数
5-3 奇怪的检定统计值
5-4 类比统计值之间的不一致
5-5 类比统计值有着过多的一致性
5-6 觉察可疑的警示
箴言 6 结果的清晰度：作用与限制
6-1 作用与限制
6-2 作用与知识的演化
6-3 平均数的比较
6-4 重构结果以获得更好的清晰度
6-5 多重比较
6-6 对照比较
6-7 不只一个依变项
6-8 进一步的评论
箴言 7 效果的普遍性
7-1 普遍性的性质
7-2 研究内的处置-背景交互作用
7-3 跨研究的普遍性：后设分析
7-4 研究内与研究间普遍性的比较
7-5 最后的警示
箴言 8 争论的关注性
8-1 统计可以是有趣的吗？
8-2 理论关注性
8-3 惊奇性
8-4 重要性
箴言 9 论据的可靠性
9-1 为何研究主张不可信
9-2 论辩的结构
9-3 方法学上的人为因素
9-4 对方法学的批评所带来的影响
参考文献
作者索引
内文索引
译者序
艾贝尔森的八条金律
箴言 1 以统计发声
1-1 对于统计的误解
1-2 以统计来主张：比较与解释
1-3 虚无假设检定的语言与限制性
1-4 有说服力的争论：MAGIC标准
1-5 风格与惯例
1-6 底线
箴言 2 基本论辩与机率的角色
2-1 随机生成过程
2-2 随机抽样过程
2-3 总结
箴言 3 效力的大小
3-1 机率测量值
3-2 效力量
3-3 信赖区间
箴言 4 论辩的风格
4-1 狂妄、古板、自由、以及保守风格
4-2 单尾、双尾、以及不对称检定
4-3 应用于同一组数据的替代检定
4-4 有缺陷的观察值
4-5 同组数据里的多重检定
4-6 陈述与诠释p-值
4-7 最后的分析
箴言 5 察觉可疑之处
5-1 怪异的观察值分配
5-2 发生不可能的分数
5-3 奇怪的检定统计值
5-4 类比统计值之间的不一致
5-5 类比统计值有着过多的一致性
5-6 觉察可疑的警示
箴言 6 结果的清晰度：作用与限制
6-1 作用与限制
6-2 作用与知识的演化
6-3 平均数的比较
6-4 重构结果以获得更好的清晰度
6-5 多重比较
6-6 对照比较
6-7 不只一个依变项
6-8 进一步的评论
箴言 7 效果的普遍性
7-1 普遍性的性质
7-2 研究内的处置-背景交互作用
7-3 跨研究的普遍性：后设分析
7-4 研究内与研究间普遍性的比较
7-5 最后的警示
箴言 8 争论的关注性
8-1 统计可以是有趣的吗？
8-2 理论关注性
8-3 惊奇性
8-4 重要性
箴言 9 论据的可靠性
9-1 为何研究主张不可信
9-2 论辩的结构
9-3 方法学上的人为因素
9-4 对方法学的批评所带来的影响
参考文献
作者索引
内文索引
图书序言
序言
回想35年来，在耶鲁大学心理系教授研一生统计学的点点滴滴，最让我感到印象深刻的是统计教学的改变与不变。
最明显的变革来自于电脑的使用。在1950年代，电脑实验室就是一种塞满各种计算机械的庞然巨兽。在深夜，一定距离之内，你能从咔嗒咔嗒的操作声音，判断还有多少位学生在实验室里工作。其实，还蛮怀念过去这种吃苦当作吃补的岁月，但我也想到，在过去的日子里，统计分析不仅仅充满噪音，还充满了错误。现今，个人电脑与统计套装软体的发明，使得统计分析变得又快又准确。这对于大数据库、反覆计算、多因子或多变项技术，更是如虎添翼。此外，1992年计算与图形统计期刊（Journal of Computational and Graphical Statistics）的创建，把电脑、图形和统计连结了起来（也参看Cleveland, 1993; Schmid, 1983; Wainer＆Thissen, 1993）。我并不是说电脑剷除了愚笨--事实上，或许鼓励了它。我主要是指，精细构思的分析，能够以极大的效率与细节来完成，而这是几十年前做不到的。
另一些值得重视的发展是：探索式数据分析（Hoaglin, Mosteller, ＆Tukey, 1983, 1985, 1991; Tukey, 1977），从强调统计显着性检定转弯至随心所欲地寻找数据所浮现的模式；对数线性模式（Goodman, 1970; Wickens, 1989），分析多向列联表的细格次数；结构方程与验证式因素分析以及LISREL程式（Jöreskog, 1978）；处理抽样变异的自助抽样法技术（Efron, 1992）；以及使用后设分析（Glass, 1978; Hedges＆Olkin, 1985; Mullen, 1989; Rosenthal, 1991; Wachter＆Straf, 1990）来统合研究并下结论的爆炸性兴趣。
尽管各大学里，有许多新发展的统计学科系以及相关训练课程，一般而言，学生们还是对统计困惑不已。长期观察学生们对于学习统计的无助挣扎，我总结，问题不全然是计算这方面。对许多学生而言，统计是一座孤岛，与他们的研究事业处于分离的状态。统计被视为令人不悦的义务，最好尽快从他们的生活中消失。此外，处理不确定性是很困难的，不论是日常生活或是小小的推论统计学世界。许多学生天真地以为，只要紧紧抓住摸得到看得见的计算值，用电脑输出堆叠成山的数据来增加数值的份量，就能避免模稜两可的情形。学生们变得死板板的，把统计实作视为一种医学或宗教规则。他们常常从病人或教徒的角度，以焦虑和不安的态度询问这样的问题：「我被允许使用这个方法来分析我的数据吗？」好像做错就会病情加重或犯罪一样，而他们似乎也想要获得处方式的答案，像是「依照电脑统计套装软体的指示，跑变异数分析，好好睡一觉，明早再把我叫醒。」
多年来，对于学生的问题：「我可以这样做吗？」我总是回答：「你可以做任何你想做的，但如果你用方法M，就要有得到批评Z的准备。如果你使用程序P并且够幸运得到结果R，那么你能够进行有效的主张，如果你没有得到结果R，那么恐怕你必须谦虚一点。」
慢慢地，我开始意识到我回答的言下之意：亦即，陈述统计分析的推论结果与雄辩息息相关。当你做研究时，会有人批评你对结果的诠释，而你最好准备说服他们。（这些批评也许不会成为现实，但对批评的预期心态，对于做好研究与数据分析是必要的。事实上，想像遭遇充满敌意的批评者，会让我们在一开始的研究设计就很小心。）统计分析工作与律师的工作有点像--案例具有说服力，或证据薄弱（甚至可疑），或是推论方式严谨或松散，以及惯例与规则可能被援引或无视等等。
一直以来，我总是想写一本饶富趣味、忠告与智慧的统计书籍，读者群为研一生和大学主修心理学或其他社会科学进阶统计课程的学生。标题自嘲是「许多你应该知道的统计大小事，但却困惑到不知如何提问」，但又不想写成像是一本烹饪书。当统计即有原则的论据在我脑海出现时，我知道我有一个统一的主题了。
除了辩论之外，统计分析也具有叙事功能。有意义的研究就像是说故事，而统计能够使故事变得更好，学生通常没有注意到这一点。随口问一位学生：「如果你的研究要被刊登在报纸上，标题会是？」得到的回答通常是喃喃自语不知所云，好像这个问题从来就没有被考虑过。
借由抛出这个问题，我不得不想想，要如何陈述统计故事的主张，怎么样让这个主张变得令人感兴趣。借由清晰的论据，让显而易见的解释溃败，使得一般大众对于重要关系的信念产生改变，是令人感兴趣的。因此，我理想中的统计学家，必须集律师、说书人以及侦探的角色于一身。这三种角色可以是有趣的，并且有开放的心胸，预期没有意料到的线索和关系出现。
把这些都考虑进去，构成一个图像。那就是，统计之目标是把量化证据组织起来，使用有原则的措词，形成有用的论据。有原则（principled）是很重要的点，这意味着你不应该在统计报告里恣意而为。我并不完全是在提倡统计领域的相对主义（relativism），或解构主义（deconstructionism）。只是，主张应该很清楚地奠基于证据。当我说「论据」，我并不是鼓励研究者应该为反对而反对。只是，对数据所引起的议题，要有论辩精神。
我的主题无法不包含技术上的东西。特定的统计方法必定会被讨论，但是我已经最小化数学公式与复杂数据的使用。本书大部分的观念围绕着基础机率理论、t-检定、变异数分析以及研究设计。因此，读者需要具备一些基础统计学的知识，像是大学统计课所学的东西。第一章至第五章，重新探讨与诠释基本素材。第六章以后，转向没有受到足够关注的统计与研究设计大小事。
我已经努力使本书内容清楚且易读，但有些读者可能还是会认为，少数段落令人费解（尤其是第六与第七章），请自行判断哪些是你可以略过的。如果你跟不上偶尔出现的公式，尽管读文字内容即可。如果还是不理解，先去放松听个音乐，稍后再继续阅读。
书里范例的作用，并非像是食谱里的图解功能，而是为了解释统计与真实世界之间的连结。大部分的范例，来自于我所熟悉的实验社会心理学领域。（许多范例有点年纪，就跟我一样。）其他范例散见于各实证研究领域。我希望，所有想要磨练其统计论辩理解力的读者，都能感到被鼓舞。我也希望，统计与研究专家，能够容忍我过度简化的技术性议题，而在本书里发现许多的精炼思想。
教师与研究者可能会发现，本书的价值在于所讨论的内容，超越一般统计学教科书会探讨的范围。学生可以把本书当作标准统计学教科书的辅助教财，或者仅仅是独立阅读。研究团体可能会发现，本书所探讨的议题非常有价值，因为这些议题时不时会出现在他们的研究领域里。我观察到一个现象，大部分学生并不真正了解统计，除非他们经历三个阶段--首先是接触，再来是实作，最后才能产生真正的洞见。本书为这第三个阶段而设计。我希望，读者能把在本书所学到的东西带入其研究计画中。
最后，感谢对本书草稿提供意见的许多伙伴。如果读者发现本书的任何不经意的瑕疵，请使用这个金律：Mea culpa（我有罪）。
译者序
与本书结缘大约在十年前。如今，可能由于人类集体潜意识对统计知识的渴望，所以在因缘际会之下，透过我，把本书翻译出来，以飨广大的中文读者。
翻译已逝作者的大作有两点好处。第一，不会有改版的问题；第二，内容扎实，禁得起时间的考验，因此才能一再地出版，即使作者已不在人世。这让我想起了当年在美国留学时，我的指导教授喜欢带我到校内的一间二手书店喝咖啡，恩师会顺道挑选一本二手诗集。端详着他把二手书看得比新书还要珍贵的模样，不禁令我这个惯于採购新书的东方学生，起了好奇心。
的确，老书自有其魅力。例如：1963年出版的实验与类实验设计（作者为Campbell与Stanley），是我读过最精采的研究设计类书籍，因为内容精粹，叙述清楚，举例引人入胜。把它从美国亚马逊网路书店购买回来的时候，发现内文有前人的重点注记，还有疑似图书馆藏书的编号，这真的让我有种新书不如老书的感觉，因为每一位读过本书的人，都赋予了它新的生命。所以，老书的魅力，来自于内容与痕迹。
这本书的确不年轻了。它在1995年出版，于2009年──作者去世几年后──又再度重印问世。在这个鼓吹汰旧换新的年代，也许本书早已被图书馆给随意丢入了资源回收桶，取而代之的是最新出版，但却真的值得资源回收的新书。我为什么这么说？因为本书内容能够启迪读者的统计与研究智慧。
经验贫乏的研究者，喜欢堆砌统计文字，彷彿这就代表了自己的学术成就。然而，一堆令人摸不着头绪的统计段落，加上不知所云的内文，再配合上一点也不令人感兴趣的标题，只会让人望而生畏，不想阅读。一篇没人想阅读的研究报告，遑论能增进什么人类福祉了。本书内容能帮助读者消弭这种弊病。
阅读本书需要具备一些基础统计学知识，如果有一点点的实务经验，读起来会更有体悟。学造句就是要学写作文；学统计就是要学会作研究。要很有效率且充满自信地，写出一篇能应用至日常生活当中的研究报告，而且还能得意洋洋地解读与评论他人的研究，一本基础与一本进阶统计类教科书必不可少，本书可以帮助你达到这个理想。
书中引用的几乎都是重量级的真实研究。其中，Milgram（1963）着名的服从研究，甚至在2015年被拍成了电影（Experimenter）。本书的大量引用特色，是一般统计学教科书所缺乏的，因为你不会在一般统计学教科书里，看见如此详尽的引用资讯。据此，阅读本书不但能增进读者的论文写作能力，还能精进读者的统计论述智力。可以想见，本书含金量之高。
除了重量级的引用讯息与范例之外，有的实例来自于耶鲁大学的学生作业。阅读这些例子，可以一窥耶鲁大学教授是怎么培育学生的，这也彷彿得到了耶鲁大学教授的指导。所以，就算读者不是就读于名牌大学，只要熟稔本书内容，躬身实践，那么一些外在的环境影响，对读者而言，也就不再具有任何的意义了。
市面上有许多如何使用统计软体的书籍。初学统计的学生，通常也会先从这一部分着手，这并没有错。但是，输出的数值意义何在？这是许多统计学教科书所没有深入探讨的。对我而言，统计软体的标准化操作，在网路世界轻易就可以搜寻得到，似乎连参考书都不必了。然而，个人一生的统计教学精华，却是「网路搜寻」不到的。
我很欣慰能把本书翻译出版。英文原版索价将近40美元，现在你只需要付出极低的代价，就能得到几乎是原汁原味的东西了。这也是我从事统计教科书翻译工作的初衷──让知识产权降价，造福广大的中文读者。愿展读愉快！
回想35年来，在耶鲁大学心理系教授研一生统计学的点点滴滴，最让我感到印象深刻的是统计教学的改变与不变。
最明显的变革来自于电脑的使用。在1950年代，电脑实验室就是一种塞满各种计算机械的庞然巨兽。在深夜，一定距离之内，你能从咔嗒咔嗒的操作声音，判断还有多少位学生在实验室里工作。其实，还蛮怀念过去这种吃苦当作吃补的岁月，但我也想到，在过去的日子里，统计分析不仅仅充满噪音，还充满了错误。现今，个人电脑与统计套装软体的发明，使得统计分析变得又快又准确。这对于大数据库、反覆计算、多因子或多变项技术，更是如虎添翼。此外，1992年计算与图形统计期刊（Journal of Computational and Graphical Statistics）的创建，把电脑、图形和统计连结了起来（也参看Cleveland, 1993; Schmid, 1983; Wainer＆Thissen, 1993）。我并不是说电脑剷除了愚笨--事实上，或许鼓励了它。我主要是指，精细构思的分析，能够以极大的效率与细节来完成，而这是几十年前做不到的。
另一些值得重视的发展是：探索式数据分析（Hoaglin, Mosteller, ＆Tukey, 1983, 1985, 1991; Tukey, 1977），从强调统计显着性检定转弯至随心所欲地寻找数据所浮现的模式；对数线性模式（Goodman, 1970; Wickens, 1989），分析多向列联表的细格次数；结构方程与验证式因素分析以及LISREL程式（Jöreskog, 1978）；处理抽样变异的自助抽样法技术（Efron, 1992）；以及使用后设分析（Glass, 1978; Hedges＆Olkin, 1985; Mullen, 1989; Rosenthal, 1991; Wachter＆Straf, 1990）来统合研究并下结论的爆炸性兴趣。
尽管各大学里，有许多新发展的统计学科系以及相关训练课程，一般而言，学生们还是对统计困惑不已。长期观察学生们对于学习统计的无助挣扎，我总结，问题不全然是计算这方面。对许多学生而言，统计是一座孤岛，与他们的研究事业处于分离的状态。统计被视为令人不悦的义务，最好尽快从他们的生活中消失。此外，处理不确定性是很困难的，不论是日常生活或是小小的推论统计学世界。许多学生天真地以为，只要紧紧抓住摸得到看得见的计算值，用电脑输出堆叠成山的数据来增加数值的份量，就能避免模稜两可的情形。学生们变得死板板的，把统计实作视为一种医学或宗教规则。他们常常从病人或教徒的角度，以焦虑和不安的态度询问这样的问题：「我被允许使用这个方法来分析我的数据吗？」好像做错就会病情加重或犯罪一样，而他们似乎也想要获得处方式的答案，像是「依照电脑统计套装软体的指示，跑变异数分析，好好睡一觉，明早再把我叫醒。」
多年来，对于学生的问题：「我可以这样做吗？」我总是回答：「你可以做任何你想做的，但如果你用方法M，就要有得到批评Z的准备。如果你使用程序P并且够幸运得到结果R，那么你能够进行有效的主张，如果你没有得到结果R，那么恐怕你必须谦虚一点。」
慢慢地，我开始意识到我回答的言下之意：亦即，陈述统计分析的推论结果与雄辩息息相关。当你做研究时，会有人批评你对结果的诠释，而你最好准备说服他们。（这些批评也许不会成为现实，但对批评的预期心态，对于做好研究与数据分析是必要的。事实上，想像遭遇充满敌意的批评者，会让我们在一开始的研究设计就很小心。）统计分析工作与律师的工作有点像--案例具有说服力，或证据薄弱（甚至可疑），或是推论方式严谨或松散，以及惯例与规则可能被援引或无视等等。
一直以来，我总是想写一本饶富趣味、忠告与智慧的统计书籍，读者群为研一生和大学主修心理学或其他社会科学进阶统计课程的学生。标题自嘲是「许多你应该知道的统计大小事，但却困惑到不知如何提问」，但又不想写成像是一本烹饪书。当统计即有原则的论据在我脑海出现时，我知道我有一个统一的主题了。
除了辩论之外，统计分析也具有叙事功能。有意义的研究就像是说故事，而统计能够使故事变得更好，学生通常没有注意到这一点。随口问一位学生：「如果你的研究要被刊登在报纸上，标题会是？」得到的回答通常是喃喃自语不知所云，好像这个问题从来就没有被考虑过。
借由抛出这个问题，我不得不想想，要如何陈述统计故事的主张，怎么样让这个主张变得令人感兴趣。借由清晰的论据，让显而易见的解释溃败，使得一般大众对于重要关系的信念产生改变，是令人感兴趣的。因此，我理想中的统计学家，必须集律师、说书人以及侦探的角色于一身。这三种角色可以是有趣的，并且有开放的心胸，预期没有意料到的线索和关系出现。
把这些都考虑进去，构成一个图像。那就是，统计之目标是把量化证据组织起来，使用有原则的措词，形成有用的论据。有原则（principled）是很重要的点，这意味着你不应该在统计报告里恣意而为。我并不完全是在提倡统计领域的相对主义（relativism），或解构主义（deconstructionism）。只是，主张应该很清楚地奠基于证据。当我说「论据」，我并不是鼓励研究者应该为反对而反对。只是，对数据所引起的议题，要有论辩精神。
我的主题无法不包含技术上的东西。特定的统计方法必定会被讨论，但是我已经最小化数学公式与复杂数据的使用。本书大部分的观念围绕着基础机率理论、t-检定、变异数分析以及研究设计。因此，读者需要具备一些基础统计学的知识，像是大学统计课所学的东西。第一章至第五章，重新探讨与诠释基本素材。第六章以后，转向没有受到足够关注的统计与研究设计大小事。
我已经努力使本书内容清楚且易读，但有些读者可能还是会认为，少数段落令人费解（尤其是第六与第七章），请自行判断哪些是你可以略过的。如果你跟不上偶尔出现的公式，尽管读文字内容即可。如果还是不理解，先去放松听个音乐，稍后再继续阅读。
书里范例的作用，并非像是食谱里的图解功能，而是为了解释统计与真实世界之间的连结。大部分的范例，来自于我所熟悉的实验社会心理学领域。（许多范例有点年纪，就跟我一样。）其他范例散见于各实证研究领域。我希望，所有想要磨练其统计论辩理解力的读者，都能感到被鼓舞。我也希望，统计与研究专家，能够容忍我过度简化的技术性议题，而在本书里发现许多的精炼思想。
教师与研究者可能会发现，本书的价值在于所讨论的内容，超越一般统计学教科书会探讨的范围。学生可以把本书当作标准统计学教科书的辅助教财，或者仅仅是独立阅读。研究团体可能会发现，本书所探讨的议题非常有价值，因为这些议题时不时会出现在他们的研究领域里。我观察到一个现象，大部分学生并不真正了解统计，除非他们经历三个阶段--首先是接触，再来是实作，最后才能产生真正的洞见。本书为这第三个阶段而设计。我希望，读者能把在本书所学到的东西带入其研究计画中。
最后，感谢对本书草稿提供意见的许多伙伴。如果读者发现本书的任何不经意的瑕疵，请使用这个金律：Mea culpa（我有罪）。
译者序
与本书结缘大约在十年前。如今，可能由于人类集体潜意识对统计知识的渴望，所以在因缘际会之下，透过我，把本书翻译出来，以飨广大的中文读者。
翻译已逝作者的大作有两点好处。第一，不会有改版的问题；第二，内容扎实，禁得起时间的考验，因此才能一再地出版，即使作者已不在人世。这让我想起了当年在美国留学时，我的指导教授喜欢带我到校内的一间二手书店喝咖啡，恩师会顺道挑选一本二手诗集。端详着他把二手书看得比新书还要珍贵的模样，不禁令我这个惯于採购新书的东方学生，起了好奇心。
的确，老书自有其魅力。例如：1963年出版的实验与类实验设计（作者为Campbell与Stanley），是我读过最精采的研究设计类书籍，因为内容精粹，叙述清楚，举例引人入胜。把它从美国亚马逊网路书店购买回来的时候，发现内文有前人的重点注记，还有疑似图书馆藏书的编号，这真的让我有种新书不如老书的感觉，因为每一位读过本书的人，都赋予了它新的生命。所以，老书的魅力，来自于内容与痕迹。
这本书的确不年轻了。它在1995年出版，于2009年──作者去世几年后──又再度重印问世。在这个鼓吹汰旧换新的年代，也许本书早已被图书馆给随意丢入了资源回收桶，取而代之的是最新出版，但却真的值得资源回收的新书。我为什么这么说？因为本书内容能够启迪读者的统计与研究智慧。
经验贫乏的研究者，喜欢堆砌统计文字，彷彿这就代表了自己的学术成就。然而，一堆令人摸不着头绪的统计段落，加上不知所云的内文，再配合上一点也不令人感兴趣的标题，只会让人望而生畏，不想阅读。一篇没人想阅读的研究报告，遑论能增进什么人类福祉了。本书内容能帮助读者消弭这种弊病。
阅读本书需要具备一些基础统计学知识，如果有一点点的实务经验，读起来会更有体悟。学造句就是要学写作文；学统计就是要学会作研究。要很有效率且充满自信地，写出一篇能应用至日常生活当中的研究报告，而且还能得意洋洋地解读与评论他人的研究，一本基础与一本进阶统计类教科书必不可少，本书可以帮助你达到这个理想。
书中引用的几乎都是重量级的真实研究。其中，Milgram（1963）着名的服从研究，甚至在2015年被拍成了电影（Experimenter）。本书的大量引用特色，是一般统计学教科书所缺乏的，因为你不会在一般统计学教科书里，看见如此详尽的引用资讯。据此，阅读本书不但能增进读者的论文写作能力，还能精进读者的统计论述智力。可以想见，本书含金量之高。
除了重量级的引用讯息与范例之外，有的实例来自于耶鲁大学的学生作业。阅读这些例子，可以一窥耶鲁大学教授是怎么培育学生的，这也彷彿得到了耶鲁大学教授的指导。所以，就算读者不是就读于名牌大学，只要熟稔本书内容，躬身实践，那么一些外在的环境影响，对读者而言，也就不再具有任何的意义了。
市面上有许多如何使用统计软体的书籍。初学统计的学生，通常也会先从这一部分着手，这并没有错。但是，输出的数值意义何在？这是许多统计学教科书所没有深入探讨的。对我而言，统计软体的标准化操作，在网路世界轻易就可以搜寻得到，似乎连参考书都不必了。然而，个人一生的统计教学精华，却是「网路搜寻」不到的。
我很欣慰能把本书翻译出版。英文原版索价将近40美元，现在你只需要付出极低的代价，就能得到几乎是原汁原味的东西了。这也是我从事统计教科书翻译工作的初衷──让知识产权降价，造福广大的中文读者。愿展读愉快！
杜炳伦
图书试读
1.1 对于统计的误解
连学生都会误解统计，遑论一般大众了。公众不怎么信任统计，因为媒体常常使用误导的统计声明，试图欺骗他们。例如：现任政治人物，引用乐观的经济统计，不管其对手提出经济一片破败的证据。药品广告喜欢提出医生推荐的比例，或进入血液的平均时间，来进行洗脑宣传。公众怀疑，在特定的利益驱使之下，鼓吹者会不择手段地使用有利于他们的任何数值。
对不良广告的怀疑是合理的，但把错都怪罪到统计身上就不理智了。当人们说谎时（人们时常这样做），我们不会怪罪语言本身。是的，你也许会说，人们比较能够听出何为谎言，但对于统计数值，就无此分辨能力。对此，我会回答，也许对、也许错。当统计分析以负责任的态度执行时，全体大众的不信任主义，反而会损害其潜在助益，与其无脑地把所有统计数值都当作垃圾来看待，倒不如以更成熟的态度学习统计，试着分辨什么是诚实有用的结论，什么是诡计或愚昧。
愈来愈多的大学生学习统计，这是个好兆头。不幸的是，典型的统计课程并没有处理好统计声明的论辩性与得失性。结果是，学生们会慢慢发展出错误的统计观念。他们寻求确定与精确，强调计算而非统计分析所提炼出的观点。他们倾向于机械式地陈述统计结论，避免具有创造力的论据（以免被控告有做手脚的嫌疑）。
本书的目标在于，重新赋予统计论据力与叙事力。我的中心思想是，优质统计涉及有原则的论述，传达引人入胜且取信于人的观点。
在统计陈述里，难免有一些主观表达，这是无可避免的，即使是一本正经的统计检定发明者也承认。例如：Egon Pearson（1962），回忆他与Jerzy Neyman的工作：「我们在数学模型上，保留一点可供个人直觉判断的缺口」（p. 395）。与此同时，Sir Ronald Fisher（1955），指责Neyman和Pearsony，作出过度机械化的建议，他本人强调实验是连续的过程，需要一群自由心智在共享资讯的基础上，做属于他们自己的决定。
连学生都会误解统计，遑论一般大众了。公众不怎么信任统计，因为媒体常常使用误导的统计声明，试图欺骗他们。例如：现任政治人物，引用乐观的经济统计，不管其对手提出经济一片破败的证据。药品广告喜欢提出医生推荐的比例，或进入血液的平均时间，来进行洗脑宣传。公众怀疑，在特定的利益驱使之下，鼓吹者会不择手段地使用有利于他们的任何数值。
对不良广告的怀疑是合理的，但把错都怪罪到统计身上就不理智了。当人们说谎时（人们时常这样做），我们不会怪罪语言本身。是的，你也许会说，人们比较能够听出何为谎言，但对于统计数值，就无此分辨能力。对此，我会回答，也许对、也许错。当统计分析以负责任的态度执行时，全体大众的不信任主义，反而会损害其潜在助益，与其无脑地把所有统计数值都当作垃圾来看待，倒不如以更成熟的态度学习统计，试着分辨什么是诚实有用的结论，什么是诡计或愚昧。
愈来愈多的大学生学习统计，这是个好兆头。不幸的是，典型的统计课程并没有处理好统计声明的论辩性与得失性。结果是，学生们会慢慢发展出错误的统计观念。他们寻求确定与精确，强调计算而非统计分析所提炼出的观点。他们倾向于机械式地陈述统计结论，避免具有创造力的论据（以免被控告有做手脚的嫌疑）。
本书的目标在于，重新赋予统计论据力与叙事力。我的中心思想是，优质统计涉及有原则的论述，传达引人入胜且取信于人的观点。
在统计陈述里，难免有一些主观表达，这是无可避免的，即使是一本正经的统计检定发明者也承认。例如：Egon Pearson（1962），回忆他与Jerzy Neyman的工作：「我们在数学模型上，保留一点可供个人直觉判断的缺口」（p. 395）。与此同时，Sir Ronald Fisher（1955），指责Neyman和Pearsony，作出过度机械化的建议，他本人强调实验是连续的过程，需要一群自由心智在共享资讯的基础上，做属于他们自己的决定。
用户评价
评分
我最近在寻找一本能够帮助我提升数据分析能力的读物，所以当看到《一位耶鲁大学教授的统计箴言》这本书名时，我的目光立刻被吸引了。我脑海中勾勒的画面是，一位在统计学领域浸淫多年的大家，以其深厚的学术功底和丰富的教学经验，将统计学的精髓浓缩成一篇篇充满智慧的“箴言”。我期待这本书能够提供一些实用的统计方法和工具，帮助我更好地理解和分析我工作生活中遇到的各种数据。例如，如何有效地设计调查问卷？如何避免抽样偏差？如何准确地解读回归分析的结果？这些都是我一直想深入了解的方面。我更希望的是，这位教授能够通过他的“箴言”，教会我们如何以一种更科学、更客观的态度去面对数据，如何从看似杂乱无章的数据中挖掘出有价值的信息，并最终做出更明智的决策。这本书，我希望它能成为我的良师益友，在我探索数据世界的道路上，给我指引方向，给我力量。
评分这本书的书名，"一位耶鲁大学教授的统计箴言"，光听就让人觉得有股学术的权威感，又带着一点哲思的味道。我一直对统计学抱有一种又敬又畏的情感，总觉得它是一种能够拨开迷雾、揭示事物本质的强大工具，但同时又觉得它门槛很高，需要大量的数学基础和严谨的逻辑。所以，当我在书店看到这本书时，立刻被吸引住了。我脑海中浮现的，是这位耶鲁教授以他深厚的学养，用一种既深入浅出又发人深省的方式，讲解统计学的核心理念。我期待的是，他不会仅仅停留在公式和算法的层面，而是能将统计学的智慧融入生活、工作乃至思考的方方面面。就像我们常说的“数字不会说谎”，但数字背后往往隐藏着更深层的故事，而这位教授，我想他一定有能力带领我们去倾听这些数字的低语，理解它们所传达的意义。这本书，我预想它会是一本能改变我看待世界角度的书，让我不再只是被动地接受信息，而是能主动地去分析、去判断，甚至去预测。它或许会让我明白，统计学并非冰冷的学科，而是充满生命力的思想体系，能够帮助我们在这个信息爆炸的时代，保持清醒的头脑，做出更明智的决策。
评分拿到这本《一位耶鲁大学教授的统计箴言》，我的第一感觉是它的装帧设计相当朴实，没有太多花哨的装饰，这反而更凸显了内容本身的分量。我好奇的是，这位耶鲁教授的“箴言”会是怎样的形式呈现？是那些脍炙人口的经典语录，还是他多年教学经验中提炼出的宝贵见解？我猜测，他可能会通过一些生动有趣的案例，比如社会调查、经济现象、甚至是科学发现，来阐述统计学在现实世界中的应用。我希望书中能包含一些关于如何识别统计误导、如何解读数据图表的小技巧，这些对于普通读者来说，实用性会非常强。毕竟，在新闻报道、广告宣传中，我们经常会遇到被歪曲或误用的统计数据，如果能有专业人士指导我们如何辨别真伪，那无疑是一笔宝贵的财富。我期待的不仅仅是知识的增长，更是一种思维方式的转变，能够让我更具批判性地审视接收到的信息，不再轻易被数字所迷惑。这本书，或许能成为我随身携带的“统计智囊”，在日常生活中给我提供重要的参考和启示。
评分坦白说，我对于统计学一直有种“敬而远之”的态度，总觉得它离我的生活有点遥远，更多的是在学术研究和专业领域里才能派上用场。但是，“一位耶鲁大学教授的统计箴言”这个书名，却让我产生了极大的好奇。我猜想，这位教授一定是一位能够把高深的统计学理论，转化成易于理解、甚至能够引发思考的“箴言”的人。我脑海中浮现的，是他或许会用一些生活化的例子，比如如何理解民意调查的准确性，如何看待股市的波动，甚至是如何分析运动比赛的结果，来讲解统计学的核心思想。我期待的是，这本书能够帮助我打破对统计学的刻板印象，发现它在日常生活中的实用价值。也许，他的一些“箴言”能够启示我，如何用更理性的思维去分析问题，如何避免被片面的信息所误导。这本书，我希望它能让我感受到统计学的魅力，并且能够真正地运用到我的生活和工作中，让我变得更加敏锐和智慧。
评分说实话，我一开始看到“统计箴言”这几个字，心里还打了个问号。统计学给我的印象，大多是严谨的公式、复杂的计算，很难与“箴言”这种更具哲学性和人生智慧的词语联系起来。但是，正是这种反差让我产生了浓厚的兴趣。我很好奇，这位耶鲁大学的教授是如何将两者结合的？他会不会用一种非常规的方式，比如故事、寓言，甚至是诗歌来解读统计学的原理？我设想，他可能会将一些看似枯燥的统计概念，比如概率、相关性、回归分析，用一种非常巧妙和形象的比喻来解释，让我们在轻松的阅读中就能领悟其精髓。我期待的书籍内容，是能够触及到统计学背后更深层次的逻辑，比如如何用数据去理解人性的弱点，如何用统计模型去预测未来的趋势。这本书，我希望它不仅仅是一本关于统计学的书，更是一本关于如何理性思考、如何做出更好选择的书。它可能会让我明白，统计学并非只是理科生的专属，而是任何人都可以掌握的、帮助我们看清世界本质的强大武器。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 ttbooks.qciss.net All Rights Reserved. 小特书站 版权所有