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
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
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。
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