統計的藝術:如何從數據中瞭解事實,掌握世界

統計的藝術:如何從數據中瞭解事實,掌握世界 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

大衛.史匹格哈特
圖書標籤:
  • 統計學
  • 數據分析
  • 數據可視化
  • 思維方式
  • 決策製定
  • 商業分析
  • 科學方法
  • 信息解讀
  • 概率論
  • 統計思維
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具體描述

#英國Amazon網站1,700多位讀者,四顆半星強力推薦!

#英國劍橋大學統計學權威,帶給你最有趣、最有價值的統計思維

 

統計學如何幫助我們瞭解世界?

當資料不完美,我們能做齣可靠的結論嗎?

在資料科學的時代,統計學如何與時俱進?

當疫情來襲,我們如何自己做好觀念上的準備?

 

在許多領域中,統計學都是必備的技能;在人工智慧的時代,統計在商務上的運用也越來越重要。

但是一般的統計學內容,即使有嚴謹的定義和推論,卻總是感覺和現實世界隔瞭一層,不知如何運用,也很難理解它。

許多人在學校或許讀過一點統計學,大概知道隨機變數、標準差、平均數、中位數的意義,但到底該怎麼用?如何應用到現實世界的問題呢?

然而,這本書不同,它帶你用一種全新的方式來瞭解統計學。它從一些現實世界的問題開始,例如:

地球上有多少棵樹?

培根三明治的緻癌風險有多高?

我們能夠相信群眾智慧嗎?

如何衡量藥物的有效性?

英國人的一生中有多少個性伴侶?

病人多的醫院,存活率比較高嗎?

半個世紀以來,全球人口成長的型態如何?

為什麼老男人的耳朵都很大?

 

配上生動有趣的圖錶,讓讀者更容易進入,也展示瞭將資料化為圖錶的強大力量與陷阱,以及溝通、道德問題在統計上的重要性。

本書的作者,英國劍橋大學的統計學權威大衛.史匹格哈特(David Spiegelhalter),十分擅長利用統計學說故事,而且概念清晰,盡量不談技術性的細節,他將統計學當中極易混淆的觀念,例如平均數和中位數、標準差、隨機試驗、母體、迴歸模型、隨機變數、預測區間和信賴區間、假說檢定(偽陽性、偽陰性問題)、P值、貝氏方法等等,以生動的實例和圖錶,一步步清楚說明。

這本書也強調,統計學應該要教「PPDAC問題解決循環」,即「問題計畫資料分析結論及溝通」。先從定義問題開始,再製定計畫,包括要測量什麼、如何測量,然後要收集資料,根據計畫展開統計分析,最後決定適當的結論,並清晰準確地溝通給外界知道。

正如一句名言所說的:「所有的模型都是錯的,但有些模型有用。」雖然統計的模型並不完美,但是如果我們想要得齣一些結論,在數據的洪流當中增進對這個世界的理解,這些模型還是有幫助的。

作者強調,統計學對於已知的事實作匯總,對於未知的不確定性作齣估計,最後應該以謙遜的態度,說明我們能從資料中得到什麼,不能得到什麼要抱持小心審慎的態度,包括對於各種媒體報導的數據和說法,進行審慎的判斷

本書對於統計學及其廣泛的應用作瞭深入解讀,讀這本書,你會對統計學產生興趣,知道統計學在做什麼,以及如何應用到實際問題上,還有統計學這門學問的美妙精髓與限製,這些將是讀者珍貴的收穫。

洞察世界:決策、未來與復雜性的解析 這是一部關於理解我們所處世界的全新視角,聚焦於如何駕馭信息洪流,將不確定性轉化為可控的決策基礎。 本書不探討具體的統計學公式或數據分析軟件操作,而是深入挖掘支撐現代社會運作的底層邏輯——概率思維、模型構建的局限性,以及如何利用結構化的思考框架去應對日常與宏觀層麵的復雜挑戰。 第一部分:認知的邊界與信息過載 在信息爆炸的時代,我們獲取數據的能力前所未有地強大,但“理解”的深度卻在不斷稀釋。本書開篇便直指現代人麵臨的核心睏境:我們被數據包圍,卻被真相疏遠。 1. 敘事陷阱與真實性的漂移: 現代媒體和社交網絡傾嚮於傳播引人入勝的故事而非細緻的分析。本書剖析瞭敘事如何係統性地扭麯我們對現實的認知。我們關注的焦點往往是被精心挑選或誇大的“異常值”,而非支撐係統穩定運行的“常態”。我們將探討如何識彆那些試圖將復雜係統簡化為二元對立的敘事結構,並訓練自己的“反敘事雷達”。這要求讀者放下對“簡單答案”的渴望,擁抱世界的內在模糊性。 2. 可見性偏差(Visibility Bias)與決策盲點: 為什麼我們總是高估那些引人注目的風險(如空難、恐怖襲擊),而低估那些緩慢侵蝕我們生活的結構性風險(如慢性病、氣候變化的影響)?本書闡述瞭“可見性偏差”如何塑造瞭公共政策和個人選擇的優先級。我們研究瞭那些不被統計學模型輕易捕獲,卻對長期結果産生決定性影響的“隱形變量”,例如文化慣性、製度惰性或突發的地緣政治事件。重點在於,如何主動尋找那些“尚未發生”或“不被討論”的風險和機會。 3. 模型的局限性與“黑天鵝”的陰影: 任何模型都是對現實的簡化,但我們常常將模型視為現實本身。本書批判性地審視瞭過度依賴預測模型所帶來的風險,尤其是在金融市場、流行病預測和技術迭代速度的預估上。我們不否認模型的價值,但強調理解模型的假設條件、構建過程中的主觀乾預點,以及它們在麵對“結構性斷裂”時的脆弱性。真正的洞察力來自於理解模型的邊界在哪裏,以及在模型失效時,該如何依靠第一性原理進行推斷。 第二部分:從因果到結構——理解係統的運作方式 本書的核心轉嚮瞭如何超越簡單的相關性分析,去構建對復雜係統的深層理解。這不僅僅是關於“什麼導緻瞭什麼”,更是關於“係統如何自我維持”以及“在哪裏進行乾預纔能産生最大效用”。 4. 延遲效應與反饋迴路的迷宮: 許多重大的社會和經濟現象都有顯著的延遲效應。一項政策在今天實施,其全部影響可能在十年後纔顯現。本書詳細分析瞭正反饋(自我強化的循環)和負反饋(自我調節的機製)在塑造長期趨勢中的作用。讀者將學習如何識彆時間滯後,避免因果倒置的錯誤判斷,並理解“臨界點”(Tipping Points)的齣現機製——即係統可能在幾乎沒有預兆的情況下發生劇烈轉變。 5. 網絡的韌性與脆弱性: 現代世界是高度互聯的,從供應鏈到社交網絡,再到電網。本書側重於網絡科學的基本思想,解釋瞭係統是如何通過其連接的拓撲結構來決定其彈性的。我們將考察“中心性”與“冗餘性”之間的權衡:過度優化和效率提升往往是以犧牲冗餘度為代價,從而使得係統在遭遇小擾動時,更容易發生級聯故障。理解網絡的結構,是理解大規模失敗模式的關鍵。 6. 行為經濟學與集體決策的非理性: 人類決策很少是純粹理性的優化過程。本書整閤瞭行為科學的洞察,探討群體決策(如市場恐慌、政治極化)是如何偏離最優路徑的。我們關注錨定效應、損失厭惡在集體層麵如何放大波動性,以及社會規範和群體認同感如何壓倒個體理性計算。目標是建立一個更現實的“人性模型”,而不是一個理想化的“經濟人模型”,從而更好地預測群體行為的集體後果。 第三部分:在不確定性中行動的藝術 理解復雜性不是為瞭讓人陷入宿命論的絕望,而是為瞭提供一套更具適應性的行動框架。本書的最後一部分著眼於“如何行動”。 7. 適應性管理與試錯的價值: 麵對無法完全預測的未來,僵化的五年計劃注定失敗。本書倡導“適應性管理”的哲學——設計一係列小規模、可逆的實驗,持續收集反饋,並根據新信息快速調整方嚮。這是一種從工程學和生態學中汲取的智慧,強調迭代而非完美預測。我們將討論如何區分“可控的風險”與“不可接受的風險”,並在前者中積極探索。 8. 多元視角與交叉學科的融閤: 復雜問題的解決方案往往隱藏在學科的交界處。一個純粹的經濟學傢可能無法解決貧睏問題,一個純粹的工程師也無法預見技術的社會反作用。本書鼓勵讀者主動跳齣專業壁壘,將曆史學、人類學、生物學乃至藝術理論的視角融入對現實的分析中。真正的洞察力來源於對不同知識體係之間摩擦和互補性的敏感捕捉。 9. 倫理的錨點與長遠視野: 在追求效率和優化最大化的過程中,我們很容易失去對“什麼是好的生活”或“什麼是公平的社會”的基本判斷。本書最後強調,無論數據分析模型多麼先進,它們都必須服務於一個清晰的倫理目標。我們探討如何在不確定性中堅持長期主義,抵抗短視的誘惑,確保技術和知識的進步是服務於人類共同福祉的,而非僅僅是放大短期利益的工具。 總結: 《洞察世界》提供給讀者的,不是一個輕鬆掌握所有答案的工具包,而是一種認知升級。它要求讀者學會欣賞復雜性,珍視不確定性,並發展齣一種堅韌的、基於批判性思維的判斷力,使之能夠在信息迷霧中,更清晰地辨識齣驅動世界真實運轉的那些基本力量。它關乎如何從一個被動的“數據消費者”,成長為一個主動的“意義構建者”。

著者信息

作者簡介

大衛.史匹格哈特David Spiegelhalter
大衛.史匹格哈特爵士是英國的統計學傢,劍橋大學統計實驗室(Statistical Laboratory)的溫頓風險與證據溝通中心(Winton Centre for Risk and Evidence Communication)主任。他是他所鑽研領域中最常被引用、且最具影響力的研究工作者之一,並獲選為2017-18年皇傢統計學會(Royal Statistical Society)總裁。

譯者簡介

羅耀宗
颱灣清華大學工業工程係、政治大學企業管理研究所碩士班畢業。曾任《經濟日報》國外新聞組主任、寰宇齣版公司總編輯。所著《Google:Google成功的七堂課》(The Seven Success Lessons from Google)獲中華民國經濟部中小企業處九十四年度金書獎。另著有《第二波網路創業傢:Google, eBay, Yahoo劃時代的繁榮盛世》(Netpreneurs 2.0)。譯作無數,包括《一課經濟學》、《選擇的自由》等。現為財金、商業、科技專業自由文字工作者、《哈佛商業評論》全球中文版特約譯者。

圖書目錄

緻謝 11

 

導論 13

我們為什麼需要統計學/將世界化為資料/統計教學法/關於本書

 

第1章    用百分比瞭解情況:類別資料和百分率 31

次數和百分比的溝通/類別變數/比較一對百分比

 

第2章    滙總和溝通數字 51

描述資料分布的廣度/描述數字群之間的差異/描述變數之間的關係/描述趨勢/溝通/使用統計量說故事

 

第3章    為什麼我們還是要查看資料?母體與測量值 85

從資料中找答案──「歸納推論」的過程/當我們有瞭全部的資料/「鐘形麯線」/母體是什麼?

 

第4章    什麼因造成什麼果?隨機試驗 105

「相關不錶示有因果關係」/到底什麼是「因果關係」?/不能隨機化時,怎麼辦?/當我們觀測到有關聯性,能夠怎麼做?/我們能否從觀測性資料得齣因果關係的結論?

 

第5章    利用迴歸將關係建模 129

迴歸線就是模型/處理一個以上的解釋變數/不同種類的反應變數/超越基本的迴歸建模

 

第6章    演算法、分析和預測 149

尋找型態/分類和預測/分類樹/評估演算法的錶現/機率「準確度」的組閤測量值/過度配適/迴歸模型/更複雜的技術/演算法麵對的挑戰/人工智慧

 

第7章    對於正在發生的事,我們能有多確定?估計和區間 191

性伴侶人數/拔靴法

 

第8章    機率:不確定性和變異性的語言 207

一點都不難的機率法則/條件機率─當機率取決於其他的事件/「機率」到底是什麼?/如果我們觀測一切,機率從何處介入?

 

第9章    結閤機率與統計 229

中央極限定理/這個理論如何幫助我們確定估計值的準確度?/計算信賴區間/調查的誤差範圍/我們應該相信誤差範圍嗎?/當我們擁有所有的資料,會發生什麼事?

 

第10章  迴答問題和宣稱發現:假說檢定 251

什麼是「假說」?/為什麼我們需要對虛無假說做正式的檢定?/統計顯著性/運用機率論/執行許多次顯著性檢定的危險/內曼─皮爾遜理論

 

第11章  用貝氏方法,從經驗中找答案 299

貝氏方法是什麼?/勝率和概似比/概似比和法醫學/貝氏統計推論/意識形態之爭

 

第12章  事情怎麼會齣錯? 331

「可再現性危機」/蓄意詐欺/「有問題的研究實務」/研究人員實際上做瞭多少有問題的研究實務?/溝通失敗/文獻會齣什麼問題?/新聞辦公室/媒體

 

第13章  如何把統計做得更好 351

改善產生的結果/改進溝通/協助找齣不良的做法/發錶偏差/評估一項統計宣稱或報導/麵對根據統計證據發錶的聲明,要問的十個問題/資料倫理/良好的統計科學實例

 

第14章  結論 367

 

詞彙解釋 369

註釋 397 

圖書序言

  • ISBN:9789860657968
  • 叢書係列:經營管理
  • 規格:平裝 / 416頁 / 23 x 16.8 x 2.2 cm / 普通級 / 單色印刷
  • 齣版地:颱灣
  • 適讀年齡:20歲~80歲

圖書試讀

專傢好評:

 

史匹格哈特可能是世界上最齣色的統計溝通大師……《統計的藝術》值得拜讀和學習。我讀過,受益良多。

──提姆.哈福德(Tim Harford),《親愛的臥底經濟學傢》(The Undercover Economist)作者

 

如果你想要培養看清真實世界的技能,並且誠實且嚴肅地告訴別人它的真實麵貌,那麼這是你該讀的書。

──邁剋爾.布拉斯特蘭德(Michael Blastland),《如何用數字唬人:用常識看穿無所不在的數字陷阱》(The Tiger That Isn’t)共同作者

 

威爾斯(H.G. Wells)說的『統計思想有一天會像讀寫一樣,成為高效率公民必備的能力』這句話經常為人引用。那一天肯定已經到瞭。這本精彩好書提供非技術性和生動有趣的敲門磚,介紹統計思想的基本工具。威爾斯一定讚許有加。

──阿德裏安.史密斯爵士(Sir Adrian Smith)教授,英國皇傢學會會士,艾倫.圖靈研究所(Alan Turing Institute)董事

 

即使具有統計專長的人,也能在本書找到不少深具啟發性的文字,因為史匹格哈特思緒清晰,溝通能力卓越,經驗豐富。這是值得一般大眾閱讀的精心力作。

──多蘿西.畢曉普(Dorothy Bishop),牛津大學教授

 

現代統計學深入淺齣的齣色踏腳石。

──大衛.漢德(David J. Hand),《不大可能法則》(The Improbability Principle)作者

用戶評價

评分

說實在話,最近幾年颱灣社會對於「數據素養」的討論越來越熱烈,不論是政治選舉、經濟分析,還是連網紅的業配文,都少不瞭幾張麯線圖和百分比。然而,真正能把這些數字「嚼碎」後吸收的讀者,我看還是少數。我特別欣賞這本書的企圖心,它試圖拉高視野,將統計從一門專門技術,提升到一種看世界的視角。這不像坊間那些隻專注於Excel操作或是SPSS軟體的工具書,它強調的是「藝術」——這意味著需要大量的案例剖析和情境模擬。我希望作者能用颱灣讀者熟悉的在地脈絡來舉例,例如解釋某個民調的抽樣設計齣瞭什麼問題,或是某個社會學研究的數據呈現如何被有心地扭麯。如果它能提供一套清晰的邏輯框架,讓我一看數據就能迅速判斷其可靠性與代錶性,那纔是真正掌握瞭「世界」的一角。我不需要成為統計學傢,但我需要一個能讓我自信地與人討論數據時,不顯得外行的「武功秘笈」。

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這本《統計的藝術:如何從數據中瞭解事實,掌握世界》光是書名就夠吸引人瞭,身為一個每天被各種新聞、民調轟炸的颱灣讀者,我對「瞭解事實」這檔事簡直是抱持著一種既渴望又有點懷疑的態度。市麵上講統計的書很多,但大多不是冷冰冰的數學公式堆砌,就是流於錶麵、講瞭一堆口號卻沒提供實戰工具。我特別好奇這本書是如何做到「藝術」這個層次的,畢竟統計的本質其實就是一門如何用數字說服人心的學問,背後充滿瞭哲學思辨和人性考量。我希望它能教我的,不隻是如何計算標準差或P值,而是更深層次地,教我如何辨識那些藏在數據背後的陷阱、偏見,甚至是惡意的誤導。畢竟在資訊爆炸的年代,擁有獨立思考的能力比什麼都重要,如果這本書能真正幫我築起一道數據的防火牆,讓我不再輕易被那些華麗的圖錶唬弄,那它就絕對是物超所值瞭。我期待它能像一位經驗豐富的導遊,帶領我穿梭在複雜的統計迷宮中,指引我找到真相的蛛絲馬跡,而不是把我丟進去自生自滅。

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這本書的書名帶有一種宏大的抱負,「掌握世界」聽起來有點太誇張,但或許作者想錶達的是,理解瞭數據的運作法則,就掌握瞭現代社會運行的底層邏輯。我個人對社會科學中的量化研究特別有興趣,但常常覺得,那些嚴謹的學術論文,讀起來比法律條文還難懂,充滿瞭行話。所以,我期待這本書能扮演一個「翻譯官」的角色,把那些高深的統計概念,用日常生活的語言和生動的比喻解釋清楚。例如,當談到母體與樣本的關係時,能不能用夜市裡撈魚的例子來說明?當談到因果推論的睏難時,能不能結閤最近的某個公共衛生議題來探討?如果它能做到像一位好的高中老師那樣,既能深入淺齣,又能保持學術的嚴謹性,那麼它將會是教科書之外,最好的輔助讀物。我希望讀完之後,不隻是學到「怎麼做」,更能理解「為什麼要這樣做」的背後原因。

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坦白說,很多關於統計的書籍,在颱灣讀者看來,往往有種「水土不服」的問題,它們的範例多半是西方國傢的社會結構或金融市場,套用到颱灣這個獨特的社會環境時,總覺得少瞭點貼近感。所以我對《統計的藝術》抱持著一份觀察者的角度,看看它如何處理颱灣特有的數據挑戰,比如傳統文化對調查結果的影響,或者特定產業數據的稀缺性。如果這本書能提供一些在資源有限或數據不透明的情況下,依然能提取有效資訊的「野路子」或「變通方法」,那就太厲害瞭。畢竟,現實世界很少提供完美符閤古典統計假設的數據集。我更傾嚮於那些實戰導嚮、充滿泥土氣息的討論,而不是純粹的數學證明。畢竟,生活在這個島嶼上,我們需要的不是一套放諸四海皆準的萬靈丹,而是一個能讓我們在這個特定環境下,做齣相對明智判斷的工具箱。

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對於一個對資訊的真實性日益敏感的普通上班族來說,這本書最吸引我的地方,其實是那個「藝術」二字所暗示的「詮釋能力」。數據本身是中性的,但呈現和解讀數據的過程,卻充滿瞭主觀的選擇。我希望作者能花大力氣去剖析那些常見的「視覺陷阱」,比如刻意被拉伸的Y軸、誤導性的對比圖,甚至是選擇性報導數據區間的常見手法。我想要學會的,不僅是計算平均數,更是如何辨識那些「精心設計的假象」。如果這本書能教會我,光看圖錶就能嗅齣不對勁的味道,能讓我對那些用數字包裝的宣傳保持警惕,那它就成功地賦予瞭我一種「數據免疫力」。這比單純記憶幾個公式要來得實用一萬倍。我期待它能成為我每日接觸資訊時,心裡那個永不疲倦的質疑者,幫助我在這個資訊戰的時代中,保持清醒的頭腦和獨立的判斷。

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