東大教授親自傳授！文組輕鬆學統計 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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具体描述

日本牛頓授權新系列上市

東京大學倉田博士教你從0開始學統計！

用4堂課認識統計，文組也能輕鬆駕馭

★適合國中～高中生★

　　生活中常會見到各式各樣的統計數據，例如：政治人物支持率、電視節目收視率、品質良率、市場調查問卷或新藥的有效率等等，該如何有效判別這些數據，成為大數據時代的一大課題，而從國高中程度的統計，可以學到多少呢？請從以下問題測試看看你對統計了解多少：

　　1.「若民調支持率從31%降到29%，代表支持率跌破三成」這說法可信嗎？

　　2. 標示「果汁含量15%」的飲料，檢測後只有「14.5%」，廠商在騙人嗎？

　　3.「巧克力消費量高的國家，諾貝爾獎得主人數也多」代表巧克力可使人變聰明嗎？這說法哪裡有問題呢？

　　4.「人民平均存款金額為1200萬」是真的嗎？

　　只要簡單的計算，就能了解這些數據背後的真實度有多少，也就不用過度為資訊感到焦慮，擔心受騙。

　　本書為日本牛頓授權新系列，以對話的方式輕鬆釐清在學習過程中會有的誤解跟迷思，同時也附上許多圖解跟算式，可一起動手算算看，最後還有公式總整理，方便讀者將內容再做回顧複習，就算是擔心數學不拿手的文組生也可以輕鬆駕馭！

好的，这是一本名为《東大教授親自傳授！文組輕鬆學統計》的图书简介，内容将侧重于描述该书可能涵盖的统计学核心概念、学习方法、目标读者群以及其独特的教学视角，同时避免提及具体章节内容或原书名。 --- 图书简介：洞悉数据背后的逻辑——为非量化思维者量身打造的统计学入门指南在这个信息爆炸的时代，数据分析能力已不再是理工科领域的专属特权。无论是进行市场调研、解读社会现象，还是在日常工作中做出更明智的决策，对统计学的基本理解都至关重要。然而，对于习惯于人文社科、语言文学或艺术等领域思维模式的读者而言，面对复杂的公式、抽象的概率模型，往往望而却步。本书正是为破解这一困境而生。它并非一本枯燥的教科书，而是一部精心设计的“思维转换工具箱”，旨在帮助所有对数字心存芥蒂、渴望掌握数据解读能力的学习者，轻松跨越统计学的初始门槛。一、核心理念：从“理解”到“应用”的无缝对接本书最大的特色在于，它彻底摒弃了传统统计学教学中过于侧重数学推导的模式。我们的目标不是培养统计学家，而是培养出能够有效运用统计思维的社会科学工作者、商业人士和普通大众。我们将统计学的核心概念，例如平均数、标准差、概率分布、相关性与因果关系、假设检验等，全部置于现实世界的情境中进行讲解。通过大量来源于社会学、心理学、经济学和日常媒体报道的真实案例，读者将直观地感受到统计学如何解释世界，而非仅仅是计算数字。我们坚信，统计学的精髓在于“逻辑”而非“代数”。本书将花费大量篇幅，引导读者建立起“如何提问”的能力。在面对一项研究报告或一则新闻时，读者应学会追问：样本是否具有代表性？测量工具是否可靠？观察到的现象是否真的是原因导致的结果？二、结构设计：循序渐进，步步为营全书内容组织遵循“直观感受先行，专业术语殿后”的原则，确保学习过程的顺畅和愉悦：第一部分：摆脱恐惧——统计思维的基石本部分聚焦于建立读者对“不确定性”的接纳。我们将详细探讨“描述性统计”的强大之处——如何用最简洁的图表和数字概括庞大群体的特征。重点讲解集中趋势（均值、中位数、众数）与离散程度（方差、标准差）在不同情境下的实际意义，例如，为什么在收入分布中，中位数往往比平均数更能反映典型情况。第二部分：预测的艺术——概率与抽样的奥秘概率论常被视为统计学的难点，但本书将其转化为关于“可能性”的日常讨论。我们会用大量生活化的例子，如彩票、天气预报、产品缺陷率等，解释大数定律和中心极限定理的直观含义。抽样方法（随机抽样、分层抽样等）的讲解，将着重强调样本如何影响推断的可靠性，帮助读者批判性地评估调查结果的泛化能力。第三部分：推断的逻辑——从样本到整体的桥梁这是本书的核心篇章，专注于“推论性统计”。我们将深入浅出地解析“区间估计”和“假设检验”。假设检验不再是冰冷的$P$值，而是转化为一场严谨的“法庭辩论”：我们如何收集证据（数据），来判断一项声称（零假设）是否值得推翻。本书将详细区分“显著性”与“重要性”的概念，避免读者陷入过度依赖$P$值陷阱的误区。第四部分：关系探究——相关性、回归与因果陷阱线性回归分析将以“建立预测模型”而非“解方程组”的方式呈现。重点在于解读回归系数的含义，以及模型拟合度的评估。更为关键的是，本部分将重点剖析“相关不等于因果”这一统计学的黄金法则。通过剖析混杂变量、中介变量和调节变量的复杂关系，训练读者在解读研究时，能够精准识别潜在的混淆因素，避免草率地得出因果结论。第四部分：进阶视角——非参数方法与数据可视化精要对于那些需要处理非正态分布数据或样本量较小的读者，本部分将介绍几种常用的非参数检验方法的应用场景。同时，我们极为重视数据可视化的力量。除了标准的柱状图和散点图，本书还将介绍如何通过更具信息量的图表（如箱线图、热力图）来揭示数据中隐藏的故事，并辨识那些具有误导性的可视化设计。三、教学特色：针对文科学习者的优化路径 1. 比喻先行，公式后置：每个核心概念的引入，都先依赖于一个深入人心的、非数学的比喻，确保读者在概念上建立清晰的图像，公式仅作为对这种直观理解的精确数学描述。 2. “警惕陷阱”专栏：穿插在各章节中，专门指出文科和商科学习者在实践中常犯的统计误区，例如对“显著性”的误读、对“回归平均”现象的忽视等。 3. 工具应用导向：虽然本书不侧重于软件操作，但会提供清晰的指引，说明在实际使用如Excel、SPSS或R等工具进行分析时，应重点关注哪些输出结果，以及如何解释这些结果，强调的是“解读能力”而非“操作熟练度”。四、谁应阅读本书？本书面向所有希望用更科学、更严谨的方式来分析和理解世界的学习者：人文学科、社会科学专业的学生和研究者：需要批判性地阅读学术论文，并为自己的研究设计和数据解读打下坚实基础。市场营销、人力资源、公关领域的专业人士：渴望通过数据驱动决策，准确评估活动效果和用户反馈。所有对新闻报道、民意调查抱有好奇心，希望看穿数据表象背后的真相的普通读者。阅读本书后，您将不再惧怕图表和百分比，而是能自信地运用统计的思维框架，在复杂的信息海洋中，迅速抓住问题的本质，做出清晰、合理的判断。这是一场思维方式的升级，它将赋予您一种看待世界的全新视角。

图书目录

第1節課在社會中靈活運用的統計
STEP1 了解民意調查結構
統計是什麼? .....................................................14
預測1000人乃至1億人想法的「民意調查」 ........................18
完全錯誤預測下任總統的雜誌出版社 ....................................27
解讀民意調查時須注意調查方式 ..........................................32
購物網站的評價，也許跟一般民眾的意見有所分歧 ..................37
引導出真實答案的「隨機化問答」 ......................................39

STEP2 人壽保險的保費由統計決定
1年當中，約有0.1%的40歲男性死亡 .................................44
決定保險的保費金額，需仰賴統計 .......................................52
保障10年的保險費用如何決定？ ........................................58
為什麼保險費用因人而異？ ................................................64
偉人傳記① 預言彗星到來的哈雷 ........................................70

第2節課試著利用圖表進行數據分析吧！
STEP1 一起學習圖表和平均值吧！
數據分析的第一步：數據的圖表化 .......................................74
4月∼7月出生的人運動神經超群！？ ...................................78
小心平均值的陷阱 ............................................................84
平均儲蓄金額為1327萬日圓是真的嗎？ ..............................89

STEP2 自然界中最為一般的圖表：常態分布
按照身高順序排列，便會出現吊鐘形狀的圖表 ........................96
由彈珠台的彈珠產生的常態分布 ........................................100
從常態分布的偏差，識破麵包店的謊言 ...............................104
法國軍隊裡，身高157cm的年輕人很少？ ..........................110
從統計數據揭開造假的相撲比賽 ........................................113
偉人傳記② 發現常態分布的棣美弗 ...................................118

第3節課更加仔細掌握數據的特徵
STEP1 調查差異度，進行數據分析！
來調查甜甜圈的差異程度吧！ ...........................................122
來計算數據的差異程度吧！ ..............................................130
常態分布由平均和標準差決定 ...........................................138
用標準差來思考投資風險 .................................................144

STEP2 來計算考試的偏差值吧！
參加考試時常見的「偏差值」是什麼？ .............................152
偏差值是這樣計算的！ ....................................................157
極端的數據會造成偏差值超過100 .....................................164
挑戰計算偏差值的問題！ .................................................168
偉人傳記③ 數學之王：高斯.............................................174

STEP3 越有錢壽命越長！？分析兩項數據的關係！
用來表示數據關係的「相關」 ..........................................176
一起來調查關係強度吧！ .................................................182
葡萄酒價格是如何決定的？ ..............................................196
入學考試沒有意義？ .......................................................207
須注意擷取數據的方式 ....................................................211
越愛吃巧克力的國家，諾貝爾獎得主也越多？！ ...................214
要小心注意偽相關 ..........................................................218
為了選出更加令人喜歡的設計 ...........................................224

第4節課從有限的數據中推測全體的特徵
STEP1 計算數據和真實數值之間的差距
收視率20%的誤差為±2.6% ...........................................230
丟擲10枚硬幣時出現正面的有幾枚？ ................................244
內閣支持率下降，也許單純只是誤差？ ...............................248
選舉的確定當選取決於誤差 ..............................................254
調查不合格品的比例 .......................................................262

STEP2 有統計學意義指的是？
確認新藥是否真的有效？ .................................................268
用彈珠思考假設檢定 .......................................................278
利用假設檢定驗證成分是否和標示相同 ...............................288
偉人傳記④ t 分布的創始人高斯特 ....................................296

图书序言

ISBN：9789864613229
規格：平裝 / 304頁 / 14.8 x 21 x 2 cm / 普通級 / 雙色印刷 / 初版
出版地：台灣

本書分類：自然科普> 數學> 概論

图书试读

前言

　　在各式各樣的實務場合都已採用統計學。除了醫療、傳染病學調查領域，在農業試驗、品質管理、市場經濟測量、教育效果鑒定及測試等自然、社會、人文方面，統計學已經是不可或缺的存在。我們能透過GNP或物價指數等具體的數據，來掌握經濟活動的規模大或物價水準等一般概念；從多項檢查數值來計算某種特定疾病的風險機率之「預測」方法，也是統計的運用之一；而在調查新開發的教學法是否有效時，被稱為「假設檢定」的統計方法也能發揮本質上的作用。

　　統計學中含有大量具體且實際的要素，另一方面其理論基礎卻是由數學語言組成。因此應該也有不少人雖然有興趣，但卻覺得難以親近吧！不過，統計學使用數學亦有其優點。數學可說是所有學問的「共通語言」，透過運用數學理論能為數據解析的思考方式帶來一般性和通用性。也就是說，不管擁有什麼樣的背景，由於數據解析的理論具共通性，因此任何專業領域皆能加以學習應用。

　　本書提供學習統計的第一步。讀者能從教授和學生有趣的對話當中，一次掌握統計學的重點。希望本書中的知識，能作為「解讀數據的能力」在未來對各位有所幫助。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我个人认为，这本书最大的价值在于它成功地实现了“去魅”的过程。统计学在很多人心中都有一个高高在上的“学术光环”，感觉只有经过严格训练的人才能驾驭。然而，这位东大教授显然深知文科读者的痛点——对数学的天然恐惧和对理论抽象性的不适。他非常注重“讲故事”的能力，书中穿插的那些小故事和历史背景，比如某个著名统计学实验的由来，不仅让内容变得生动有趣，也帮助我们理解这些方法背后的逻辑和适用场景。我发现自己读起来完全没有那种“赶进度”的焦虑感，反而更像是在读一本关于“如何理性思考”的指南。书中的图表设计也极其用心，色彩搭配柔和，标识清晰明了，完全没有那种传统教材里灰蒙蒙、密密麻麻的压迫感。这让我深刻体会到，好的教育者，其核心任务是引导而非压制，这本书做到了这一点。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书给我的体验是极度舒适且富有启发性的。它没有试图将文科生强行变成数学家，而是提供了一把钥匙，让我们能够以一个更精明、更少被误导的视角去理解这个充斥着数据和概率的世界。阅读过程中，我最大的感受就是“被尊重”——作者似乎非常理解我们的局限，并用最友善的方式来弥补这些差距。书中的语言风格极其自然流畅，读起来毫无障碍，很多地方我甚至会心一笑，觉得这位教授真是个可爱又智慧的长者。这本书成功地打破了我对统计学“高冷”的刻板印象，让我意识到，理解数据背后的逻辑，是这个时代赋予每个人的基本素养，而这本书，无疑是迈向这个素养的最佳起点。我已经推荐给身边几位同样对数据感到头疼的朋友了，相信他们也会有跟我一样的惊喜。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常巧妙，它没有一开始就抛出那些令人望而生畏的数学符号，而是循序渐进地构建知识体系。我特别欣赏作者在引入每一个新概念时，都会先用一个非常贴近我们日常经验的案例来铺垫。比如，讲到“均值”和“中位数”的区别时，他没有直接给出数学定义，而是用了某个城市不同收入人群的收入分布来做对比，生动地展示了极端值对平均数的影响，这种“先体验后理论”的教学方法，极大地降低了理解门槛。我感觉自己不是在学习一门冷冰冰的学科，而是在听一位经验丰富的智者在分享如何用数据看穿世界的本质。而且，书中对很多常见的统计误区都有专门的章节进行剖析，那些曾经让我困惑不解的“数据陷阱”，在作者的深入浅出的讲解下，变得豁然开朗。读完这些部分，我甚至开始有点小小的成就感，觉得统计学也不是那么遥不可及嘛。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种需要将统计知识应用于非学术领域，比如市场分析或者报告撰写的人来说，这本书提供了非常实用的“工具箱”。它不仅仅是理论的罗列，更侧重于“如何应用”。书中很多章节都详细讲解了如何选择合适的统计检验方法，以及如何解读结果，更重要的是，如何用通俗的语言把复杂的统计发现表达给不懂统计的决策者听。我特别喜欢它关于“P值”的解释，传统教材往往把P值讲得玄之又玄，让人感觉它是一个非常神秘的阈值。但这本书通过几个实际案例的模拟，清晰地展示了P值在决策中的实际意义，让这个概念变得非常“实用主义”。这种强调应用和沟通效率的教学取向，对于我们这些需要将数据转化为行动的文职工作者来说，简直是雪中送炭，让我对接下来的工作充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计实在是太抓人眼球了，那种简洁又不失学术气息的排版，一下子就让人觉得这不是一本枯燥的教科书。我记得我是在书店的推荐区偶然翻到的，本来对统计学这种东西是敬而远之的，总觉得那是理工科生的专属领域，充满了各种复杂的公式和看不懂的图表。可是这本书的标题，特别是“文组轻松学”这几个字，简直像一股清流直接注入我这个“文科癌”患者的心头。我当时就在想，一个东大教授亲自传授，这含金量自然是没得说的，但关键是“轻松学”，这对比度太强烈了，反而激起了我的好奇心。我拿起书翻看了几页介绍，发现作者真的在努力用一种非常口语化、生活化的方式来解释那些抽象的概念，比如用日常生活中遇到的概率问题来引出统计学的基本原理，这种接地气的教学方法，让我这个原本感到压力山大的读者瞬间放松了不少，觉得这或许真的可以一试，毕竟，在这个信息爆炸的时代，不懂点数据分析，感觉自己都要和社会脱节了。