★2013年諾貝爾經濟學獎得主、《釣愚：操縱與欺騙的經濟學》作者羅伯‧席勒（Robert J. Shiller）重磅推薦
★全美各大名校經濟學教授一致讚譽
為什麼我們用沒完沒了又毫無意義的統計說法來思考與行動？
為什麼我們相信電腦從不犯錯，不管丟什麼垃圾進去，吐出的數據都是真理？
為什麼專家欺騙我們，而我們也常欺騙自己？
把統計當工具前，先搞懂統計常識！
運用數據做決定前，先學會不被數據欺騙！
每天喝兩杯咖啡會增加罹癌風險？
在農曆五行中的火年出生的人更容易死於心臟病？
卓越的公司有共同的成功特質與模式？
自殺傾向和出生月份有關？
數據可以幫助我們評估局勢，做出良好選擇；
數據也可能誤導我們，做出錯誤決策。
大數據時代，
問題不再是沒有足夠資訊做判斷，而是如何不被眼前的資料誤導。
到底該不該喝咖啡？每天該喝幾杯咖啡？
該選擇哪家航空公司？
如何投資？運彩怎麼買？
當數據會影響你的日常決策，
當騙子也習慣用數據說話，
你更需要學會辨識隱藏在數字背後的陷阱與詭計。
耶魯大學教授運用基本統計學原理，
只要會加減乘除，就能揭穿日常生活中的各種數據騙局，
並傳授避免落入數字陷阱的簡單準則：
◎為什麼我們容易被數據欺騙？
人們容易被模式、解釋模式的理論吸引，有意或無意地忽略與之矛盾的數據。
◎數據如何欺騙我們？
‧忽略干擾因素：章魚保羅預測世界盃賽事結果成功率高達九成，但該結論忽略了章魚偏好橫向條紋圖案的因素，它只是選擇自己喜歡的國旗樣式。
‧倖存者偏差：對於敵軍最常攻擊飛機哪些部位的觀察，不會包含那些已經被擊落無法返航的飛機。對航空公司滿意度的調查，不會包含那些只搭過一次就不再來的乘客。
‧變形的圖像：圖像可以幫助我們解讀數據，但也可能扭曲或破壞數據。一旦省略數據、顛倒數軸或使用不一致的數軸間隔，將形成截然不同的圖表，產生誤導。
◎如何區分真確與胡謅？
‧常識判斷：對於看似嚴謹，但不太合常理的說法，應尋求壓倒性的證據支持。
‧新數據檢驗：採集新的資料，對既有的解釋進行檢驗。
好評推薦
這是本非常有趣的書，卻揭示了非常嚴重的問題。我們經常會被數據愚弄，是時候拆穿這些詭計了！──諾貝爾獎經濟學得主、《釣愚：操縱與欺騙的經濟學》作者 羅伯‧席勒（Robert J. Shiller）
很有趣，很八卦，卻很有見地，本書注定會成為經典。蓋瑞‧史密斯分析無數因相信數據而吃虧的案例，來告訴讀者該如何避免，這比單純講大道理有用的多了。──加州大學洛杉磯分校（UCLA）統計學系教授 愛德華‧E‧利默（Edward E. Leamer）
蓋瑞．史密斯的《常識統計學》非常有趣，利用各種例子使讀者真正理解統計學，同時發現自己過去很多知識都是錯誤的。──哈佛大學政治經濟學教授 班傑明‧M‧傅利曼（Benjamin M. Friedman）
本書幫助我們在統計學氾濫的時代，學會認清真正有效的數據。──貝萊德（BlackRock）投資管理公司總經理 布萊恩‧懷特（Brian White）
具体描述
洞察数字时代的迷雾：解锁批判性思维与数据解读的艺术 在信息爆炸的今天，我们被海量的数据和看似权威的结论所包围。从新闻报道到市场分析，再到日常的决策制定，数据驱动的论断无处不在。然而，隐藏在光鲜数字背后的偏见、误导性陈述和逻辑陷阱，往往对我们的认知造成潜移默化的影响。本书旨在提供一套坚实而实用的工具箱，帮助读者穿透这些数字迷雾，培养出严谨、审慎的批判性思维，真正理解数据背上承载的信息的本质。 本书将带领读者进入一个审视数据、检验假设的思维训练场。我们不追求成为复杂的统计学家，而是聚焦于统计学思维的“常识”层面——那些在日常生活中，我们最容易被混淆、被误导的关键概念。我们将把焦点放在“如何提问”而非“如何计算”上，确保读者在面对任何统计陈述时，都能立即识别出其潜在的脆弱性。 第一部分：假设的陷阱与因果的迷思 数据分析的第一步，是理解支撑结论的基础假设。这些假设往往是无声的、默认的，却对最终的解释具有决定性的影响。 我们将深入探讨“选择性偏差”（Selection Bias），这是统计世界中最常见的“原罪”之一。错误的样本选择如何能将一个本是随机的现象扭曲成看似有力的证据？我们会剖析著名的“盖洛普民意调查”式的经典案例，展示当“谁被问到”比“问了什么”更重要时，结论如何失真。我们不仅仅是指出这种偏差的存在，更重要的是，提供一套检验样本代表性的实用流程，让读者学会问：“这个结果真的能代表我想知道的那个群体吗？” 紧接着，我们将挑战人类认知中最根深蒂固的误区之一：“相关性不等于因果性”（Correlation is not Causation）。我们将会详细拆解“混杂变量”（Confounding Variables）和“共同原因”的角色。例如，冰淇淋销量和溺水人数同时上升，背后的真正驱动力是什么？本书将提供清晰的逻辑框架，教导读者在看到“A和B同时发生”时，如何系统地排除共同驱动力的可能性，避免草率地将两者间的相关性等同于直接的因果链条。我们会通过生动的、非技术性的案例，区分“先因后果”和“真因实果”的微妙差别。 第二部分：数据的测量与解释的艺术 数据的价值取决于其测量的质量和解释的精确度。本部分将重点放在如何审视数据本身的构成，以及不同呈现方式如何引导不同的理解。 我们将深入剖析“操作性定义”（Operational Definitions）的重要性。一个看似简单的概念，如“贫困”、“成功”或“幸福”，在不同的研究中可能有天壤之别。本书将揭示，当研究者对关键变量的操作性定义模糊不清或具有倾向性时，整个研究的结论都会站立在沙丘之上。我们将通过对比不同社会指标的测量方法，训练读者的“定义侦查”能力。 随后，我们将把目光投向图形和可视化的强大影响力。图表是数字叙事最直接的载体，也最容易被“塑形”。我们将揭露常见的图形误导技巧：被截断的Y轴如何夸大变化幅度、不恰当的比例尺如何扭曲面积和体积、以及三维图表在二维平面上常犯的视角欺骗。掌握这些视觉陷阱的识别，能让读者在看到任何信息图时，都能先暂停一步，审视其基础的几何构成。 第三部分：概率的直觉与风险的评估 人类的直觉在面对概率时往往是失灵的。本部分旨在校准读者对不确定性和风险的自然感知，提供更稳健的概率思维。 我们将详细阐述“基准率谬误”（Base Rate Fallacy），这是理解医学诊断、法律裁决等领域中概率信息时的关键障碍。当一个罕见事件（低基准率）被一个高准确率的测试结果所支持时，人们往往会高估事件实际发生的可能性。我们将用清晰的贝叶斯推理（无需复杂的公式推导）来展示如何将先验知识（基准率）与新证据（测试结果）结合起来，得出更接近现实的结论。 此外，本书还将探讨“样本量”和“统计显著性”（Statistical Significance）的真正含义。我们不仅会解释P值是什么，更重要的是，它不是什么。统计显著性是否等同于实际重要性？一个微小的、无关紧要的差异，在足够大的样本下是否也会被标记为“显著”？读者将学会区分统计上的发现与实际生活中的意义之间的鸿沟。 第四部分：解读研究与应用常识 最后，本书将整合前述的分析工具，指导读者如何批判性地阅读和评价研究报告，并将所学知识应用于实际的政策评估和个人决策中。 我们将讨论“回归均值”（Regression to the Mean）现象，理解为什么那些极端的成功或失败往往不会持续。这对于评估“干预措施”的效果至关重要——如何区分真正的有效性与自然波动？ 此外，我们还将面对一个复杂的领域：“因果推断的挑战”。在无法进行完美对照实验的情况下，如何通过观察性研究来逼近因果关系？我们将介绍诸如“倾向性评分匹配”等概念的简化版本，帮助读者理解研究人员在试图控制偏见和选择效应时所做的努力和局限性。 本书的核心目标是培养一种怀疑精神——不是盲目地不信任，而是有根据地、系统地质疑信息来源的可靠性、测量的有效性以及解释的逻辑严密性。通过本书的学习，读者将获得驾驭数据世界的信心，将自己从被动的接收者转变为积极的、具有洞察力的分析者。你将不再轻易被图表说服，而是会带着一把“常识统计学”的标尺，去衡量每一个数字背后的真实重量。
著者信息
作者簡介
蓋瑞．史密斯（Gary Smith）
耶魯大學經濟學博士，並在耶魯大學任教七年，期間兩度獲得教學獎。其研究成果獲得彭博廣播（Bloomberg Radio Network）、CNBC、《富比士》（Forbes）、《紐約時報》、《華爾街日報》、《新聞週刊》（Newsweek）、美國《商業週刊》（BusinessWeek）、理財網站the Motley Fool 報導。
譯者簡介
劉清山
清華大學畢業，譯有《物種起源》（On the Origin of Species）、《橫向領導》（Getting it Done）。
蓋瑞．史密斯（Gary Smith）
耶魯大學經濟學博士，並在耶魯大學任教七年，期間兩度獲得教學獎。其研究成果獲得彭博廣播（Bloomberg Radio Network）、CNBC、《富比士》（Forbes）、《紐約時報》、《華爾街日報》、《新聞週刊》（Newsweek）、美國《商業週刊》（BusinessWeek）、理財網站the Motley Fool 報導。
譯者簡介
劉清山
清華大學畢業，譯有《物種起源》（On the Origin of Species）、《橫向領導》（Getting it Done）。
图书目录
序言
第一章 模式、模式、模式
混雜效應／選擇性報告與謊言／易受欺騙的本性／無論文，不生存／統計顯著性膜拜
第二章 不再神奇的超級暢銷書
去最好的學校／投票人數越多越好？／一醉方休／放下遙控器／請原諒我的直白／只有弱者留下來／受損的飛機／暢銷書的祕密
第三章 被誤傳的謀殺之都
麻州謀殺之都／請在我家後院開一座採石場
第四章 新的經濟學上帝
政府債務臨界點／相關性等同於因果關係？／墮胎會減少犯罪嗎？／是我的錯
第五章 洋基隊的門票真的划算嗎？
我的天哪／虛驚一場／讓他們吃蛋糕吧／有彈性的數線／將惡作劇翻倍／學生謊言／洋基隊的門票很划算／圖像的製作藝術
第六章 美國有多少非裔職業運動員？
蒙提霍爾問題／一個名叫佛羅里達的女孩／條件機率的混淆／假陽性問題／罕見病問題／達特茅斯鮭魚研究
第七章 辛普森悖論
某人的悖論／我要再來一杯咖啡
第八章 狀態火熱的雷．艾倫
小數定律／一項籃球研究／小華特．威廉姆斯／投擲馬蹄鐵／保齡球
第九章 勝者的詛咒
回歸平均值／西克理斯特的愚蠢／古老的謬誤何曾消亡？／道瓊指數落榜生／冠軍窒息／尋找學院院長和靈魂伴侶
第十章 如何改運？
第十一章 德州神槍手
癌症聚集恐慌
第十二章 終極拖延
死亡凹陷和尖峰／經過進一步研究／午夜的月餅／漫長的告別
第十三章 黑色星期一
火箭科學／巴斯克維爾的獵犬／五行噩運／花押決定論
第十四章 魔球
棒球迷信／如果你給我一個D，我就會死（die）／糟糕的出生月份／名人堂的死亡之吻
第十五章 特異功能真的存在嗎？
超感知覺／胡迪尼的挑戰／一個家庭對超自然現象的著迷
第十六章 彩券是一種智商稅
目之所及／我們都將為IBM工作／股票是一種不錯的投資／跑贏大盤（或者說為什麼我喜愛包裝工隊）／傻瓜四股／反向頭肩／如何（不）中彩券／不會破裂的泡沫／南海泡沫／波克夏泡沫／真實股價
第十七章 超級投資者
寬客／收斂交易／我只看數據／在推土機面前撿硬幣／閃電崩盤
第十八章 增長的極限
窮途末路
第十九章 何時相信，何時懷疑
被模式誘惑／具有誤導性的資料／變形的圖像／缺乏思考的計算／尋找混雜因素／手氣好／回歸平均值／平均定律／德州神槍手／當心經過剪裁的資料／缺乏理論的資料僅僅是資料而已／缺乏資料的理論僅僅是理論而已／美好的出生日
參考資料
第一章 模式、模式、模式
混雜效應／選擇性報告與謊言／易受欺騙的本性／無論文，不生存／統計顯著性膜拜
第二章 不再神奇的超級暢銷書
去最好的學校／投票人數越多越好？／一醉方休／放下遙控器／請原諒我的直白／只有弱者留下來／受損的飛機／暢銷書的祕密
第三章 被誤傳的謀殺之都
麻州謀殺之都／請在我家後院開一座採石場
第四章 新的經濟學上帝
政府債務臨界點／相關性等同於因果關係？／墮胎會減少犯罪嗎？／是我的錯
第五章 洋基隊的門票真的划算嗎？
我的天哪／虛驚一場／讓他們吃蛋糕吧／有彈性的數線／將惡作劇翻倍／學生謊言／洋基隊的門票很划算／圖像的製作藝術
第六章 美國有多少非裔職業運動員？
蒙提霍爾問題／一個名叫佛羅里達的女孩／條件機率的混淆／假陽性問題／罕見病問題／達特茅斯鮭魚研究
第七章 辛普森悖論
某人的悖論／我要再來一杯咖啡
第八章 狀態火熱的雷．艾倫
小數定律／一項籃球研究／小華特．威廉姆斯／投擲馬蹄鐵／保齡球
第九章 勝者的詛咒
回歸平均值／西克理斯特的愚蠢／古老的謬誤何曾消亡？／道瓊指數落榜生／冠軍窒息／尋找學院院長和靈魂伴侶
第十章 如何改運？
第十一章 德州神槍手
癌症聚集恐慌
第十二章 終極拖延
死亡凹陷和尖峰／經過進一步研究／午夜的月餅／漫長的告別
第十三章 黑色星期一
火箭科學／巴斯克維爾的獵犬／五行噩運／花押決定論
第十四章 魔球
棒球迷信／如果你給我一個D，我就會死（die）／糟糕的出生月份／名人堂的死亡之吻
第十五章 特異功能真的存在嗎？
超感知覺／胡迪尼的挑戰／一個家庭對超自然現象的著迷
第十六章 彩券是一種智商稅
目之所及／我們都將為IBM工作／股票是一種不錯的投資／跑贏大盤（或者說為什麼我喜愛包裝工隊）／傻瓜四股／反向頭肩／如何（不）中彩券／不會破裂的泡沫／南海泡沫／波克夏泡沫／真實股價
第十七章 超級投資者
寬客／收斂交易／我只看數據／在推土機面前撿硬幣／閃電崩盤
第十八章 增長的極限
窮途末路
第十九章 何時相信，何時懷疑
被模式誘惑／具有誤導性的資料／變形的圖像／缺乏思考的計算／尋找混雜因素／手氣好／回歸平均值／平均定律／德州神槍手／當心經過剪裁的資料／缺乏理論的資料僅僅是資料而已／缺乏資料的理論僅僅是理論而已／美好的出生日
參考資料
图书试读
序言
我們生活在大數據時代。高性能電腦和全球網路的強大組合正得到人們的讚美，甚至推崇。專家不斷告訴我們，他們發現了一種新的能力，可以篩選巨量資料並發現真相，這將為政府、商業、金融、醫療、法律以及我們的日常生活帶來革命。我們可以做出更明智的決策，因為強大的電腦可以分析資料，發現重要的結論。
也許事實的確如此，也許未必。有時，這些無所不在的資料和偉大、光明正確的電腦會得出一些非常怪異的結論。例如，有人一本正經地宣稱：
‧凌亂的房間會強化人們的種族主義傾向。
‧還未出生的小雞胚胎會影響電腦的隨機事件生成器。
‧當政府負債相對國內生產總值的比率超過百分之九十時，國家幾乎一定會陷入衰退。
‧在過去二十年美國犯罪率下降的原因中，合法墮胎的比例高達百分之五十。
‧如果每天飲用兩杯咖啡，將大為提高罹患胰腺癌的風險。
‧最成功的公司傾向於變得不那麼成功，最不成功的公司傾向於變得更加成功，因此過不久，所有公司都會淪為普通的公司。
‧出現在雜誌《運動畫刊》（Sports Illustrated）和電玩《勁爆美式足球》（Madden NFL）封面上的運動員會受到詛咒，他們可能會陷入平庸，或者受到運動傷害。
‧生活在高壓電線桿附近的兒童具有更大的罹癌風險。
‧人類有能力將死亡推遲到重大儀式過後。
‧亞裔美國人更容易在每月四號突發心臟病。
‧如果一個人的姓名首字母縮寫擁有積極的含義（比如ACE），那麼他可以多活三到五年。
‧平均來說，教名（第一個名字）以字母D開頭的棒球運動員的壽命比教名以字母E到Z開頭的運動員短兩年。
‧臨終病人可以被幾千英里以外傳送過來的積極心理能量治癒。
‧當NFC冠軍球隊贏得超級盃（美國超級盃總決賽在國家聯合會〔National Football Conference〕和美國聯合會〔American Football Conference，AFL〕分別比賽產生的冠軍之間舉行）時，股市幾乎一定會上漲。如果你購買股息率最高、每股價格第二低的道瓊工業平均指數，你就可以跑贏大盤。
這些說法顯然是錯誤的。不過，許多與此類似的說法每天都會出現在報紙和雜誌上。在如今的資訊時代，我們用沒完沒了而又毫無意義的資料指導我們的思想和行動。不難看出為什麼我們會反覆得出錯誤的推論，制定糟糕的決策。即使能夠得到比較充足的資訊，我們也不會永遠注意到數據的偏差性和無關性，或者科學研究的缺陷和誤導性。我們傾向於相信電腦從不犯錯，認為不管我們把什麼樣的垃圾扔進去，電腦都會吐出絕對真理。這種想法不僅存在於外行人的日常生活中，也存在於專業人員嚴肅認真的研究工作中。舉凡在流行刊物、電視、網路、競選活動、學術期刊、商業會議、法庭，政府聽證會，此類現象屢見不鮮。
幾十年前，資料非常稀少、電腦還沒有出現時，研究人員需要努力蒐集優質資料並進行審慎的思考，然後花費幾個小時甚至幾天的時間，從事艱苦的計算工作。現在，面對豐富的資料，研究人員通常不會花費太多的時間區分優質資料和垃圾，或者區分合理分析和垃圾科學。更糟糕的是，我們常常不假思索地認為，我們對大量資料的處理永遠不會出錯。我們匆匆忙忙地根據這些機器發出的夢囈制定決策——比如在經濟衰退期間提高稅賦，將我們一生的積蓄交給一些說得天花亂墜的財務分析師，根據最新的管理理念制定商業決策，用醫療騙術危害我們的健康——更糟糕的是，我們還會放棄心愛的咖啡。
英國經濟學家羅納德．寇斯（Ronald Coase）曾經嘲諷道：「如果你拷打資料足夠長的時間，它一定會招供。」《常識統計學》考察了幾十個扭曲的結論。只需片刻的思考，你就會發現這些結論的問題。有時，無恥之徒故意用這些說法來誤導我們。有時，天真快樂的研究人員並沒有意識到他們所製造的惡作劇。
我寫這本書的目的是幫助我們遠離錯誤──包括外部錯誤和自己造成的錯誤。你將學到一些簡單的指導準則，用於測試其他人或者你自己說出的不可靠的觀點。人們用數據欺騙我們，我們也經常用數據欺騙自己。
我們生活在大數據時代。高性能電腦和全球網路的強大組合正得到人們的讚美，甚至推崇。專家不斷告訴我們，他們發現了一種新的能力，可以篩選巨量資料並發現真相，這將為政府、商業、金融、醫療、法律以及我們的日常生活帶來革命。我們可以做出更明智的決策，因為強大的電腦可以分析資料，發現重要的結論。
也許事實的確如此，也許未必。有時，這些無所不在的資料和偉大、光明正確的電腦會得出一些非常怪異的結論。例如，有人一本正經地宣稱：
‧凌亂的房間會強化人們的種族主義傾向。
‧還未出生的小雞胚胎會影響電腦的隨機事件生成器。
‧當政府負債相對國內生產總值的比率超過百分之九十時，國家幾乎一定會陷入衰退。
‧在過去二十年美國犯罪率下降的原因中，合法墮胎的比例高達百分之五十。
‧如果每天飲用兩杯咖啡，將大為提高罹患胰腺癌的風險。
‧最成功的公司傾向於變得不那麼成功，最不成功的公司傾向於變得更加成功，因此過不久，所有公司都會淪為普通的公司。
‧出現在雜誌《運動畫刊》（Sports Illustrated）和電玩《勁爆美式足球》（Madden NFL）封面上的運動員會受到詛咒，他們可能會陷入平庸，或者受到運動傷害。
‧生活在高壓電線桿附近的兒童具有更大的罹癌風險。
‧人類有能力將死亡推遲到重大儀式過後。
‧亞裔美國人更容易在每月四號突發心臟病。
‧如果一個人的姓名首字母縮寫擁有積極的含義（比如ACE），那麼他可以多活三到五年。
‧平均來說，教名（第一個名字）以字母D開頭的棒球運動員的壽命比教名以字母E到Z開頭的運動員短兩年。
‧臨終病人可以被幾千英里以外傳送過來的積極心理能量治癒。
‧當NFC冠軍球隊贏得超級盃（美國超級盃總決賽在國家聯合會〔National Football Conference〕和美國聯合會〔American Football Conference，AFL〕分別比賽產生的冠軍之間舉行）時，股市幾乎一定會上漲。如果你購買股息率最高、每股價格第二低的道瓊工業平均指數，你就可以跑贏大盤。
這些說法顯然是錯誤的。不過，許多與此類似的說法每天都會出現在報紙和雜誌上。在如今的資訊時代，我們用沒完沒了而又毫無意義的資料指導我們的思想和行動。不難看出為什麼我們會反覆得出錯誤的推論，制定糟糕的決策。即使能夠得到比較充足的資訊，我們也不會永遠注意到數據的偏差性和無關性，或者科學研究的缺陷和誤導性。我們傾向於相信電腦從不犯錯，認為不管我們把什麼樣的垃圾扔進去，電腦都會吐出絕對真理。這種想法不僅存在於外行人的日常生活中，也存在於專業人員嚴肅認真的研究工作中。舉凡在流行刊物、電視、網路、競選活動、學術期刊、商業會議、法庭，政府聽證會，此類現象屢見不鮮。
幾十年前，資料非常稀少、電腦還沒有出現時，研究人員需要努力蒐集優質資料並進行審慎的思考，然後花費幾個小時甚至幾天的時間，從事艱苦的計算工作。現在，面對豐富的資料，研究人員通常不會花費太多的時間區分優質資料和垃圾，或者區分合理分析和垃圾科學。更糟糕的是，我們常常不假思索地認為，我們對大量資料的處理永遠不會出錯。我們匆匆忙忙地根據這些機器發出的夢囈制定決策——比如在經濟衰退期間提高稅賦，將我們一生的積蓄交給一些說得天花亂墜的財務分析師，根據最新的管理理念制定商業決策，用醫療騙術危害我們的健康——更糟糕的是，我們還會放棄心愛的咖啡。
英國經濟學家羅納德．寇斯（Ronald Coase）曾經嘲諷道：「如果你拷打資料足夠長的時間，它一定會招供。」《常識統計學》考察了幾十個扭曲的結論。只需片刻的思考，你就會發現這些結論的問題。有時，無恥之徒故意用這些說法來誤導我們。有時，天真快樂的研究人員並沒有意識到他們所製造的惡作劇。
我寫這本書的目的是幫助我們遠離錯誤──包括外部錯誤和自己造成的錯誤。你將學到一些簡單的指導準則，用於測試其他人或者你自己說出的不可靠的觀點。人們用數據欺騙我們，我們也經常用數據欺騙自己。
用户评价
评分
我得說，這本書最讓我驚艷的是它對於「數據偏差」的揭露層面。以前總以為只要數據看起來「大、多、準」，那結論就沒問題了。但讀完這本書才驚覺，原來「如何取樣」才是決定一切的關鍵。作者用了好幾個段落來深入剖析「樣本代表性不足」會如何扭曲結果，而且這些手法在現實世界中，無論是商業市場調查還是政治公關操作中都屢見不鮮。我印象最深的是關於「倖存者偏差」的討論，那簡直是為我過去多年來對某些成功學書籍的盲從敲響了警鐘。這本書並沒有停留在理論層面，它還教你如何設計出「相對公平」的調查問卷，避免誘導性的提問，這點對於從事行銷企劃或市場研究的朋友來說，簡直是無價之寶。它不是教你如何「做」統計，而是教你如何「質疑」統計，這種由內而外的覺醒，是其他理論書很難給予的。
评分這本《常識統計學》真的是近年來我看到最實用、也最「接地氣」的統計學入門書了！坦白講，我以前對統計學這種東西是敬而遠之的，總覺得那套公式、那些圖表，離我這個平凡上班族的生活實在太遙遠了。每次看到新聞報導那些「顯著差異」、「抽樣誤差」，腦袋就自動打結。但作者厲害的地方就在於，他完全是用我們日常生活中會遇到的情境來切入，像是買車的促銷方案、選舉民調的眉角，甚至是網路上那些看似科學的健康傳聞。他沒有直接丟給你艱澀的數學證明，而是像一個經驗老道的鄰家大叔，帶著你一步一步拆解那些「聽起來很有道理，但其實站不住腳」的論述。特別是關於「假設檢定」的部分，作者的解釋非常生動，讓我終於明白，原來我們在做很多日常決策時，其實不自覺地就在用某種形式的統計思維，只是我們把它「常識化」了。這本書讓我感覺，統計學不是高不可攀的學問，而是保護自己不被資訊洪流帶著跑的「心智防護罩」。對於想擺脫「數字焦慮」的讀者來說，這絕對是入手的第一本好書，讀完後會忍不住想找身邊的數據來驗證一下！
评分老實說，現在市面上談統計的書多如牛毛，很多都淪為教科書的翻版，讀起來枯燥乏味，讀完一輪還是搞不清楚重點。我當初抱著半信半疑的心態入手這本耶魯的公開課教材，沒想到它的編排結構竟然這麼有巧思。它不像傳統的教科書那樣循規蹈矩，反而是從一個個「爭議點」出發，去探討背後隱藏的統計陷阱。例如，書中對於「因果關係」和「相關性」的區分，講得實在是太到位了。我們常常看到某些產品廣告打著「吃了這個可以改善睡眠」之類的口號，但這背後可能是完全忽略了控制變數的混淆效應。作者透過幾個非常生活化的案例，巧妙地將那些抽象的學術概念轉化為具體的判斷標準。對於一個習慣資訊快速吸收的台灣讀者來說，這種由「應用」回推「理論」的學習路徑，效率實在是高太多了。它強迫你必須用批判性的眼光去看待所有拋給你的數據，這才是現代人必備的生存技能啊。
评分總體來說，這本書的價值遠超乎它所探討的「常識」層面，它培養的是一種健全的、對資訊抱持懷疑態度的現代公民精神。現在網路資訊爆炸，各種立場的人都試圖用數據來支持自己的論點，如果你沒有一套基本的統計辨識能力，很容易就成為被操弄的對象。這本《常識統計學》就像是送給我們每個人的「數據識讀手冊」。書中對於如何解讀「P值」的實務建議，讓我對於過去在學術論文中看到那些動輒「p<0.05」的結果，有了更為審慎的看法。它提醒我們，統計結果不是絕對真理，而是基於特定條件下的「最佳猜測」。我已經把這本書推薦給身邊所有從事教育、媒體和金融業的朋友了，因為在這「演算法決定一切」的時代，理解統計的邊界，比理解如何計算平均數要重要得多。這是一本值得反覆閱讀，並在需要時隨時翻閱的工具書。
评分這套書的語氣，說真的，非常「美式幽默」又帶著一種直率感，跟台灣學術界那種比較拘謹的寫法完全不同，讀起來非常輕鬆，完全沒有「上公開課」的壓力感。我是在通勤時間斷斷續續讀完的，很多段落讀到會忍不住在心裡跟作者擊掌叫好，因為那些「原來如此！」的瞬間實在太多了。它不會過度簡化複雜的概念，但絕對會找到最直覺的類比來解釋。例如，作者提到「信賴區間」時，把它比喻成幫統計結果打一個「安全氣囊」，這個畫面感立刻就出來了。這讓我想起過去上過的幾次統計補習班，老師們總是用一堆希臘字母和積分公式來嚇唬人，但這本書卻是用生活中的邏輯來重建你的信心。對那些害怕數學、但又必須面對數據決策的職場人士，這本書簡直就是及時雨，讓你敢於和老闆或客戶討論數據背後的「不確定性」。
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