统计会犯错：如何避免数据分析中的统计陷阱：the woefully complete guide
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作者[美]Alex Reinhart
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115433749
出版时间2015-03
四部分类子部>艺术>书画
装帧平装
开本16开
定价49.9元
货号11590228
上书时间2024-07-01
商品详情
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作者简介
作者简介： 亚历克斯·莱因哈特（Alex Reinhart），卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University）统计学教师和博士生。他从德克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas at Austin）获得物理系学士学位，并应用物理学和统计学研发定位放射性设备。 译者简介： 刘乐平，中国人民大学统计学系博士毕业，现为天津财经大学统计学、金融学教授，博士生导师，大数据统计研究中心主任。
目录
第 1章 统计显著性简介 1 p值的力量 2 统计的心理暗示 5 奈曼-皮尔逊检验 6 构建置信区间 8 第 2章 统计功效与低功效统计 11 功效曲线 12 低功效困境 15 低功效的原因 17 遇红灯时错误转弯 19 置信区间的优势 21 膨胀的真理 22 第3章 伪重复：理智地选择数据 31 什么是伪重复 32 如何应对伪重复 34 生物学批量数据 35 同步现象造成的伪重复 36 第4章 p值与基础概率谬误 41 基础概率谬误 43 一个小测试 44 药检中的基础概率谬误 45 如何用吸烟数据说谎 46 如何应对基础概率谬误 48 样本越多就越好吗 51 大西洋鲑鱼的脑功能成像试验 56 如何控制FDR 57 第5章 统计显著性的误判 61 显著性水平的微小差异 62 关注显著性 67 第6章 双重数据 71 圆形统计分析 72 向平均数回归 76 停止准则 79 第7章 连续性错误 83 二分法？多此一举 84 统计疲劳 86 复杂的混杂因素 87 第8章 模型误用 91 西瓜数据的拟合 93 相关与因果 98 辛普森悖论 99 第9章 自由研究还是无意识偏向 105 危险的随意探索 107 避免认知偏向 110 第 10章 统计显著性简介 115 无法复制的基因学 116 使再现变得容易 119 试验，清洗，重复 122 第 11章 数据背后的真相 125 被囚禁的数据 126 数据分享的绊脚石 127 数据衰变 129 细节遗漏 131 已知的未知 131 偏倚的结果报告 132 档案柜中的科学 135 未公布的临床试验 136 找出报告偏倚 138 强制披露 139 第 12章 我们能做些什么 143 统计教育 146 科学出版 149 你能做到的事 153 参考文献 157
内容摘要
面对充满不确定性的未知世界，人们在科学研究中需要大量使用统计分析方法。但是，如何正确使用统计分析方法充满玄机，即使对那些杰出和聪明的人也是如此。读完此书你会惊讶地发现，许多科学家使用的统计方法中其实隐藏着许多谬误和陷阱。《统计会犯错》这本书简明扼要地指出了现代科学研究中常见的统计谬误，诸如p值与基础概率谬误、统计显著性和模型误用等。从这本书中，你将理解什么是统计谬误及其产生的原因，了解如何检查科学研究中隐藏的统计谬误，你还将学会如何正确地使用统计方法，如何在科学研究中避免这些统计谬误。
主编推荐
本书简明扼要地指出了现代科学研究中常见的错误统计方法，帮助你理解这些统计错误产生的原因，并且告诉你如何检查研究中隐藏的错误，如何避免这些统计错误，从而掌握正确使用统计的方法。 本书可以为你提供如下帮助： ·提出正确的问题，设计合理的试验，选择合适的统计分析方法，并一以贯之； ·如何理解p值、显著性、无显著性、置信区间和回归； ·选取恰当的样本容量，避免犯这一类错误； ·报告分析结果，发布数据和源代码； ·需要遵循的程序、采取的步骤和有用的分析软件。 对科学家来说，阅读这本简明、有说服力的指南，可以帮助你做出正确的统计研究！ 对统计学家来说，请将这本书推荐给你认识的每一个人！ 阅读本书、了解统计中常见的错误，迈向正确统计！
精彩内容
面对充满不确定性的未知世界，人们在科学研究中需要大量使用统计分析方法。但是，如何正确使用统计分析方法充满玄机，即使对那些杰出和聪明的人也是如此。读完此书你会惊讶地发现，许多科学家使用的统计方法中其实隐藏着许多谬误和陷阱。 《统计会犯错》这本书简明扼要地指出了现代科学研究中常见的统计谬误，诸如 p 值与基础概率谬误、统计显著性和模型误用等。从这本书中，你将理解什么是统计谬误及其产生的原因，了解如何检查科学研究中隐藏的统计谬误，你还将学会如何正确地使用统计方法，如何在科学研究中避免这些统计谬误。
媒体评论
对本书的赞誉 “一本值得珍藏的小书……令人惊奇，统计门外汉入门书。” ——阿尔伯托·凯若（Alberto Cairo），迈阿密大学计算科学中心可视化项目主任 “如果你正在分析数据，发现了一些规律，但不知道是否正确，请参考这本书。” ——邱南森（Nathan Yau），加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）统计学博士，数据可视化网站Flowing Data “一个令人愉快的和翔实的指南……” ——约翰·沃森（John A. Wass），科学计算（Scientific Computing）网站 “我一定会把这本书推荐给那些对医学统计有兴趣的人和不喜欢统计学的医生。” ——卡缇·本斯（Dr. Catey Bunce）博士，穆尔菲尔兹（Moorfields）眼科医院统计学家 “我很喜欢这本书，并计划与我的许多学生分享。” ——妮科尔·拉齐维尔（Dr.Nicole Radziwill）博士，詹姆斯·麦迪逊大学（James Madison University）副教授 “我希望每个医生读一读这本书。" ——埃里克·拉莫特（Dr.Eric LaMotte）博士，华盛顿大学医学院 “一本大胆的书，一本迷人的书，令人愉悦，并将改变你对统计的看法。" ——本·罗斯韦尔（Ben Rothke） “一个写得很好的、有趣的、有用的指南，包含了统计实践中常见的问题。” ——民间统计学家（Civil Statistician）网站 “任何研究人员应该把这本书当作一个有价值的指南，来验证研究结论的正确性。” ——桑德拉·亨利-斯托克（Sandra Henry-Stocker） “任何数据科学图书馆应读的重要读物。此外，简练的写作风格会让你的兴趣大增，而且可以成为你未来项目的创意源泉，极力推荐。” ——洞察大数据（insideBIGDATA）网站
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