统计会犯错-如何避免数据分析中的统计陷阱 本书特色

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。

统计会犯错-如何避免数据分析中的统计陷阱 内容简介

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，是迈向正确统计的首步！ 

统计会犯错-如何避免数据分析中的统计陷阱 目录

第1章　统计显著性简介　1p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　微小的极端　25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

统计会犯错-如何避免数据分析中的统计陷阱 相关资料

对本书的赞誉 “一本值得珍藏的小书……令人惊奇，统计门外汉入门必读。” ——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创始人 “一个令人愉快的和翔实的指南……全面而清晰。” ——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）眼科医院首席统计学家 “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 “我希望每个医生都能读到这本书。” ——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……真正令人愉悦，并将永远改变你对统计的看法。” ——本?罗斯韦尔（ben rothke），信息安全专家 “一个写得很好的、有趣的、有用的指南，包含了今日统计实践中常见的问题。” ——民间统计学家（civil statistician）网站 “任何研究人员都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），信息技术专家 “任何数据科学图书馆都应必读的重要读物。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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