具體描述
幫你看清數字背後的真相，不被信息轟炸忽悠
吃飯吃藥看病看報都用得到的統計思維，
提升你的“數字感”
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◎ 內容簡介
我們時常遇到大量統計數據，如占比、患病率、風險值等。大量或顯或隱的數字，都可能因誤讀或誤用而扭麯真相，要讀懂它們進而做齣閤理判斷，“統計意識”不可或缺。
本書幫讀者瞭解數字方麵的22個常見錯誤和花招，它們齣現在評價速度和重要性的大小、準確率和排名的高低等眾多情境中。本書會告訴你各種數字的采集和錶達過程可能齣現哪些偏差進而産生“睡前看屏幕會死人”等誤導性看法，負責可信的統計數據工作又該遵循怎樣的指南。
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◎ 圖書推薦
一本日常統計學的傑齣指南……巧妙地把睏難的感念解釋得通俗易懂，是一本應景又活潑的讀物。——Manjit Kumar，《泰晤士報》
精彩易讀地解釋瞭應如何理解新聞中的數字……在讀者提供瞭偵測誤導的工具。——Nick Renninson，《每日郵報》
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◎ 作品看點
★ “數字感覺”能幫你翻譯重要的生活信息，免於恐慌和盲目
“45歲以上的父親，生的孩子發生癲癇的概率高 18%”“睡前在屏幕上閱讀可能會害死你 ”都是常見的報道措辭。如果你因此恐慌，情有可原，但大可不必。因為這些信息都還可以翻譯：比如第一條就是“34—45歲父親，生的孩子的癲癇患病率是0.0024%，而45歲以上父親的該風險提高到0.0028% ”，第二條則是“睡前連續閱讀4小時屏幕會令人平均減少睡眠10分鍾，長此以往或損害健康”。
透過本書，我們會瞭解到文字背後隱藏著數字、相對比例後麵隱藏著絕對比例等幾十條提升“數字感覺”的實用tips，不被博眼球的錶達濛蔽雙眼。
★ 每章都是一颱袖珍謠言粉碎機
更確定就等於更重要嗎？震驚：碳排放和肥胖之間竟然有關聯？使人變得暴力的因素，竟然有汽水？檢測準確率達99%就大可信任？醜演員演技更好？......本書22章，每章為你介紹一種數字誤會、理解偏差或思維盲點，每五韆字的篇幅幫你解決一個問題，明快乾脆。
★ 數字也可以很幽默
掌握小學數學就能讀懂本書。作者援引的都是身邊案例，壞壞的英式幽默和腦筋急轉彎一般的統計謬誤和悖論，如“某大學女性錄取率更低但每個院係的女性錄取率都更高”，給你的閱讀增添輕鬆愉悅。
作者簡介
◎ 作者/譯者介紹
湯姆·芝華士（Tom Chivers），科學作傢，曾供職於《每日電訊報》、BuzzFeed等媒體，2018年起為自由職業者。2018年獲英國皇傢統計學會“新聞‘統計性’優異奬”。2017年獲美國心理學會（APA）媒體奬，並列入英國科學作者奬、英國科學寫作新聞奬短名單。
大衛·芝華士（David Chivers），英國杜倫大學商學院經濟學副教授，曾任牛津大學講師。在優秀學術期刊上多有發錶。研究領域包括不平等、增長和發展等。
譯者：
鄧妍，心理學碩士，數學、經濟學與統計學綜閤學科碩士。曾任投資分析師。為知名媒體擔任專職翻譯多年。現從事筆譯和心理谘詢工作。
目錄資訊
引 言 001
01 數字也會誤導人 009
02 軼事證據 ：她用這種方法重獲健康 019
03 樣本量 ：說髒話力氣大？ 027
04 偏差樣本 ：網上調查靠得住嗎 039
05 統計顯著性 ：更確定不等於更重要 047
06 效應量 ：睡前看屏幕害死人？ 059
07 混雜因素 ：碳排放緻肥胖？ 065
08 因果性 ：汽水使人暴力？ 075
09 這個數字大嗎 085
10 貝葉斯定理 ： 95% 準確率沒意義 091
11 絕對風險和相對風險 101
12 測量的東西變瞭吧 107
13 排 名 117
14 它在文獻中有代錶性嗎 125
15 追求新奇 133
16 采櫻桃謬誤 147
17 預 測 153
18 模型中的假設 165
19 得州神槍手謬誤 175
20 幸存者偏差 185
21 對撞偏差 ：醜演員演技更好？ 195
22 古德哈特定律 ：指標的詛咒 205
結論與統計寫作指南 215
緻 謝 227
注 釋 229
譯名對照錶 249
· · · · · · (收起)
讀後感
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用戶評價
我是在一個偶然的機會接觸到這本《數字一點不老實》的，當時隻是想找本輕鬆的書來打發時間，沒想到卻挖掘齣瞭一塊寶藏。這本書的敘事風格極其獨特，它沒有那種宏大的理論框架，而是聚焦於那些隱藏在日常生活細節中的“數字陷阱”。作者的筆觸細膩而尖銳，總能精準地捕捉到人們在麵對數據報告、市場調查乃至日常決策時所産生的心理偏差。舉個例子，書中關於“平均值陷阱”的論述，簡直是為我量身定做的——我一直以為自己對數字還算敏感，結果被作者用幾個看似荒謬卻又無懈可擊的例子證明瞭，我收集到的信息可能隻是被“平均化”後的假象。更難能可貴的是，這本書的結構安排非常巧妙，每一章的轉摺都設計得恰到好處，讓你在感到被“欺騙”的同時，又對真相的揭示充滿期待。它不是在教你如何成為數學傢，而是在教你如何成為一個更聰明的“懷疑者”，對任何聲稱“根據數據證明”的論斷保持一份警惕和審視。這對於我們這個信息爆炸的時代來說，無疑是一劑清醒劑。
评分這本書的文字韻律感非常強，讀起來有一種獨特的節奏感，不像很多技術類書籍那樣乾巴巴地推公式。它更像是一係列精巧的短篇小故事集，每一個故事都圍繞著一個核心的“數字不老實”的案例展開。我特彆喜歡作者敘事時那種略帶嘲諷的幽默感，那種仿佛在對讀者說：“看，人類就是這麼容易被這種小伎倆濛蔽的”的語氣，讓人在感到被冒犯的同時，又忍不住自我檢討。比如關於“抽樣誤差”的那段描述，作者用一個關於選擇性采樣的社區調查來舉例，把那種看似隨機實則精心策劃的偏差描繪得淋灕盡緻，讓我對所有未經深入瞭解的民意調查都産生瞭本能的不信任感。整本書的排版和設計也很有心思，總能在關鍵的地方用粗體或者斜體來強調某個被忽略的細節，引導讀者的注意力。讀完後，我感覺自己的思維模式被輕輕地撬動瞭一下，那種不適感（因為習慣瞭依賴直覺）很快就被一種掌控感所取代——我不再是數字的被動接收者，而是主動的質疑者和解讀人。
评分我得承認，在讀《數字一點不老實》之前，我對數據的理解非常膚淺，總覺得隻要樣本量夠大，結果就不會錯。這本書像是一劑猛藥，徹底清洗瞭我對“大數定律”的盲目崇拜。作者在探討統計學中的“顯著性檢驗”時，采取瞭一種非常叛逆的角度，他沒有一味地贊美P值，而是深入剖析瞭研究人員如何為瞭追求“統計學上的成功”而有意無意地操縱數據邊界。這種揭秘式的寫作手法，讓我對科學研究和學術論文中的那些看似神聖的數字産生瞭全新的敬畏——不是對數字本身的敬畏，而是對那些運用和解讀數字的人的復雜性的敬畏。這本書的深度在於，它沒有停留在簡單的“如何計算”，而是深入到瞭“為什麼這些數字會說謊”。它迫使讀者去思考背後的動機、方法論的缺陷以及闡釋者的立場。讀完這本書，我感覺自己不再滿足於“結果”，而是開始沉迷於“過程”的嚴謹性，這對我後續的閱讀和工作都産生瞭深遠的影響，絕對是一次思維層麵的升級。
评分這本《數字一點不老實》的書，真是讓人欲罷不能！我一直覺得數字和數據分析這種東西應該是冰冷、刻闆的，是那種需要嚴謹的邏輯和冷靜的頭腦纔能駕馭的領域。然而，這本書徹底顛覆瞭我的認知。作者仿佛是一位魔術師，將那些看似枯燥乏味的數字玩得活靈活現，充滿瞭狡黠和趣味。它不是那種教科書式的說教，而是用一種近乎故事的手法，把那些復雜的數學原理和統計學概念娓娓道來。我印象最深的是其中關於“概率的誤區”那一部分，作者通過幾個日常生活中極其貼切的例子，生動地展示瞭我們是如何被自己的直覺所欺騙，而那些被認為是“巧閤”的事件背後，其實有著強大的數學推力在支撐。閱讀的過程中，我時常會忍不住拍案叫絕，那種茅塞頓開的感覺，簡直比解開一道多年的謎題還要令人興奮。這本書的行文流暢，語言詼諧，即便是對數學有天然排斥感的人，也能在這種輕鬆的氛圍中，不知不覺地吸收那些“不老實”的數字邏輯，讓人對這個看似遙遠的世界産生瞭濃厚的興趣和親近感。強烈推薦給所有想在數據時代保持清醒頭腦的朋友們。
评分說實話，一開始我對書名《數字一點不老實》還有點懷疑，以為又是那種故弄玄虛的暢銷書。但翻開第一頁，我就知道自己錯瞭。這本書的閱讀體驗，更像是在跟隨一位經驗老到的偵探進行實地考察。作者的文字裏有一種近乎偏執的求真精神，他似乎對那些被包裝得天花亂墜的統計數字深惡痛絕，並決心要將它們“揪齣來示眾”。書中對“相關性與因果性”的區分，簡直是教科書級彆的精彩展示。他沒有用枯燥的公式堆砌，而是構建瞭一係列“不可能的場景”，讓你在忍俊不禁中領悟到兩者之間那道看似微小實則巨大的鴻溝。我尤其欣賞作者那種不妥協的態度，他似乎在用文字嚮讀者宣告：不要輕易相信你看到的第一個數字，去追問它的來源、它的計算基礎，以及它背後隱藏的利益驅動。這本書讀完後，我對商業報告、新聞標題，甚至朋友圈裏的“科學闢謠”，都多瞭一層審視的濾鏡。它沒有提供簡單的答案，但它教會瞭我提齣更深刻的問題，這纔是真正的智慧所在。
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