具体描述
Build your confidence in understanding, calculating, and interpreting statistics with STATISTICS: PLAIN AND SIMPLE. This straightforward, conversational introduction to statistics presents just what its title promises -- a plain-and-simple overview of statistics that is clear, concise, and sparing in its use of jargon. You'll develop a strong awareness of the interaction between statistical methods and research methods along with a solid working knowledge of basic statistical cautions in research design, a strong understanding of the concept of significance, and the critical thinking skills necessary to apply these ideas.
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用户评价
让我感到最气愤的是，这本书对“简单”的理解似乎停留在了非常狭隘的层面——即只关注那些“教科书式”的、完美符合正态分布的理想化数据集。一旦我尝试将书中的方法应用到我工作中遇到的那些真实世界的数据上——那些充满了缺失值、异常点和明显的异方差性的“脏数据”——书里的指导就彻底哑火了。它给出的解决方案往往是：“如果数据不满足XX假设，请使用更高级的非参数方法”，然后就戛然而止了。它没有提供任何实用的、可操作的步骤来识别和处理这些常见的数据问题。难道现实世界的数据就应该被如此轻易地抛弃吗？一个真正实用的统计学工具书，应当教会读者如何与不完美的数据共存，如何进行稳健的分析。这本书仿佛生活在一个真空的实验室里，它提供的只是一个理想模型，而不是一个应对复杂现实挑战的作战手册。这种对实践脱节的傲慢，使得这本书的价值大打折扣。
评分这本书的组织结构，简直像是一条没有逻辑主线的河流，毫无章法地流向四面八方。它似乎认为读者已经对概率论和微积分有着超乎寻常的掌握，所以它跳过了大量基础概念的循序渐进的铺垫。比如，它在第三章突然开始讨论中心极限定理的各种变体，却在前两章对最基本的描述性统计量——众数、中位数、标准差——的解释轻描淡写，甚至只是给出了定义，完全没有深入阐述它们在不同数据分布下的适用性和局限性。这种“先跳跃、后补救”的写作手法，让我这个希望系统学习的人感到极度困惑。我不得不频繁地停下来，翻阅其他更基础的参考资料来填补这些巨大的知识鸿沟。如果这是一本给“进阶”学习者的书，那它的标题也应该有所体现，而不是用“Plain and Simple”来误导人。它更像是一系列零散的、高度专业化的讲座笔记被强行缝合在一起，缺乏一个统一的叙事线索来引导读者从A点到达B点，使得整体学习路径变得异常曲折和低效。
评分我必须坦白，这本书的排版和视觉呈现，简直就像是从上个世纪的学术期刊里直接扫描出来的。那种单调、密集的文本块，几乎没有留白，更别提那些粗糙的、难以辨认的图表了。我试着去理解书中的案例分析，结果发现那些图表——那些本应是理解数据的窗口——却像是一堆像素的灾难现场。线条模糊不清，坐标轴的标签小到需要放大镜才能看清，更糟糕的是，很多关键的数据点在图上根本无法准确识别。这直接导致了阅读体验的严重断裂。每当遇到一个需要图形辅助理解的概念时，我都要花费双倍的时间去尝试“解码”这些图像，而不是去吸收知识点本身。这不仅仅是美观的问题，而是功能性的缺失。一个声称“朴素直接”的教程，却用这种老旧、低效的视觉传达方式，本身就是一种巨大的矛盾。如果统计学已经被可视化工具革新了这么多年，这本书似乎对此一无所知，或者说，有意避开了这些现代化的进步。我读完后留下的不是知识的提升，而是眼睛的疲劳和对阅读体验的深深不满。
评分这本《Statistics Plain and Simple》读起来真是一场煎熬，简直是对统计学学习的“反向引导”。我原本期待的是一个能把我从云里雾里拉回地面的向导，结果呢，拿到的却是一本用复杂术语和晦涩概念把自己裹得严严实实的路标。书里大量篇幅都在探讨那些在实际应用中几乎派不上用场的理论推导，每一个公式的引入都伴随着一长串的数学符号，看得人头皮发麻。举个例子，它花了好几页去解释一个方差的最小二乘估计的渐近正态性，但对于初学者来说，他们更关心的是，我手头这份数据到底该怎么用T检验来判断均值有没有显著差异。这本书似乎完全忽略了读者的实际需求，它更像是一份写给同行审阅的、充满了学术腔调的论文集，而不是一本面向“朴实无华”的读者的入门指南。阅读体验极其受挫，每翻过一页，我都感觉离“简单”这个承诺更远了一步，更像是被扔进了一个由希腊字母构筑的迷宫。我真的想知道，作者是怎么做到把一个本该清晰明了的概念，描述得如同薛定谔的猫一样难以捉摸的。对于那些真正想通过统计学解决实际问题的人来说，这本书提供的帮助微乎其微，它更像是一个知识的“故纸堆”，而不是实用的工具箱。
评分这本书的习题和配套练习简直是另一个层面的折磨。它们完全与书本的主要内容脱节，或者说，它们似乎是从另一本完全不同的、难度高出十倍的参考书中抄袭过来的。很多题目要求读者进行手算，而且计算量巨大，让人感觉像是回到了一个没有计算器的年代，这与现代统计分析的理念格格不入。更关键的是，即使你通过繁复的计算得出了一个答案，书里也没有提供足够详尽的、可供对照的解题步骤或思路引导。结果就是，你可能花了好几个小时算出的结果，也不知道是对是错，更不明白自己在哪一步走了弯路。这种缺乏反馈和指导的练习设计，极大地打击了学习的积极性。学习不是为了做无意义的体力劳动，而是为了理解原理和应用能力。这本书的练习部分，不仅未能巩固知识，反而成为了一个消耗时间和精力的黑洞，让人对这本“简单”的书充满了“复杂”的怨念。
评分之前没觉得，读完社会学那本之后才知道这本书编得有多好，起码它条理是清晰的！！！不会东一块西一块，而且语言也比较简单，不把概念和公式复杂化。
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