Statistical and Methodological Myths and Urban Legends pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Lance, Charles E. (EDT)/ Vandenberg, Robert J. (EDT)

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2008-10

价格:$ 101.70

装帧:

isbn号码:9780805862379

丛书系列:

图书标签:

统计学
方法论
学术研究
谬误
都市传说
科学
数据分析
研究设计
心理学
社会科学

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具体描述

This book provides an up-to-date review of commonly undertaken methodological and statistical practices that are sustained, in part, upon sound rationale and justification and, in part, upon unfounded lore. Some examples of these 'methodological urban legends' as we refer to them in this book are characterized by manuscript critiques such as: 'your self-report measures suffer from common method bias'; 'your item-to-subject ratios are too low'; 'you can't generalize these findings to the real world'; and, 'your effect sizes are too low'.Historically, there is a kernel of truth to most of these legends, but in many cases that truth has been long forgotten, ignored or embellished beyond recognition. This book examines several such legends. Each chapter is organized to address: what is the legend that 'we (almost) all know to be true'; what is the 'kernel of truth' to each legend; what are the myths that have developed around this kernel of truth; and, what should the state of the practice be. This book meets an important need for the accumulation and integration of these methodological and statistical practices.

《洞悉统计陷阱：打破学术界流传的数字迷思》在这数据爆炸的时代，统计学已经渗透到我们生活的方方面面，从市场营销到医学研究，从社会科学到环境保护，无处不在。然而，正如任何强大的工具都可能被误用或被曲解一样，统计学也充斥着各种被广泛接受但实则经不起推敲的“常识”和“惯例”。这些统计学上的“都市传说”，如同潜伏在数据海洋中的暗礁，常常误导研究者，扭曲事实，甚至导致灾难性的决策。《洞悉统计陷阱：打破学术界流传的数字迷思》一书，正是为了拨开笼罩在统计学实践中的迷雾而生。它并非一本传统的统计学教材，也非一本枯燥的理论分析，而是一次深入探索学术界广泛存在的、却常常被忽视的统计学谬误与方法论误区的旅程。本书致力于揭示那些根深蒂固的“统计神话”是如何形成，它们在现实研究中是如何被不加思索地复制和传播，以及它们最终如何可能误导我们对复杂现实的理解。本书的核心，在于对那些看似合理、实则充满逻辑漏洞的统计学“民间智慧”进行审慎的审视和严谨的批判。我们常常听到诸如“相关不等于因果”这样耳熟能详的警告，但在这个警告背后，隐藏着多少更细微、更具迷惑性的因果推断误区？本书将深入剖析那些在实际研究中，研究者们如何在不经意间模糊了相关性和因果性之间的界限，是如何在没有充分证据的情况下，将观察到的关联性归结为某种特定的因果关系。我们将探讨各种常见的混淆变量（confounding variables）处理不当的案例，以及那些由于对潜在偏差（bias）认识不足而产生的结论偏差。此外，本书还将目光投向统计学研究中那些关于“方法论”的普遍误解。例如，关于样本大小与统计功效（statistical power）的讨论，往往被简化为“越大越好”的直觉，但真正的功效和样本大小之间的关系远比这复杂得多。本书将深入探讨样本代表性、抽样方法（sampling methods）的局限性，以及如何合理地平衡样本大小、研究成本与统计推断的准确性。我们还会审视那些关于“数据挖掘”和“p值黑客”（p-hacking）的隐秘操作，揭示它们如何通过选择性报告和对数据的过度探索，人为地制造出统计学上的“显著性”，从而产生虚假的正面结果。书中还将广泛涉猎各种领域的研究实践，通过大量真实案例，生动形象地展示这些统计迷思是如何在实际研究中“作祟”的。从社会科学中对调查数据的错误解读，到医学研究中对临床试验结果的片面宣传，再到经济学中对宏观经济指标的误用，本书将层层剥开这些误导性统计的运作机制。我们会分析那些关于“显著性水平”（significance level）的僵化理解，以及如何通过对统计检验结果的过度依赖，而忽略了效应量（effect size）的重要性。本书并非要否定统计学的重要性，恰恰相反，它正是为了捍卫统计学作为科学研究基石的严谨性。通过深入剖析这些常见的统计陷阱和方法论误区，本书旨在提升读者对统计学研究的批判性思维能力，使他们能够更清醒地认识数据背后的复杂性，避免落入“数字的泥沼”。对于任何希望进行严谨研究、准确解读数据，并最终得出可靠结论的学者、研究人员、学生乃至任何对数据敏感的公众而言，《洞悉统计陷阱：打破学术界流传的数字迷思》都是一本不可或缺的读物。它将帮助你建立一套稳健的统计学“免疫系统”，让你在面对纷繁复杂的数据世界时，能够拨开迷雾，直达真相。