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統計會犯錯 如何避免數據分析中的統計陷阱 版權信息
- ISBN：9787115433749
- 條形碼：9787115433749 ; 978-7-115-43374-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
統計會犯錯 如何避免數據分析中的統計陷阱 本書特色
本書簡明扼要地指出了現代科學研究中常見的錯誤統計方法，幫助你理解這些統計錯誤產生的原因，并且告訴你如何檢查研究中隱藏的錯誤，如何避免這些統計錯誤，從而掌握正確使用統計的方法。本書可以為你提供如下幫助：.提出正確的問題，設計合理的試驗，選擇合適的統計分析方法，并一以貫之；.如何理解p值、顯著性、無顯著性、置信區間和回歸；.選取恰當的樣本容量，避免犯這一類錯誤；.報告分析結果，發布數據和源代碼；.需要遵循的程序、采取的步驟和有用的分析軟件。對科學家來說，閱讀這本簡明、有說服力的指南，可以幫助你做出正確的統計研究！對統計學家來說，請將這本書推薦給你認識的每一個人！閱讀本書、了解統計中常見的錯誤，邁向正確統計！
統計會犯錯 如何避免數據分析中的統計陷阱 內容簡介
面對充滿不確定性的未知世界，人們在科學研究中需要大量使用統計分析方法。但是，如何正確使用統計分析方法充滿玄機，即使對那些杰出和聰明的人也是如此。讀完此書你會驚訝地發現，許多科學家使用的統計方法中其實隱藏著許多謬誤和陷阱。 《統計會犯錯》這本書簡明扼要地指出了現代科學研究中常見的統計謬誤，諸如 p 值與基礎概率謬誤、統計顯著性和模型誤用等。從這本書中，你將理解什么是統計謬誤及其產生的原因，了解如何檢查科學研究中隱藏的統計謬誤，你還將學會如何正確地使用統計方法，如何在科學研究中避免這些統計謬誤。
統計會犯錯 如何避免數據分析中的統計陷阱 目錄
第 1章 統計顯著性簡介 1
p值的力量 2
統計的心理暗示 5
奈曼-皮爾遜檢驗 6
構建置信區間 8
第 2章 統計功效與低功效統計 11
功效曲線 12
低功效困境 15
低功效的原因 17
遇紅燈時錯誤轉彎 19
置信區間的優勢 21
膨脹的真理 22
第3章 偽重復：理智地選擇數據 31
什么是偽重復 32
如何應對偽重復 34
生物學批量數據 35
同步現象造成的偽重復 36
第4章 p值與基礎概率謬誤 41
基礎概率謬誤 43
一個小測試 44
藥檢中的基礎概率謬誤 45
如何用吸煙數據說謊 46
如何應對基礎概率謬誤 48
樣本越多就越好嗎 51
大西洋鮭魚的腦功能成像試驗 56
如何控制FDR 57
第5章 統計顯著性的誤判 61
顯著性水平的微小差異 62
關注顯著性 67
第6章 雙重數據 71
圓形統計分析 72
向平均數回歸 76
停止準則 79
第7章 連續性錯誤 83
二分法？多此一舉 84
統計疲勞 86
復雜的混雜因素 87
第8章 模型誤用 91
西瓜數據的擬合 93
相關與因果 98
辛普森悖論 99
第9章 自由研究還是無意識偏向 105
危險的隨意探索 107
避免認知偏向 110
第 10章 統計顯著性簡介 115
無法復制的基因學 116
使再現變得容易 119
試驗，清洗，重復 122
第 11章 數據背后的真相 125
被囚禁的數據 126
數據分享的絆腳石 127
數據衰變 129
細節遺漏 131
已知的未知 131
偏倚的結果報告 132
檔案柜中的科學 135
未公布的臨床試驗 136
找出報告偏倚 138
強制披露 139
第 12章 我們能做些什么 143
統計教育 146
科學出版 149
你能做到的事 153
參考文獻 157
p值的力量 2
統計的心理暗示 5
奈曼-皮爾遜檢驗 6
構建置信區間 8
第 2章 統計功效與低功效統計 11
功效曲線 12
低功效困境 15
低功效的原因 17
遇紅燈時錯誤轉彎 19
置信區間的優勢 21
膨脹的真理 22
第3章 偽重復：理智地選擇數據 31
什么是偽重復 32
如何應對偽重復 34
生物學批量數據 35
同步現象造成的偽重復 36
第4章 p值與基礎概率謬誤 41
基礎概率謬誤 43
一個小測試 44
藥檢中的基礎概率謬誤 45
如何用吸煙數據說謊 46
如何應對基礎概率謬誤 48
樣本越多就越好嗎 51
大西洋鮭魚的腦功能成像試驗 56
如何控制FDR 57
第5章 統計顯著性的誤判 61
顯著性水平的微小差異 62
關注顯著性 67
第6章 雙重數據 71
圓形統計分析 72
向平均數回歸 76
停止準則 79
第7章 連續性錯誤 83
二分法？多此一舉 84
統計疲勞 86
復雜的混雜因素 87
第8章 模型誤用 91
西瓜數據的擬合 93
相關與因果 98
辛普森悖論 99
第9章 自由研究還是無意識偏向 105
危險的隨意探索 107
避免認知偏向 110
第 10章 統計顯著性簡介 115
無法復制的基因學 116
使再現變得容易 119
試驗，清洗，重復 122
第 11章 數據背后的真相 125
被囚禁的數據 126
數據分享的絆腳石 127
數據衰變 129
細節遺漏 131
已知的未知 131
偏倚的結果報告 132
檔案柜中的科學 135
未公布的臨床試驗 136
找出報告偏倚 138
強制披露 139
第 12章 我們能做些什么 143
統計教育 146
科學出版 149
你能做到的事 153
參考文獻 157
展開全部
統計會犯錯 如何避免數據分析中的統計陷阱 作者簡介
作者簡介：亞歷克斯.萊因哈特（Alex Reinhart），卡耐基梅隆大學（Carnegie Mellon University）統計學教師和博士生。他從德克薩斯大學奧斯汀分校（University of Texas at Austin）獲得物理系學士學位，并應用物理學和統計學研發定位放射性設備。譯者簡介：劉樂平，中國人民大學統計學系博士畢業，現為天津財經大學統計學、金融學教授，博士生導師，大數據統計研究中心主任。
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