圖書描述
全美最幽默的斜槓統計學傢！最打破框架的統計學入門！
彆再誤會統計學！
☆幽默插圖與詼諧口吻，讓枯燥的統計學變得可愛又可口！
★丟掉繁瑣的數字計算，化繁為簡的說明統計重要觀念！
☆附有問題討論與解答，速效學習卻不馬虎喔！
Hey！怎麼還抱著笨重的統計學教課書？為什麼統計學讓你不快樂？
其實，學統計也可以很有趣、很生活但又很實在喔！
1.為什麼我條件不錯，卻單身到現在？
2.我應該嘗試醫生建議的新療法嗎？
3.為什麼會一直變胖，是不是漢堡吃太多？
4.總統大選的民調，有準嗎？
把你的人生睏惑，統統交給不可思議的統計學吧！
本書採用詼諧的口吻書寫，打破統計學書總是艱澀的印象，巧妙的將統計學的各個重要觀念，以生活化的舉例切入，透過一個個小故事，讓觀念變得更親切好懂，輕鬆就能融會貫通。不僅有助於快速瞭解統計學的整體概念和基本原理，還能經由書中的精采多元的例子，見識統計學的神通廣大！獻給所有在統計學書堆中感到沮喪與懷疑的初學者，告訴你，統計學一點都不難，還能幫助你把世界看得更清晰！
好評推薦
♚哥倫比亞大學統計學教授強力推薦
「好懂、好讀又平易近人，讓我愛上這本書！」──安德魯‧格爾曼（Andrew Gelman）
♛亞馬遜書店讀者五顆星狂熱推薦♛
超愛作者講解統計學概念的方式，少數讓我想一讀再讀的好書！－－Luke Duan
好棒的統計書，講解的「非常」好懂！尤其是對外行來說。－－Logan Mitchell
無論你在使用、學習或教授統計學，你都應該來讀這本書。－－Ercüment Yerlikaya
我很享受這本書，書中的舉例對瞭解和學習大有幫助－－Kindle Customer
通常我是不給評價的，但這本讓我真的忍不住，這本書真的非常適閤初學者，和那些除瞭學習統計研究方法之外，更想知道「為什麼」這麼做的人－－Akinjeji Adewale
（僅節錄，人數眾多）
彆再誤會統計學！
☆幽默插圖與詼諧口吻，讓枯燥的統計學變得可愛又可口！
★丟掉繁瑣的數字計算，化繁為簡的說明統計重要觀念！
☆附有問題討論與解答，速效學習卻不馬虎喔！
Hey！怎麼還抱著笨重的統計學教課書？為什麼統計學讓你不快樂？
其實，學統計也可以很有趣、很生活但又很實在喔！
1.為什麼我條件不錯，卻單身到現在？
2.我應該嘗試醫生建議的新療法嗎？
3.為什麼會一直變胖，是不是漢堡吃太多？
4.總統大選的民調，有準嗎？
把你的人生睏惑，統統交給不可思議的統計學吧！
本書採用詼諧的口吻書寫，打破統計學書總是艱澀的印象，巧妙的將統計學的各個重要觀念，以生活化的舉例切入，透過一個個小故事，讓觀念變得更親切好懂，輕鬆就能融會貫通。不僅有助於快速瞭解統計學的整體概念和基本原理，還能經由書中的精采多元的例子，見識統計學的神通廣大！獻給所有在統計學書堆中感到沮喪與懷疑的初學者，告訴你，統計學一點都不難，還能幫助你把世界看得更清晰！
好評推薦
♚哥倫比亞大學統計學教授強力推薦
「好懂、好讀又平易近人，讓我愛上這本書！」──安德魯‧格爾曼（Andrew Gelman）
♛亞馬遜書店讀者五顆星狂熱推薦♛
超愛作者講解統計學概念的方式，少數讓我想一讀再讀的好書！－－Luke Duan
好棒的統計書，講解的「非常」好懂！尤其是對外行來說。－－Logan Mitchell
無論你在使用、學習或教授統計學，你都應該來讀這本書。－－Ercüment Yerlikaya
我很享受這本書，書中的舉例對瞭解和學習大有幫助－－Kindle Customer
通常我是不給評價的，但這本讓我真的忍不住，這本書真的非常適閤初學者，和那些除瞭學習統計研究方法之外，更想知道「為什麼」這麼做的人－－Akinjeji Adewale
（僅節錄，人數眾多）
深入迷霧：探尋商業決策的底層邏輯與數據驅動的未來 本書簡介 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動商業世界前行的核心引擎。然而，原始數據往往如同未經雕琢的礦石，其內在的價值需要通過係統的分析與洞察纔能得以彰顯。本書並非專注於枯燥的數學公式推導，也避開瞭晦澀難懂的統計學術語，而是以一種全新的視角——商業決策的實際應用——來解構數據背後的復雜邏輯。 本書旨在為那些渴望從“經驗驅動”徹底轉嚮“數據驅動”的商業人士、管理者、市場分析師乃至有誌於在職場中提升決策質量的專業人士，提供一套清晰、實用的思維框架。我們相信，真正的力量不在於掌握瞭多少工具，而在於理解工具背後的原理，並將這些原理轉化為解決實際問題的能力。 第一部分：數據之眼——打破認知偏差與理解信息本質 在商業實踐中，我們常常被“幸存者偏差”、“確認偏誤”以及各種“直覺陷阱”所誤導。這些認知上的盲區，即便在經驗豐富的決策者身上也普遍存在，它們是導緻戰略失誤的隱形殺手。 本部分將深入剖析這些常見的認知偏差，並通過一係列高度貼近真實商業案例的敘事，展示這些偏差是如何在市場調研、産品迭代和資源分配中悄然發揮作用的。例如，我們會探討一個成功的營銷活動背後，究竟是運氣、時機還是可復製的策略？如何通過嚴謹的樣本設計，避免陷入“看似有效”的虛假成功？ 核心內容包括： 樣本的陷阱： 探討抽樣的科學性，如何識彆“被精心包裝”的數據集，並區分相關性與因果性的鴻溝。我們將通過分析兩個截然不同的客戶反饋案例，來展示不當抽樣可能帶來的災難性後果。 時間序列的迷惑： 市場波動是常態，但如何分辨是隨機噪聲還是趨勢的開端？我們將解析趨勢分解的實用方法，幫助管理者在季度報告的迷霧中捕捉到真正的市場信號。 A/B測試的陷阱與精髓： A/B測試是數字化轉型的基石，但一次“失敗”的測試意味著什麼？我們不僅會講解如何設置有效的對照組，更會探討在業務敏感期或資源受限情況下，如何優化測試周期與統計功效，以實現最快、最可靠的決策迭代。 第二部分：驅動引擎——從數據描述到預測性洞察 如果說第一部分是“看見”數據，那麼第二部分則是“駕馭”數據。本部分將帶領讀者跨越描述性統計的邊界，進入預測性分析的領域，但我們的重點永遠是“如何應用”，而非“如何計算”。 我們將聚焦於那些能直接影響業務增長的關鍵指標分析： 客戶價值的量化模型（LTV與CAC）： 如何準確地計算客戶生命周期價值（LTV）和客戶獲取成本（CAC），是決定營銷預算分配的命門。本書將拆解構建穩定LTV模型的關鍵變量，並闡述當模型預測與實際錶現齣現偏差時，業務部門應該如何反應。 風險與不確定性的量化： 商業的本質是管理風險。我們將介紹如何使用概率分布的概念，來量化項目失敗的可能性，以及在投資組閤中實現風險分散的實用策略。這不是深奧的金融工程，而是針對項目經理和部門主管的“風險語言”。 迴歸分析的商業應用： 摒棄復雜的多元迴歸方程，聚焦於“解釋力”。我們通過分析一傢電商平颱的促銷活動數據，展示如何識彆哪些因素（如價格敏感度、渠道偏好）對最終轉化率的影響最大，從而指導下一次運營策略的製定。 第三部分：決策落地——將洞察轉化為行動力 數據分析的價值，最終體現在能否有效指導下一步的行動。本部分是本書的實踐高潮，它關注的是“溝通”與“執行”的橋梁。 我們探討如何將復雜的分析結果，轉化為清晰、有說服力的商業敘事： 可視化敘事的力量： 好的圖錶勝過韆言萬語。本書提供瞭一套“反嚮設計”圖錶的方法論——即從“你想讓決策者相信什麼”齣發，選擇最恰當的視覺呈現方式，避免信息扭麯和誤導。 構建數據驅動的文化： 引入數據決策並非一蹴而就。我們將分享在不同層級（從基層執行到高層董事會）推廣數據思維的實用步驟，包括如何建立有效的反饋循環機製，確保分析結果不會在組織內部“石沉大海”。 從假設到迭代的閉環管理： 商業環境瞬息萬變，數據模型需要不斷校準。本書詳細闡述瞭如何建立一個持續監控模型性能、並在必要時觸發“模型重校準”的運營流程，確保數據決策的長期有效性。 本書的獨到之處 本書的最大價值在於其強烈的實踐導嚮和對“人性化決策”的深刻洞察。我們假設讀者擁有基本的商業常識，但未必有深厚的數學背景。因此，所有復雜的概念都通過生動的商業場景、具體公司的決策睏境和解決過程得以闡釋。這不是一本教你如何計算標準差的書，而是一本教你如何利用對標準差的理解，避免在年度預算會議上被數據“打臉”的書。 讀完本書，你將不再畏懼數據報告，而是能以一種更加審慎、更有洞察力的眼光，審視每一個商業決策背後的邏輯支撐，真正實現從“感覺對”到“數據支撐”的飛躍。 目標讀者： 中小型企業管理者與高層決策者 市場營銷、産品運營與用戶體驗分析師 尋求提升職場核心競爭力的專業人士 對數據驅動決策感興趣的商業領域初入者 讓我們一起，用數據看清商業世界的真實麵貌。
著者信息
作者簡介
安德魯．維剋斯（Andrew Vickers）
牛津大學臨床醫學博士，任職於美國紐約紀念斯隆．凱特琳癌癥中心的生物統計與流行病學部門，專職研究方法。他活躍於許多癌癥研究領域，包括外科手術結果、分子標記以及臨床試驗。他也進行統計方法的原創研究，特彆是預測模型評鑑這方麵。在寫這本書時。以他為主要作者或共同作者的科學論文，已經超過二百篇。
維剋斯博士在統計教學這方麵有著強烈的興趣。他是紀念斯隆．凱特琳癌癥中心生物統計課程的課程領導者，並且在康乃爾醫學院教醫學係學生生物統計。維剋斯博士目前與其傢人定居於紐約市布魯剋林區。
譯者簡介
杜炳倫
杜炳倫（M.Ed., University of Idaho）為資深教師，美國愛達荷大學課程與教學碩士，美國田納西大學諾剋斯維爾校區（University of Tennessee, Knoxville）應用教育心理學博士班。赴美留學期間，有幸於田納西大學校長講授奬學者暨美國教育研究協會主席—史凱樂．哈剋博士（Dr. Schuyler Huck）門下學習。曾榮獲田納西大學教育‧健康‧人類科學學院，特拉維斯．霍剋（Travis Hawk）學術傑齣奬。其英文著作「百分位數與百分等級（Percentile and Percentile Rank）」被收錄於美國聖哲（Sage）齣版商所發行的《測量與統計百科全書》（Encyclopedia of Measurement and Statistics）。中文著作有《上學的代價》，其長銷譯作《解讀統計與研究》，拯救瞭無數研究所學生，並且廣為兩岸四地各大學圖書館所收藏。經營的統計教學網站，資源豐富，無惑不解。平時喜好從事有益於身心健康的各項活動。
譯者網站：mypaper.pchome.com.tw/readingstatistic
安德魯．維剋斯（Andrew Vickers）
牛津大學臨床醫學博士，任職於美國紐約紀念斯隆．凱特琳癌癥中心的生物統計與流行病學部門，專職研究方法。他活躍於許多癌癥研究領域，包括外科手術結果、分子標記以及臨床試驗。他也進行統計方法的原創研究，特彆是預測模型評鑑這方麵。在寫這本書時。以他為主要作者或共同作者的科學論文，已經超過二百篇。
維剋斯博士在統計教學這方麵有著強烈的興趣。他是紀念斯隆．凱特琳癌癥中心生物統計課程的課程領導者，並且在康乃爾醫學院教醫學係學生生物統計。維剋斯博士目前與其傢人定居於紐約市布魯剋林區。
譯者簡介
杜炳倫
杜炳倫（M.Ed., University of Idaho）為資深教師，美國愛達荷大學課程與教學碩士，美國田納西大學諾剋斯維爾校區（University of Tennessee, Knoxville）應用教育心理學博士班。赴美留學期間，有幸於田納西大學校長講授奬學者暨美國教育研究協會主席—史凱樂．哈剋博士（Dr. Schuyler Huck）門下學習。曾榮獲田納西大學教育‧健康‧人類科學學院，特拉維斯．霍剋（Travis Hawk）學術傑齣奬。其英文著作「百分位數與百分等級（Percentile and Percentile Rank）」被收錄於美國聖哲（Sage）齣版商所發行的《測量與統計百科全書》（Encyclopedia of Measurement and Statistics）。中文著作有《上學的代價》，其長銷譯作《解讀統計與研究》，拯救瞭無數研究所學生，並且廣為兩岸四地各大學圖書館所收藏。經營的統計教學網站，資源豐富，無惑不解。平時喜好從事有益於身心健康的各項活動。
譯者網站：mypaper.pchome.com.tw/readingstatistic
圖書目錄
序言：如何閱讀本書？
1 我告訴朋友，我的工作比他想像中的更有趣：統計學是什麼？
數據的描述
2 當比爾蓋茲走進一間小餐館：平均數與中位數
3 當比爾蓋茲再次迴到小餐館：標準差與四分位距
4 偏斜的射門與誤判
5 你不可能擁有2.6個小孩：不同類型的數據
6 為何你的高中數學老師是對的：如何畫一張圖
數據的分配
7 梯盤棋與血清血紅素水平：常態分配的見解
8 如果常態分配如此常見，為何我的數據從來就不是？
9 但我喜歡那件毛衣：什麼程度的閤身纔算是「足夠」的閤身？
研究結果的變動：信賴區間
10 長頭發：中年大叔的標準誤差
11 怎麼避開雨天婚禮：變動與信賴區間
12 統計領帶，為什麼你不應該戴一條：進一步探討信賴區間
假設檢定
13 選一條騎車迴傢的路：p-值為我們做瞭什麼
14 乾牙刷的機率：p-值到底是什麼？
15 麥可喬丹將不會接受這個虛無假設：如何詮釋高p-值？
16 運動與生意之間的差彆：t-檢定與威寇森檢定
17 與朋友們聚會：樣本數、精確度以及統計檢定力
迴歸與決策
18 何時拜訪芝加哥：關於綫性與邏輯氏迴歸
19 我的助理今天是短發造型：關於迴歸與混淆
20 我不理會孩子的咳嗽，我太太驚慌失措：關於特異性與敏感性
21 避開大特價：幫助你做決定的統計
一些常見的統計學錯誤，以及它們教我們什麼東西
22 比約翰湯米多一個：四個統計學錯誤，容易被忽略卻都很重要
23 剷除無用的p-值：一個統計檢定應該隻迴答一個科學問題
24 如何拍攝電視節目：不提供有意義數值的統計分析
25 93歲，體重700磅，美國佛羅裏達州的超級老爹山姆：在迴歸分析裏兩個常見的錯誤
26 迴歸單身的麥剋：一位條件不錯的朋友仍然單身的統計學解釋
27 OJ‧辛普森，莎莉‧剋拉剋，喬治與我：關於條件機率
28 男孩遇見女孩，女孩拒絕男孩，男孩開始多重檢定
29不曾發生在我身上的一些事情：你為什麼不應該比較p-值
30 如何贏得馬拉鬆比賽：測量隨時間發生的事物時要避免錯誤
31 劣質統計學與培根三明治之間的差異：統計有所謂的「使用規則」嗎？
32 檢視你的垃圾桶：從錯誤中學習
33 有意義的數值：連結數學與科學
34統計學與人們息息相關，即使你看不見眼淚
討論區答案
參考資料
索引
1 我告訴朋友，我的工作比他想像中的更有趣：統計學是什麼？
數據的描述
2 當比爾蓋茲走進一間小餐館：平均數與中位數
3 當比爾蓋茲再次迴到小餐館：標準差與四分位距
4 偏斜的射門與誤判
5 你不可能擁有2.6個小孩：不同類型的數據
6 為何你的高中數學老師是對的：如何畫一張圖
數據的分配
7 梯盤棋與血清血紅素水平：常態分配的見解
8 如果常態分配如此常見，為何我的數據從來就不是？
9 但我喜歡那件毛衣：什麼程度的閤身纔算是「足夠」的閤身？
研究結果的變動：信賴區間
10 長頭發：中年大叔的標準誤差
11 怎麼避開雨天婚禮：變動與信賴區間
12 統計領帶，為什麼你不應該戴一條：進一步探討信賴區間
假設檢定
13 選一條騎車迴傢的路：p-值為我們做瞭什麼
14 乾牙刷的機率：p-值到底是什麼？
15 麥可喬丹將不會接受這個虛無假設：如何詮釋高p-值？
16 運動與生意之間的差彆：t-檢定與威寇森檢定
17 與朋友們聚會：樣本數、精確度以及統計檢定力
迴歸與決策
18 何時拜訪芝加哥：關於綫性與邏輯氏迴歸
19 我的助理今天是短發造型：關於迴歸與混淆
20 我不理會孩子的咳嗽，我太太驚慌失措：關於特異性與敏感性
21 避開大特價：幫助你做決定的統計
一些常見的統計學錯誤，以及它們教我們什麼東西
22 比約翰湯米多一個：四個統計學錯誤，容易被忽略卻都很重要
23 剷除無用的p-值：一個統計檢定應該隻迴答一個科學問題
24 如何拍攝電視節目：不提供有意義數值的統計分析
25 93歲，體重700磅，美國佛羅裏達州的超級老爹山姆：在迴歸分析裏兩個常見的錯誤
26 迴歸單身的麥剋：一位條件不錯的朋友仍然單身的統計學解釋
27 OJ‧辛普森，莎莉‧剋拉剋，喬治與我：關於條件機率
28 男孩遇見女孩，女孩拒絕男孩，男孩開始多重檢定
29不曾發生在我身上的一些事情：你為什麼不應該比較p-值
30 如何贏得馬拉鬆比賽：測量隨時間發生的事物時要避免錯誤
31 劣質統計學與培根三明治之間的差異：統計有所謂的「使用規則」嗎？
32 檢視你的垃圾桶：從錯誤中學習
33 有意義的數值：連結數學與科學
34統計學與人們息息相關，即使你看不見眼淚
討論區答案
參考資料
索引
圖書序言
序
如何閱讀本書？
樂於從事彆人似乎恨之入骨的事情，感覺真的很怪。我從一堆數字當中，梳理齣有助於人們過得健康長壽的知識。然而，如果我告訴朋友們，統計學是我的熱愛，他們會奇怪地看著我，好像我有溝通障礙纔會當個統計學宅男。
我認為，統計學被教授的方式，尤其是統計學教科書，使得大部分人們認為學習統計是一種虐待。統計學教科書很厚又很無聊，而且很貴。因此，我跟編輯建議我要寫一本很薄又很無聊又很貴的書。他考慮瞭一下，但最終決定我必須要有更好的點子。所以我是這樣想的：典型的統計學教科書(1)告訴你怎麼跑統計，而非如何瞭解它，(2)充斥著公式，以及(3)一點也不有趣。我想，是否我可以寫一些聚焦於(1)如何瞭解統計，(2)避免公式，以及(3)有趣的東西。
於是，我想到瞭要用說故事的方式，來寫這本書。聖經的第十誡有提到，「你不應該貪圖鄰居的房子、妻子、驢或牛。」但沒人會這樣對話。取而代之，人們會說「隔壁的草地比較綠。」假設你不知道「隔壁的草地比較綠」來自於一個古老的有關羊吃草的故事，故事是這樣的，羊兒們每天快樂地在自傢草地吃著綠草。有一天牠們心血來潮，抬頭張望瞭一下，發現隔壁橋下靠近溪水的草地比較綠，於是就跑過去吃那邊的草。吃著吃著，牠們又抬頭張望瞭一下，覺得還是原來吃草的草地比較綠。於是，牠們就這樣來來迴迴地過橋吃草，總覺得隔壁的草地比較綠。我最後一次聽見這個故事是我還在幼稚園的時候，但我現在仍然記得它以及它的意義。十誡說的道理一點也沒錯，但很難記住，因為它隻告訴你應該要做什麼，而非它的意義。我的意思是，說故事能幫助你瞭解事情的意義，所以終其一生都很難忘記。
本書各章就像故事一樣，讀起來簡短又有趣。本書的另一個特色──討論區，稍微嚴肅瞭一點。討論的題目非常多樣化，通常會有一個值得深思的問題，其他的題目可視為調劑學習之用。像是，討論關於數學常數e的起源。
如果你有一些統計基礎，大可隨意瀏覽本書。否則，你應該從頭讀到尾。前十二章涉及一些最基本的概念。例如：平均、變異、分配以及信賴區間。接著有幾章論及假設檢定與p-值。最後討論迴歸分析──這也是我在工作上最常使用的統計方法，以及決策──這通常是統計學應該扮演的角色，但卻往往不是。本書的最後三分之一內容，從「比約翰湯米多一個」這一章開始，專注於討論各種統計錯誤，因為我認為科學就是嘗試錯誤的學習。在教學時，我會給提齣蠢答案的學生奬勵分數，因為我們往往能從這些迴答上麵學到東西。以p-值而言，隻有在你看過其被誤用的方式以及思考為何會犯下這樣的錯誤之後，你纔能夠真正瞭解p-值的意涵。最後這幾章，能真正地充實你的統計知識。
本書的能與不能
誠懇地希望，在讀完本書之後，你將能夠掌握許多統計的關鍵概念。我也希望你將能夠避免那些常犯的統計錯誤。
因為我並沒有在本書呈現任何統計公式，所以你並不能夠確實進行計算與分析。如果你想要為你的研究或課堂作業進行統計分析，你必須查閱有公式和分析步驟的傳統統計教科書。此外，本書也並不能如傳統教科書一般，有專文索引能提供你查閱忘記的東西。所以，如果你的目的是跑統計分析，本書不應該是你唯一購買的書籍（即使它很適閤你買來贈送給親戚、朋友、同事、鄰居以及路人甲）。另一方麵，如果你是那種不想親自進行任何統計計算與分析的人（這世界大多數人都是），但必須瞭解與詮釋你遇到的統計──這部分人比你想像的要多，那麼本書也許正是你所需要的。
研究設計的部分在哪裏
我是個設計導嚮的統計學者。舉例來說，缺失值在醫學研究裏是個大問題。統計學傢已經提齣許許多多處理缺失值的復雜統計技術。我個人的貢獻在於提齣一個非常簡易的降低缺失值的方法，也就是在一開始時，電訪在傢的病人並隻問兩個問題以代替冗長的問捲。依照這個方法，我們把缺失值的百分比從25%降低至6%，那麼復雜的缺失值處理技術就顯得多餘瞭。
因此，你也許會訝異在本書中並沒有研究設計的段落。簡言之，這是因為我不認為研究設計可以獨立於統計之外並另闢章節。有專門的兩章分彆介紹迴歸分析與威寇森（Wilcoxon）檢定，這是因為理論上，你可以分彆操作它們。然而，你並不會認為，在進行迴歸分析或是威寇森檢定時，可以完全不考慮你在分析的研究設計。據此，我沒有特彆寫一章討論研究設計。相反的，關於研究設計的評論已然交織於本書內容當中。
關於本書的故事與數據
當我開始寫作的時候，編輯告訴我說：「安德魯，我要你寫齣一本，到目前為止，最有趣的統計教科書。」所以我是這麼想的：「太棒瞭，那麼我隻需要寫下一則笑話就完成啦！」
的確，事情並不會如此簡單，但也並不是那麼遙不可及。從任何一點來看，本書的故事與數據都有助於你學習統計。這有時意謂著，簡化與修飾有益於理解。在一些案例裏，我模擬數據（統計術語「模擬」就是憑空捏造的意思）。我這麼做是因為我手上的數據過於復雜，可能會讓讀者無法專注於理解統計概念。此外，你也會對一直看見前列腺癌厭煩──這是我目前主要的研究工作。
因此，接下來的故事與數據並不會100%貼近事實。我並不認為這會有所誤導，但請不要用本書去診斷瑞典男性血球數（參看〈梯盤棋與血清血紅蛋白水平：常態分配的見解〉），前列腺癌（參看〈何時拜訪芝加哥：關於綫性與邏吉斯迴歸〉），非洲裔美國人叫一輛計程車要多久時間（參看〈永遠不會發生在我身上的一些事情：你為什麼不應該比較p-值〉），或是我朋友麥剋（參看〈迴歸單身的麥剋：一位條件不錯的朋友仍然單身的統計解釋〉）。或甚至是否「恐嚇從善」計畫，有助於少年犯避免往後的犯罪生涯（參看〈乾牙刷的機率：p-值到底是什麼？〉）：我說它並不奏效，但是不要照單全收我的話，你自己去查查看（www.cochrane.org）。畢竟本書之目的是在闡述統計，而非製定什麼打擊犯罪政策。
我確實為這本書分析數據並且毫無迴避地呈現我發現的結果。你應該能夠復製我的分析。大部分的原始數據在網路上都找得到，但是如果你找不到，請讓我知道，我將看看該如何幫助你。附帶一提，我使用費雪精確檢定。分析本書大部分的類目式數據。
我想要答謝普由（Pew）研究中心（www.pewresearch.org）發布其對美國大眾所做有趣調查的原始數據。對跨宗教婚姻所持態度的數據，修改自2006年北愛爾蘭生活與時代調查（www.ark.ac.uk）。美國1996年犯罪統計採自於www.statcrunch.com，這是對教學很有用的數據來源（但是，需要訂閱纔能使用）。針灸與頭痛數據可下載自www.trialsjournal.com/content/7/1/15（你也可以讀到一些我關於數據分享的想法）。前列腺癌數據（和瑞典男性血球數）來自於我和我的同事漢斯．莉亞（Hans Lilja）所進行的一係列研究。在醫學數據庫「PubMed」（http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez），使用關鍵字「Vickers Lilja」搜尋，可以找到更多的數據。産假的數據來自於珍妮．戈尼剋（JanetGornick）的研究（參看Families That Work: Policies for Reconciling Parenthood and Employment. New York: Russell Sage Foundation, 2003）。
譯者序
現今，統計教學已然蔚為顯學。諷刺的是，不是因為這門學科很有趣，而是因為很難懂。老師們對於統計課程的有效教學，往往一籌莫展；學生們對於統計課程的莫名恐懼，每每澆熄瞭其想要做研究的熱情。統計是一種科學方法。如果一個國傢的統計教育處於奄奄一息的地步，那麼這個國傢的科學發展就會受阻，影響可謂深遠。
既然要有效教學，就要從教學法著手。行為學派的教學法，強調鬍蘿蔔與棍子。以統計教學而言，這根棍子打下去可不得瞭，因為統計學科的標準化紙筆測驗，很可能讓你得到難堪的分數，從此恨之入骨。認知學派強調輸入與輸齣。老師使齣洪荒之力，在黑闆上寫下一堆統計公式，企圖把十年功力如醍醐灌頂般地傳授給學生，然而個個消化不良，殊不知輸入與輸齣隻存在於電腦世界。這些都對統計教學造成瞭傷害。
要學好一件事，首先必須不能討厭它；要學好統計，首先要去除對統計的厭惡感。因此，基礎統計學課程的教學目標，反而不是汲汲營營於認知與技能方麵的東西，而是要把學習情緒當作是最先要處理的課題。感謝一些統計學傢注意到這方麵的重要性，一些不那麼生硬的教科書應運而生，如同本書。
本書作者有豐富的實務經驗，結閤瞭許多趣聞，以深入淺齣的方式把統計觀念介紹給讀者。我把這本書定位在統計學輔助用書，如果是正式的統計學課程，建議搭配一本有係統性內容的基礎統計學教科書。然而，請不要誤會「輔助」二字為「不重要」，這本書所探討的內容極為重要，很多地方都是基礎的衍生，甚至有一般統計學教科書所達不到的深度。如果同學們進行小組閤作學習，探索討論區問題的可能答案，那麼透過這樣的訓練，漸漸地，你會發現，你的研究報告讀起來很有深度且具有個人風格，而不是隻有統計數值的堆砌。
由於作者背景的關係，書中案例偏嚮於醫療領域。然而，統計觀念是跨學科領域的，牛牽到北京還是隻牛；t-檢定不論用在教育學、心理學或社會學，都還是t-檢定。書中所探討的統計分析，隻有一小部分是醫療領域常用的技術。這也不打緊，因為多一點點的醫療知識，其實對個人身心健康很有幫助，尤其在現今醫病關係緊張的年代。
統計學有許多很繞口的名詞。有時候，完全相反的名稱卻是代錶同一件事。例如，本書所提及的單變量迴歸（univariate regression），指的就是二變量迴歸（bivariate regression）。前者以獨變項作為計算單位，所以隻有一個獨變項；後者是二變量相關分析（bivariate correlation analysis）的進化版，也是隻有一個獨變項。有時候，多變項迴歸（multivariable regression）指的就是多重迴歸（mutiple regression）。如果你學習統計時發現類似的情況，請不要惱怒，因為甚至有專文探討到底名字要怎麼取。這件事實告訴我們，隻要懂得其分析結構，讀者們大可以繞過這些似乎是來自於外星球的語言，逕自取名為自傢寵物的名字。
本書原價約42塊美金，換算成新颱幣之後，約是一位研究所學生十天的飯錢，這實在是不小的負擔。有鑑於中文類的統計學教科書選擇性不多，引進此種風格的原文書實屬必要。「引進」的模式有一個好處，就是讓知識産權降價，造福廣大的中文讀者，這也是我翻譯統計學教科書的主要目的。這種模式，從我的第一本譯作已被兩岸四地各類型大學圖書館收藏的情況看來，已然發酵。
最後，不論你是在書店隨手翻閱到本書，或是在統計課的建議閱讀書單上看見本書，甚或是在圖書館的書架上不小心瞄到本書，我都要說聲恭喜，因為你將以極低的代價，得到幾乎是原汁原味的東西。願展讀愉快！
如何閱讀本書？
樂於從事彆人似乎恨之入骨的事情，感覺真的很怪。我從一堆數字當中，梳理齣有助於人們過得健康長壽的知識。然而，如果我告訴朋友們，統計學是我的熱愛，他們會奇怪地看著我，好像我有溝通障礙纔會當個統計學宅男。
我認為，統計學被教授的方式，尤其是統計學教科書，使得大部分人們認為學習統計是一種虐待。統計學教科書很厚又很無聊，而且很貴。因此，我跟編輯建議我要寫一本很薄又很無聊又很貴的書。他考慮瞭一下，但最終決定我必須要有更好的點子。所以我是這樣想的：典型的統計學教科書(1)告訴你怎麼跑統計，而非如何瞭解它，(2)充斥著公式，以及(3)一點也不有趣。我想，是否我可以寫一些聚焦於(1)如何瞭解統計，(2)避免公式，以及(3)有趣的東西。
於是，我想到瞭要用說故事的方式，來寫這本書。聖經的第十誡有提到，「你不應該貪圖鄰居的房子、妻子、驢或牛。」但沒人會這樣對話。取而代之，人們會說「隔壁的草地比較綠。」假設你不知道「隔壁的草地比較綠」來自於一個古老的有關羊吃草的故事，故事是這樣的，羊兒們每天快樂地在自傢草地吃著綠草。有一天牠們心血來潮，抬頭張望瞭一下，發現隔壁橋下靠近溪水的草地比較綠，於是就跑過去吃那邊的草。吃著吃著，牠們又抬頭張望瞭一下，覺得還是原來吃草的草地比較綠。於是，牠們就這樣來來迴迴地過橋吃草，總覺得隔壁的草地比較綠。我最後一次聽見這個故事是我還在幼稚園的時候，但我現在仍然記得它以及它的意義。十誡說的道理一點也沒錯，但很難記住，因為它隻告訴你應該要做什麼，而非它的意義。我的意思是，說故事能幫助你瞭解事情的意義，所以終其一生都很難忘記。
本書各章就像故事一樣，讀起來簡短又有趣。本書的另一個特色──討論區，稍微嚴肅瞭一點。討論的題目非常多樣化，通常會有一個值得深思的問題，其他的題目可視為調劑學習之用。像是，討論關於數學常數e的起源。
如果你有一些統計基礎，大可隨意瀏覽本書。否則，你應該從頭讀到尾。前十二章涉及一些最基本的概念。例如：平均、變異、分配以及信賴區間。接著有幾章論及假設檢定與p-值。最後討論迴歸分析──這也是我在工作上最常使用的統計方法，以及決策──這通常是統計學應該扮演的角色，但卻往往不是。本書的最後三分之一內容，從「比約翰湯米多一個」這一章開始，專注於討論各種統計錯誤，因為我認為科學就是嘗試錯誤的學習。在教學時，我會給提齣蠢答案的學生奬勵分數，因為我們往往能從這些迴答上麵學到東西。以p-值而言，隻有在你看過其被誤用的方式以及思考為何會犯下這樣的錯誤之後，你纔能夠真正瞭解p-值的意涵。最後這幾章，能真正地充實你的統計知識。
本書的能與不能
誠懇地希望，在讀完本書之後，你將能夠掌握許多統計的關鍵概念。我也希望你將能夠避免那些常犯的統計錯誤。
因為我並沒有在本書呈現任何統計公式，所以你並不能夠確實進行計算與分析。如果你想要為你的研究或課堂作業進行統計分析，你必須查閱有公式和分析步驟的傳統統計教科書。此外，本書也並不能如傳統教科書一般，有專文索引能提供你查閱忘記的東西。所以，如果你的目的是跑統計分析，本書不應該是你唯一購買的書籍（即使它很適閤你買來贈送給親戚、朋友、同事、鄰居以及路人甲）。另一方麵，如果你是那種不想親自進行任何統計計算與分析的人（這世界大多數人都是），但必須瞭解與詮釋你遇到的統計──這部分人比你想像的要多，那麼本書也許正是你所需要的。
研究設計的部分在哪裏
我是個設計導嚮的統計學者。舉例來說，缺失值在醫學研究裏是個大問題。統計學傢已經提齣許許多多處理缺失值的復雜統計技術。我個人的貢獻在於提齣一個非常簡易的降低缺失值的方法，也就是在一開始時，電訪在傢的病人並隻問兩個問題以代替冗長的問捲。依照這個方法，我們把缺失值的百分比從25%降低至6%，那麼復雜的缺失值處理技術就顯得多餘瞭。
因此，你也許會訝異在本書中並沒有研究設計的段落。簡言之，這是因為我不認為研究設計可以獨立於統計之外並另闢章節。有專門的兩章分彆介紹迴歸分析與威寇森（Wilcoxon）檢定，這是因為理論上，你可以分彆操作它們。然而，你並不會認為，在進行迴歸分析或是威寇森檢定時，可以完全不考慮你在分析的研究設計。據此，我沒有特彆寫一章討論研究設計。相反的，關於研究設計的評論已然交織於本書內容當中。
關於本書的故事與數據
當我開始寫作的時候，編輯告訴我說：「安德魯，我要你寫齣一本，到目前為止，最有趣的統計教科書。」所以我是這麼想的：「太棒瞭，那麼我隻需要寫下一則笑話就完成啦！」
的確，事情並不會如此簡單，但也並不是那麼遙不可及。從任何一點來看，本書的故事與數據都有助於你學習統計。這有時意謂著，簡化與修飾有益於理解。在一些案例裏，我模擬數據（統計術語「模擬」就是憑空捏造的意思）。我這麼做是因為我手上的數據過於復雜，可能會讓讀者無法專注於理解統計概念。此外，你也會對一直看見前列腺癌厭煩──這是我目前主要的研究工作。
因此，接下來的故事與數據並不會100%貼近事實。我並不認為這會有所誤導，但請不要用本書去診斷瑞典男性血球數（參看〈梯盤棋與血清血紅蛋白水平：常態分配的見解〉），前列腺癌（參看〈何時拜訪芝加哥：關於綫性與邏吉斯迴歸〉），非洲裔美國人叫一輛計程車要多久時間（參看〈永遠不會發生在我身上的一些事情：你為什麼不應該比較p-值〉），或是我朋友麥剋（參看〈迴歸單身的麥剋：一位條件不錯的朋友仍然單身的統計解釋〉）。或甚至是否「恐嚇從善」計畫，有助於少年犯避免往後的犯罪生涯（參看〈乾牙刷的機率：p-值到底是什麼？〉）：我說它並不奏效，但是不要照單全收我的話，你自己去查查看（www.cochrane.org）。畢竟本書之目的是在闡述統計，而非製定什麼打擊犯罪政策。
我確實為這本書分析數據並且毫無迴避地呈現我發現的結果。你應該能夠復製我的分析。大部分的原始數據在網路上都找得到，但是如果你找不到，請讓我知道，我將看看該如何幫助你。附帶一提，我使用費雪精確檢定。分析本書大部分的類目式數據。
我想要答謝普由（Pew）研究中心（www.pewresearch.org）發布其對美國大眾所做有趣調查的原始數據。對跨宗教婚姻所持態度的數據，修改自2006年北愛爾蘭生活與時代調查（www.ark.ac.uk）。美國1996年犯罪統計採自於www.statcrunch.com，這是對教學很有用的數據來源（但是，需要訂閱纔能使用）。針灸與頭痛數據可下載自www.trialsjournal.com/content/7/1/15（你也可以讀到一些我關於數據分享的想法）。前列腺癌數據（和瑞典男性血球數）來自於我和我的同事漢斯．莉亞（Hans Lilja）所進行的一係列研究。在醫學數據庫「PubMed」（http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez），使用關鍵字「Vickers Lilja」搜尋，可以找到更多的數據。産假的數據來自於珍妮．戈尼剋（JanetGornick）的研究（參看Families That Work: Policies for Reconciling Parenthood and Employment. New York: Russell Sage Foundation, 2003）。
譯者序
現今，統計教學已然蔚為顯學。諷刺的是，不是因為這門學科很有趣，而是因為很難懂。老師們對於統計課程的有效教學，往往一籌莫展；學生們對於統計課程的莫名恐懼，每每澆熄瞭其想要做研究的熱情。統計是一種科學方法。如果一個國傢的統計教育處於奄奄一息的地步，那麼這個國傢的科學發展就會受阻，影響可謂深遠。
既然要有效教學，就要從教學法著手。行為學派的教學法，強調鬍蘿蔔與棍子。以統計教學而言，這根棍子打下去可不得瞭，因為統計學科的標準化紙筆測驗，很可能讓你得到難堪的分數，從此恨之入骨。認知學派強調輸入與輸齣。老師使齣洪荒之力，在黑闆上寫下一堆統計公式，企圖把十年功力如醍醐灌頂般地傳授給學生，然而個個消化不良，殊不知輸入與輸齣隻存在於電腦世界。這些都對統計教學造成瞭傷害。
要學好一件事，首先必須不能討厭它；要學好統計，首先要去除對統計的厭惡感。因此，基礎統計學課程的教學目標，反而不是汲汲營營於認知與技能方麵的東西，而是要把學習情緒當作是最先要處理的課題。感謝一些統計學傢注意到這方麵的重要性，一些不那麼生硬的教科書應運而生，如同本書。
本書作者有豐富的實務經驗，結閤瞭許多趣聞，以深入淺齣的方式把統計觀念介紹給讀者。我把這本書定位在統計學輔助用書，如果是正式的統計學課程，建議搭配一本有係統性內容的基礎統計學教科書。然而，請不要誤會「輔助」二字為「不重要」，這本書所探討的內容極為重要，很多地方都是基礎的衍生，甚至有一般統計學教科書所達不到的深度。如果同學們進行小組閤作學習，探索討論區問題的可能答案，那麼透過這樣的訓練，漸漸地，你會發現，你的研究報告讀起來很有深度且具有個人風格，而不是隻有統計數值的堆砌。
由於作者背景的關係，書中案例偏嚮於醫療領域。然而，統計觀念是跨學科領域的，牛牽到北京還是隻牛；t-檢定不論用在教育學、心理學或社會學，都還是t-檢定。書中所探討的統計分析，隻有一小部分是醫療領域常用的技術。這也不打緊，因為多一點點的醫療知識，其實對個人身心健康很有幫助，尤其在現今醫病關係緊張的年代。
統計學有許多很繞口的名詞。有時候，完全相反的名稱卻是代錶同一件事。例如，本書所提及的單變量迴歸（univariate regression），指的就是二變量迴歸（bivariate regression）。前者以獨變項作為計算單位，所以隻有一個獨變項；後者是二變量相關分析（bivariate correlation analysis）的進化版，也是隻有一個獨變項。有時候，多變項迴歸（multivariable regression）指的就是多重迴歸（mutiple regression）。如果你學習統計時發現類似的情況，請不要惱怒，因為甚至有專文探討到底名字要怎麼取。這件事實告訴我們，隻要懂得其分析結構，讀者們大可以繞過這些似乎是來自於外星球的語言，逕自取名為自傢寵物的名字。
本書原價約42塊美金，換算成新颱幣之後，約是一位研究所學生十天的飯錢，這實在是不小的負擔。有鑑於中文類的統計學教科書選擇性不多，引進此種風格的原文書實屬必要。「引進」的模式有一個好處，就是讓知識産權降價，造福廣大的中文讀者，這也是我翻譯統計學教科書的主要目的。這種模式，從我的第一本譯作已被兩岸四地各類型大學圖書館收藏的情況看來，已然發酵。
最後，不論你是在書店隨手翻閱到本書，或是在統計課的建議閱讀書單上看見本書，甚或是在圖書館的書架上不小心瞄到本書，我都要說聲恭喜，因為你將以極低的代價，得到幾乎是原汁原味的東西。願展讀愉快！
杜炳倫
颱北
颱北
圖書試讀
第19章
我的助理今天是短發造型：關於迴歸與混淆
漫畫英文
胖子：唉！又多瞭2公斤，是因為垃圾食物的關係嗎？或是因為不運動纔使我一直吃垃圾食物和一直增肥呢？
瘦子：看來我們需要進行多變項迴歸分析。
妙趣橫生的對話
對一位感冒的人，我說事情發生瞭變化；對一位突然沒瞭鬍子的朋友，我說你颳鬍子瞭；對一位突然變短發的同事，我說你剪頭發瞭。令人傷心的是，大部分的時間裏，我沒有什麼令人有趣的事情可說。
另一方麵，頭發案例的確告訴我們，關於迴歸的一些事情。讓我們想像，幾百人排成一列，然後你去猜測他們上個星期是不是剛剪瞭頭發。某些情況很容易判斷（例如：某位老兄本來長發披肩）。總的來說，你會認為短頭發是最近纔剪的。整體上，你的猜測不會剛好那麼準：你不會知道，中間長度的頭發，是不是最近纔把長發剪短或是留長。
我之所以知道我的助理剪瞭頭發，是因為我天天看著他留著一頭長發。所以，星期二的長發是星期三長發的一個有力的預測因子。這告訴我們，如果這個世界不符閤某種預測，而你認為這是個有力的預測，那麼某事發生的機率就會增加。現在記住，迴歸是關於預測：我們試著預測一個依變項y（像是馬拉鬆時間），依據的是一個或更多的x（像是訓練強度）。所以，迴歸對於「某事發生」（像是剪頭發）的預測是有助益的。
說客為漢堡、薯條以及奶昔辯護
速食通常含有大量的脂肪（像是乳酪漢堡）與糖分（像是奶昔），而據我所知，食用大量的脂肪與糖分會導緻肥胖。我有一組2000位美國人迴答飲食與運動習慣的數據，將近三分之二的研究參與者，至少偶爾吃速食，而他們的肥胖率比不吃速食的研究參與者要高（21% vs.15%；p＜0.01）。然而，在我開始要思考我手上的研究發現時，有位美國垃圾食物協會說客代錶拜訪我。這位代錶宣稱，漢堡與肥胖無關，隻是因為又窮又沒受過什麼教育的人們，傾嚮於吃垃圾食物，而這些群體一般都不努力鍛鍊身體且有著糟糕的飲食習慣。
我的助理今天是短發造型：關於迴歸與混淆
漫畫英文
胖子：唉！又多瞭2公斤，是因為垃圾食物的關係嗎？或是因為不運動纔使我一直吃垃圾食物和一直增肥呢？
瘦子：看來我們需要進行多變項迴歸分析。
妙趣橫生的對話
對一位感冒的人，我說事情發生瞭變化；對一位突然沒瞭鬍子的朋友，我說你颳鬍子瞭；對一位突然變短發的同事，我說你剪頭發瞭。令人傷心的是，大部分的時間裏，我沒有什麼令人有趣的事情可說。
另一方麵，頭發案例的確告訴我們，關於迴歸的一些事情。讓我們想像，幾百人排成一列，然後你去猜測他們上個星期是不是剛剪瞭頭發。某些情況很容易判斷（例如：某位老兄本來長發披肩）。總的來說，你會認為短頭發是最近纔剪的。整體上，你的猜測不會剛好那麼準：你不會知道，中間長度的頭發，是不是最近纔把長發剪短或是留長。
我之所以知道我的助理剪瞭頭發，是因為我天天看著他留著一頭長發。所以，星期二的長發是星期三長發的一個有力的預測因子。這告訴我們，如果這個世界不符閤某種預測，而你認為這是個有力的預測，那麼某事發生的機率就會增加。現在記住，迴歸是關於預測：我們試著預測一個依變項y（像是馬拉鬆時間），依據的是一個或更多的x（像是訓練強度）。所以，迴歸對於「某事發生」（像是剪頭發）的預測是有助益的。
說客為漢堡、薯條以及奶昔辯護
速食通常含有大量的脂肪（像是乳酪漢堡）與糖分（像是奶昔），而據我所知，食用大量的脂肪與糖分會導緻肥胖。我有一組2000位美國人迴答飲食與運動習慣的數據，將近三分之二的研究參與者，至少偶爾吃速食，而他們的肥胖率比不吃速食的研究參與者要高（21% vs.15%；p＜0.01）。然而，在我開始要思考我手上的研究發現時，有位美國垃圾食物協會說客代錶拜訪我。這位代錶宣稱，漢堡與肥胖無關，隻是因為又窮又沒受過什麼教育的人們，傾嚮於吃垃圾食物，而這些群體一般都不努力鍛鍊身體且有著糟糕的飲食習慣。
用户评价
评分
哇，這本書名聽起來就超吸引人的！「34個讓你豁然開朗的統計學小故事」，光是聽到「豁然開朗」就覺得心裡一亮。最近剛好在思考很多事情，總覺得有些看不清的點，大概就是需要一些啟發吧。以前對統計學的印象就是數字、公式、圖錶，聽起來有點枯燥，但「小故事」這個詞卻讓人立刻聯想到生動有趣的內容，彷彿不是在學課本，而是在聽別人分享有趣的經驗。想像一下，坐在咖啡廳裡，點一杯喜歡的飲品，配上這本書，慢慢品味每一個小故事，然後在故事的結尾，突然發現那些原本睏擾的難題，因為統計學的視角而變得清晰明朗，這種感覺肯定很棒！而且，34個故事，聽起來份量剛剛好，不會太少讓人意猶未盡，也不會太多讓人讀不完而產生壓力。真的好期待這本書能帶來哪些意想不到的啟發，讓我在日常生活中，甚至在工作上，都能用更聰明、更有係統的方式去思考問題。
评分這本《34個讓你豁然開朗的統計學小故事》，光是書名就已經讓我充滿瞭好奇！最近剛好在讀一些關於決策和心理學的書籍，總覺得有些地方，如果能從統計學的角度去解讀，會更加透徹。我一直覺得，統計學並非隻存在於學術象牙塔，它其實滲透在我們生活的各個角落，隻是我們可能沒有意識到。這本書的「小故事」形式，聽起來非常吸引人，應該能把原本聽起來有些枯燥的統計概念，變得生動有趣、易於理解。我非常期待能透過這些故事，瞭解統計學是如何幫助我們理解因果關係、辨識假象，甚至做齣更優質的決策。例如，在投資理財、健康管理，或是人際互動中，統計學的思維邏輯，究竟能帶給我們哪些意想不到的啟示？我希望這本書能像一位引路人，帶領我進入統計學的奇妙世界，讓我真正感受到「豁然開朗」的樂趣。
评分坦白說，我以前對統計學是有點距離感的，總覺得是個比較學術、比較專業的領域。但「34個讓你豁然開朗的統計學小故事」，這個書名真的太有吸引力瞭！「小故事」這三個字，立刻讓我覺得統計學好像變得親切瞭許多，不再是遙不可及的知識，而是可以透過閱讀來輕鬆理解。我非常期待這本書能用引人入勝的方式，解釋一些生活中常見但可能被忽略的統計現象。像是，為什麼新聞報導的某些數據會讓人產生誤解？或是，在做任何決定時，如何運用簡單的統計概念來幫助自己做齣更閤理的判斷？我希望這本書能讓我發現，統計學原來不隻是冰冷的數字，而是充滿智慧和洞察力的工具，能夠幫助我們更清晰地看透事物的本質，進而做齣更明智的選擇，真正感受到「豁然開朗」的過程。
评分說真的，我一直對統計學有種既敬畏又有點卻步的感覺。總覺得那是一門高深的學問，需要很強的數學基礎，纔能真正理解。但人生中總會遇到一些需要數據佐證、需要客觀分析的時候，這時候就會覺得如果對統計學多一點瞭解，或許就能做齣更明智的判斷。這本書名「34個讓你豁然開朗的統計學小故事」，就正中我的紅心！「小故事」這三個字，瞬間拉近瞭統計學和我的距離，彷彿它不再是冷冰冰的數字，而是充滿人情味、貼近生活的分享。我最期待的就是，透過這些故事，能夠瞭解統計學是如何應用在各種實際情境中的，例如，為什麼有些廣告看起來很吸引人，但實際上數據卻顯示效果平平？或者，在做市場調查時，如何避免落入陷阱？我相信，透過這些「小故事」，我能夠學到一些實用的觀念，讓我在麵對生活中的各種資訊時，能有更獨立、更批判性的思考能力。
评分每次看到「統計學」這幾個字，腦海裡總是浮現齣課本上密密麻麻的公式和圖錶，瞬間就感到一股無形的壓力。然而，這本書的書名「34個讓你豁然開朗的統計學小故事」，卻像一股清流，讓人眼睛一亮。我猜測，這本書裡的故事，應該不是那種硬梆梆的學術案例，而是透過生動有趣的敘述，來闡釋統計學的原理和應用。我對「豁然開朗」這四個字充滿瞭期待，希望能藉由這些故事，打破我對統計學的刻闆印象，發現原來統計學可以這麼有趣，這麼貼近我們的生活。想像一下，在閱讀的過程中，能像偵探一樣，從數據中抽絲剝繭，找齣事情的真相；或者，像一位聰明的決策者，用數據來支持自己的判斷。這不僅能提升我的思辨能力，也能讓我在日常生活中，更有效地分析和理解周遭的世界。
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