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冯国双 著

图书标签:

• 统计学
• 白话
• 入门
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 通俗易懂
• 实用
• 学习
• 科普

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121335181

版次：1

商品编码：12310800

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：296

字数：444000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：统计学专业人员、对统计学感兴趣的人员、工作中需要用到统计学的人员、想学习统计学又不知如何学习的人员。广大的数据分析师。

《小白学统计》公众号主理人冯国双博士作品

冯国双博士另著有《小白学SAS一书》

行家张文彤博士带头点赞

涉及Excel、SPSS、R、SAS、JMP等常用工具软件

内容简介

在《白话统计》中你可以解决很多简单的网络搜索所不能解决的问题。在当前网络发达的时代，几乎任何概念和知识点都可以从网络上查到。但是有一点你很难查到，那就是统计分析的思路和观点。比如，你可以很容易地在网上查到什么是线性回归，但你却查不到怎么“做”线性回归分析，在你遇到实际数据时仍然不知道如何分析。在《白话统计》中你可以获得这些思路和观点。尽管这些观点未必是所有人都认可的，但根据笔者多年的分析经验，它们在实践中通常是奏效的。《白话统计》凝结了作者十多年来对统计分析的理解，对各种方法的介绍采用全新的理念和思路，不再是介绍方法本身，而是试图将各种方法之间的联系阐述清楚；不再是介绍方法如何计算出结果，而是尽量说明方法背后的思想。当然，本书同时提供了如何实现结果的软件（涉及Excel、SAS、R、JMP、SPSS 等）操作。

作者简介

冯国双，北京大学医学部博士，具有十多年的数据统计分析经验，知名统计学平台“小白学统计”的创始者与维护者。已主编多部统计学专著，出版《小白学SAS》，同时兼任多个与统计有关的学术委员会委员。兴趣爱好：在热爱统计分析之余，还对古玩奇石、盆景制作和诗词鉴赏略有心得。

精彩书评

统计并不难，难的是怎样学起来不头疼。我一直都想写一本平易近人的统计入门书，奈何俗务缠身，未能如愿。《白话统计》在这方面做了很有意义的尝试，有观点的书，值得有观点的您来读！
——张文彤 博士

统计是动态的历史，历史是静态的统计。只有了解统计学，你我或许才能真正窥见“云计算”和“大数据”时代的精彩……
——陈晓峰 中国移动在线服务公司

我在审稿中经常为一些统计学问题而烦恼。在试读了本书后，我发现，绝大多数发表文章中遇到的关于统计学的困惑都可以从本书中找到答案。
——吕相征 中华预防医学杂志编辑部主任

推荐序

宋代禅宗大师青原行思曾提出参禅的三重境界：参禅之初，看山是山，看水是水；禅有悟时，看山不是山，看水不是水；禅中彻悟，看山仍是山，看水仍是水。统计学的学习过程何尝不是这样：初学统计时，看到一种方法，觉得就是这种方法，如学到t检验，觉得t 检验就是用于两组均值比较的方法；经过一段时间的学习，突然发现原来看过的方法并不是所想的那样，如在线性回归中也看到了t 检验的身影，这时觉得t 检验不再是自己想象中的t 检验了；再经过一段时间的学习，就会明白方法还是原来的方法，所谓的疑惑只是自己心动而已，这时就真正理解了t 检验的含义，而不再把它当作一种固定于特定场合的检验方法。
对于统计学初学者而言，通过课堂老师的讲授，不难达到第一种境界；然后通过接触各种资料，慢慢就会发现各种方法跟课堂上所讲可能有所不同，剪不断，理还乱，逐渐进入第二种境界；此时，如果不能厘清思路，则很容易陷入迷惑和混乱，想达到第三种境界就难上加难了。当然，你可以充分利用网络资源查找各种信息，从而为自己解惑。然而这种资源虽然多，但较为零散，而且可能会看到众说纷纭的情况，使得你更加凌乱。幸运的是，冯国双博士的这本《白话统计》以通俗、幽默的语言深入浅出地介绍了统计学中的各种概念和思想，为很多人消除了留在心中多年的存疑，可以在这一阶段帮助读者答疑解惑。其中有些内容曾经发布在微信公众号“小白学统计”中，也因此受到了很多网友的好评。
目前，欧美有不少类似白话介绍统计方法之类的书籍，这类书的特点是：不像教材那样用沉重、拘谨的语言来介绍统计学方法，而是以风趣、浅显的话语来解释说明；内容不一定多，但尽量深入。相比之下，国内的这类书籍并不多见，在生物统计学领域尤其缺乏。这就导致很多非统计学专业人士觉得统计学“面目可憎”，始终无法真正喜欢上统计学。可喜的是，目前逐渐成长起来的年轻的统计学家已经意识到这一问题，冯博士的这本《白话统计》正是让统计学尽量接地气的一种有益尝试。
《白话统计》凝结了作者十多年来对统计学的理解，采用别具一格的编写理念和思路，对各种方法的介绍不再是介绍方法本身，而是试图将各种方法之间的联系阐述清楚；不再是介绍方法如何计算出结果，而是尽量说明方法背后的思想。本书对基本概念和方法的介绍没有采用教材中非常严谨的语言，而是尽可能用白话来解释说明。例如，在介绍累积分布和概率密度时，用到了《神雕侠侣》中的情节；在介绍假设检验思想时，用到了“女士品茶”的故事；在介绍中心极限定理时，采用了里约奥运会期间的一则虚拟故事。这不仅使得抽象理论形象化、复杂问题简单化，也增加了本书的趣味性和可读性，体现了作者深厚的理论功底和丰富的实践经验。
在此，我把《白话统计》这本著作推荐给各位读者，无论是初学者、统计学专业人士，还是统计学应用工作者，相信都能从中获益。

陈 峰
南京医科大学教授

目录

第 1 篇 基础篇
第1 章 为什么要学统计 2
1．1 统计学有什么用 3
1．2 生活世事皆统计 4
1．3 如何学统计 4

第 2 章 变异――统计学存在的基础 6
2．1 随机与变异 6
2．2 特朗普与罗斯福的胜出――抽样调查到底可不可靠 8
2．3 什么是抽样误差 9

第 3 章 郭靖的内力能支撑多久――谈概率分布 11
3．1 累积分布与概率密度的通俗理解 12
3．2 是生存还是死亡？这是一个问题――用Weibull 分布寻找生存规律 16
3．3 2003 年的那场SARS――用Logistic 分布探索疾病流行规律 20
3．4 “普通”的正态分布 23
3．5 几个常用分布――t 分布、χ2 分布、F 分布 28

第 4 章 关于统计资料类型的思考 35
4．1 计数资料等于分类资料吗 36
4．2 计数资料可否采用连续资料的方法进行分析 37
4．3 分类资料中的无序和有序是如何确定的 38
4．4 连续资料什么时候需要转换为分类资料 39
4．5 连续资料如何分组――寻找cut-off 值的多种方法 41
4．6 什么是虚拟变量/哑变量 47

第 5 章 如何正确展示你的数据 52
5．1 均数和中位数――你被平均了吗 53
5．2 方差与标准差――变异的度量 54
5．3 自由度――你有多少自由活动的范围 56
5．4 百分位数――利用百分数度量相对位置 57
5．5 如何比较苹果和橘子――利用Z 值度量相对位置 59
5．6 某百岁老人调查报告说：少运动才能活得久――谈一下比例和率 61
5．7 在文章中如何正确展示百分比 63

第 6 章 寻找失踪的运动员――中心极限定理 64
6．1 中心极限定理针对的是样本统计量而非原始数据 65
6．2 样本量大于30 就可以认为是正态分布了吗 67

第 7 章 从“女士品茶”中领会假设检验的思想 70
7．1 女士品茶的故事 70
7．2 零假设和备择假设 ． 72
7．3 假设检验中的两类错误 73
7．4 P 值的含义 76
7．5 为什么P 值小于0．05（而不是0．02）才算有统计学意义 78
7．6 为什么零假设要设定两组相等而不是两组不等 79

第 8 章 参数估计――一叶落而知秋 81
8．1 点估计 81
8．2 最小二乘估计 82
8．3 最大似然估计 84
8．4 贝叶斯估计 86

第 9 章 置信区间估计――给估计留点余地 88
9．1 置信区间的理论与实际含义 88
9．2 置信区间与P 值的关系 90
9．3 利用标准误计算置信区间 91
9．4 利用Bootstrap 法估计置信区间 92

第 2 篇 实用篇
第10 章 常用统计方法大串讲 98
10．1 一般线性模型――方差分析与线性回归的统一 99
10．2 广义线性模型――线性回归与Logistic 回归的统一 103
10．3 广义可加模型――脱离“线性”束缚 107
10．4 多水平模型――打破“独立”条件 112
10．5 结构方程模型――从单因单果到多因多果 119

第 11 章 正态性与方差齐性 127
11．1 用统计检验方法判断正态性 127
11．2 用描述的方法判断正态性 130
11．3 方差分析中的方差齐性判断 133
11．4 理解线性回归中的方差齐性 135

第 12 章 t 检验――不仅是两组比较 138
12．1 从另一个角度来理解t 检验 138
12．2 如何正确应用t 检验 140
12．3 t 检验用于回归系数的检验 141
12．4 t 检验的替代――Wilcoxon 秩和检验 142

第 13 章 方差分析与变异分解 145
13．1 方差分析中变异分解的思想 145
13．2 为什么回归分析中也有方差分析 147
13．3 铁打的方差分析，流水的实验设计 148
13．4 方差分析后为什么要进行两两比较 152
13．5 多重比较方法的选择建议 154
13．6 所有的多组都需要做两两比较吗――兼谈固定效应和随机效应 164
13．7 重复测量方差分析详解 166
13．8 方差分析的替代――Kruskal-Wallis 秩和检验 176
13．9 多组秩和检验后的两两比较方法 178

第 14 章 卡方检验――有“卡”未必走遍天下 181
14．1 卡方检验用于分类资料组间比较的思想 181
14．2 卡方用于拟合优度评价――从Hardy-Weinberg 定律谈起 184
14．3 似然比χ2、M-H χ2、校正χ2 与Fisher 精确检验 186
14．4 等级资料到底可不可以用卡方检验 191
14．5 卡方检验的两两比较 193
14．6 Cochran-Armitage 趋势检验 194
14．7 分类变量的赋值是如何影响分析结果的 196

第 15 章 相关分析与一致性检验 200
15．1 从协方差到线性相关系数 200
15．2 线性相关系数及其置信区间 203
15．3 如何比较两个线性相关系数有无差异 206
15．4 分类资料的相关系数 207
15．5 基于秩次的相关系数 210
15．6 相关分析中的几个陷阱 213
15．7 用ICC 和CCC 指标判断一致性 215
15．8 用Bland-Altman 图判断一致性 218
15．9 Kappa 检验在一致性分析中的应用 219

第 16 章 线性回归及其分析思路 222
16．1 残差――识别回归模型好坏的关键 223
16．2 回归系数的正确理解 226
16．3 回归系数检验VS 模型检验 227
16．4 均值的置信区间VS 个体的预测区间 228
16．5 逐步回归筛选变量到底可不可靠――谈变量筛选策略 230
16．6 如何评价模型是好还是坏――交叉验证思路 237
16．7 线性回归的应用条件――你的数据能用线性回归吗 240
16．8 如何处理非正态――Box-Cox 变换 247
16．9 如何处理非线性――Box-Tidwell 变换 248
16．10 方差不齐怎么办――加权最小二乘法 250
16．11 当共线性导致结果异常时怎么办――岭回归、Lasso 回归 254
16．12 发现异常值应该删除吗――谈几种处理异常值的方法 260
16．13 如何处理缺失值――是删除还是填补 268
16．14 一个非教材的非典型案例――线性回归的综合分析 276

前言/序言

前 言
在一本书中如果没有自己的观点，而只是各种已知知识的堆叠，那这本书还有什么意义呢？
——作者

时光飞逝，从我的第一本书出版到现在，转眼已经过去了7 年。期间，我的统计分析经验在不断积累，对统计学方法也有了更深一步的认识。但有一点始终未变，那就是我对统计学的热爱以及推广统计学的理念。从我的第一本书开始，我的理念就是，尽量写一本让非统计学专业人员也能看懂的统计书。直到本书的面世，尽管每本书的风格不一，但我始终遵循这一理念。
推广和普及统计学并不是一件容易的事情。由于各种原因，不少人在初学统计学时有点抵触，所以我尽量通过各种方式努力使统计学“平易近人”，写书便是其中之一。多年前我曾在百度空间创建了自己的“卫生统计空间”，阅读量达到近百万次，后来由于百度空间关闭而结束。后来我又在微信公众平台上创建了“小白学统计”公众号。在本书出版之际，该公众号恰好满两岁，粉丝也刚好满2 万人。不少人在公众号上留言，建议我将内容整理成册并出版。因此，在后期我就一边写新的文章，一边将其整理修订。虽然本书脱胎于“小白学统计”公众号，但内容其实和公众号里的文章并不相同。
事实上，我几乎重写了所有内容，因为正式出版的书籍不能像公众号里的文章那样随意。所以，尽管你会看到书中的内容有与公众号相似之处，但本书更为系统和详细。
关于本书的名字，我曾在公众号上征集各位读者的意见，很多人建议直接用《小白学统计》这一书名。但经过仔细考虑，以及几位试读朋友的建议，最终还是命名为《白话统计》。因为本书并没有像教材一样系统地介绍各种统计方法，而更像随笔或补充读物。如果用武侠小说来类比，则更像梁羽生笔下的《玄功要诀》或金庸小说中的《易筋经》，虽然并不侧重教你具体招式，但却可以让你在学其他招数的时候事半功倍。

这是一本怎样的书
第一，你可以把本书看作一本“翻译”书。我在尽力把统计学中的公式“翻译”成白话文。比如，你在很多统计学书中看到正态分布的公式，而在本书中，你看到的是正态分布公式的解释及其实际含义；再如，你在统计学书中看到最大似然估计的公式时可能会有点困惑，本书则通过例子通俗地解释最大似然估计的计算思想。
第二，你还可以把本书看作统计学教材的补充内容。本书并不是简单地介绍各种统计方法，而是尽量把各种方法串联起来，从思路上理解方法本身。例如，教材中都会介绍如何用t 检验进行两组比较，本书则重在阐述t 检验的思想本身，这样你在任何场合（如线性回归、相关分析）看到t 检验都不会觉得陌生；而且本书还专门用了一章的篇幅对常见的各种统计学方法进行了串讲，从一般线性模型到广义可加模型，尽量让你明白它们之间的关系。
第三，如果你愿意，则也可以把本书看作一本打发时间的消遣读物。本书对所有概念和方法都尽量以通俗的语言而非官方语言来阐释。例如，在介绍分布时，通过大家熟知的郭靖如何消耗内力来进行说明，从而避免了不少人对“分布”这一概念完全摸不着头脑的尴尬；在介绍假设检验思想时，用了“女士品茶”这一浅显的例子来说明其思路。

从这本书中你能学到的和不能学到的
本书分为两大部分：基础篇和实用篇。其中，基础篇介绍了统计学中常见的概念及初学者容易存在的疑惑。例如，很多人都头疼的分布（第3 章）、初学者不易理解的假设检验（第7 章）、比较重要的中心极限定理（第6 章）、参数估计和置信区间（第8 章和第9 章）等。
实用篇则侧重介绍各种方法的思路及实现，先对各种常见方法进行了串讲（第10章），然后分别介绍了t 检验（第12 章）、方差分析（第13 章）、卡方检验（第14 章）、相关分析（第15 章）、回归分析（第16 章）。但是千万不要被我列举的表面现象所迷惑，这些方法可能你觉得都“会”，但如果你打开本书，则会发现原来这些内容并不是这么简单的。
一本书如果没有作者自己的观点，而只是知识的堆叠，那么这类书是没有太大价值的。尤其在当前网络发达的时代，几乎任何概念和知识点都可以从网络上查到。但是有一点你很难查到，那就是统计分析的思路和观点。比如，你可以很容易地在网上查到什么是线性回归，但你却查不到怎么“做”线性回归分析，在你遇到实际数据时仍然不知道如何分析。在本书中，你可以获得这些思路和观点。尽管这些观点未必是所有人都认可的，但根据我多年的分析经验，它们在实践中通常是奏效的。
如果你想从本书中学习如何一步步地进行软件操作，那你可能会失望。本书没有教你具体的软件操作过程，因为软件实现是最简单的，而统计分析思路则是更为复杂的。学习统计，最遥远的距离是，你面对着电脑中的统计软件（中文版），菜单上的每个中文都认识，却始终不知道该点什么。这很让人受挫，不是吗？然而这不是软件操作的问题，而是统计思路的问题。本书将教你摆脱这一尴尬局面。

什么人适合阅读本书
如果你对统计学是完全的零基础，那么看前半部分内容应该问题不大，但对后半部分的统计方法可能需要花点心思，因为学习后半部分内容还是需要一定的统计学基础的。所以本书主要适合以下读者：
.刚刚接触统计学，跟着老师听了几堂课，但是脑子里依然是一团糨糊的人。
.学过统计学，但是对各种方法之间的关联并不清楚，想更进一步融会贯通的人。
.在课堂上学过统计学，但遇到实际数据却不知如何下手，想了解数据分析思路的人。
.统计学已经学得不错了，但有点眼高手低，对有些概念并未真正理解的人。
.会一点数据分析，但是在实际数据面前容易头脑不清晰，想学习数据分析技巧的人。
.会用简单的统计软件（如SPSS），但点开菜单却不知道里面的选项是什么意思、不知该如何勾选、也不知如何解读结果的人。
.喜欢本人作品、“小白学统计”公众号的粉丝。
……

本书所用的软件
本书中结果的展示主要基于SAS 9.4 和JMP Pro 13。书中凡是涉及计算或结果展示的内容，大都给出了软件实现的语句或操作过程。考虑到不同读者有各自的软件使用习惯，书中分别给出了SAS 9.4、R 3.4.3、SPSS 20 和JMP Pro 13 的软件实现过程，部分特殊内容也用到了Medcalc 和Stata 12.0。

本书中的配套资源下载
本书中所有例子的数据、SAS 程序和R 程序都可以在知了帮网站下载，以节省读者输入数据和程序的时间。

致谢
首先，非常感谢陈峰老师在百忙之中帮忙作序，陈老师是一位儒雅型的生物统计学教授，能够请到陈老师作序，为本书增色不少。其次，感谢成都道然科技有限责任公司在整体策划和插图上的努力，你们看到书中那些生动的漫画都出自他们的手笔。
最后还必须感谢“小白学统计”公众号的粉丝，正是你们的鼓励，才让我义无反顾地将其内容整理成册并出版。
本书是作者多年经验的累积，而且查阅了大量国内外文献，但仍不敢说百分之百正确。如果书中有任何观点上的错误，那说明本人水平仍有不足，所有错误均由本人承担责任，还请读者不吝指正，可在“小白学统计”公众号里留言。

冯国双

《数据炼金术：从理解到洞察的非凡旅程》 在这个信息爆炸的时代，数据不再是冰冷的数字，而是蕴藏着无限可能性的宝藏。然而，如何从海量杂乱的数据中提炼出有价值的洞见，如同炼金术士般化腐朽为神奇？《数据炼金术》为你揭开这个神秘面纱。本书并非一本枯燥的技术手册，而是一场引人入胜的数据探索之旅，带你领略数据背后的故事，掌握解读世界的新视角。 第一篇：洞见之眼——理解数据的本质 本书的起点，是建立对数据的深刻理解。我们将从最基础的概念出发，例如变量的类型（定性与定量，离散与连续），它们各自代表的意义以及在分析中的作用。我们会探讨数据的来源，了解数据是如何产生的，以及不同来源的数据可能存在的偏差。想象一下，一个商家想要了解顾客的购买偏好，是直接从交易记录中提取，还是会结合社交媒体上的评论？不同的数据来源，会赋予我们不同的观察维度。 接着，我们将深入数据分布的世界。直方图、箱线图、密度图……这些看似简单的图表，实则承载着丰富的信息。它们能直观地展现数据的集中趋势，比如平均值、中位数，以及数据的离散程度，如方差、标准差。我们将学习如何解读这些图表，理解它们各自的优势和局限性。比如，当数据中存在极端值时，平均值可能就会被“带偏”，这时中位数就显得更加可靠。 此外，我们还会触及数据的质量问题。脏数据、缺失值、异常值……它们如同提炼过程中遇到的杂质，直接影响着最终的“黄金”纯度。本书将提供一系列实用的方法，教会你如何识别这些问题，并采取有效的策略进行清洗和处理。一个稍有不慎的错误，就可能导致整个分析结果的谬之千里，因此，数据质量的把控至关重要。 第二篇：探索之路——揭示数据间的关系 数据并非孤立存在，它们之间往往隐藏着千丝万缕的联系。《数据炼金术》将带领你踏上探索这些关系的网络。我们将从最直观的二维关系开始，例如散点图，它能清晰地展示两个变量之间是否存在线性关系，甚至是曲线关系。是收入越高，购买奢侈品的频率越高吗？散点图能为我们提供初步的答案。 然后，我们将学习如何量化这些关系——相关性。相关系数，这个数字，能告诉你两个变量之间关系的强弱和方向。但请注意，相关不等于因果！我们将在书中深入探讨这个重要的区分，避免陷入“看见A与B相关，就断定A导致B”的误区。例如，冰淇淋的销量与溺水人数都随着夏季气温升高而增加，但这并不意味着吃冰淇淋会导致溺水。 为了更深入地理解变量间的关系，我们将引入回归分析。简单线性回归，将教会你如何用一个变量来预测另一个变量。进阶到多元线性回归，我们将学习如何同时考虑多个因素，构建更精确的预测模型。想象一下，一个房产中介如何估价一套房子？除了面积，它还会考虑地理位置、装修情况、周边配套等多个因素。回归分析正是构建这种复杂预测模型的基石。 我们还将探索分类变量的分析方法，例如卡方检验，它能帮助我们判断两个分类变量之间是否存在关联。例如，不同性别在某种产品购买意愿上是否存在差异？卡方检验能为我们提供统计学上的依据。 第三篇：洞察之光——从数据到决策 数据的价值最终体现在其指导决策的能力。《数据炼金术》的第三篇，是将分析成果转化为 actionable insights 的关键。我们将学习如何进行假设检验，通过统计学方法来验证我们对数据的猜想。比如，一个公司推出一项新的营销活动，我们如何判断它是否真的带来了显著的销售增长？假设检验能帮助我们做出科学的判断，而非凭感觉。 我们将深入理解P值和置信区间的含义，它们是统计推断中不可或缺的工具。P值告诉我们，在零假设为真的情况下，观察到当前结果的概率有多大；置信区间则提供了一个我们认为真实参数可能存在的范围。掌握了这些工具，你就能更自信地解释统计结果，并进行严谨的论证。 此外，本书还会介绍一些常用的统计模型，它们在实际应用中发挥着至关重要的作用。例如，时间序列分析，它能帮助我们理解数据随时间变化的规律，并进行预测，就像预测股票价格的走势，或者预测未来一段时间的商品需求。聚类分析，则能帮助我们将相似的数据点分组，就像将顾客分成不同的消费群体，以便进行更精准的市场营销。 最后，我们将强调数据可视化在传达洞察中的力量。即使是最复杂的分析结果，通过精心设计的图表和仪表盘，也能变得清晰易懂，直击要害。一本好的图表，胜过千言万语，它能快速抓住观众的注意力，引导他们理解数据背后的故事。 《数据炼金术》的价值所在 本书并非旨在培养你成为一名统计学家，而是希望赋予你一种数据思维。它就像为你装备了一双“数据之眼”，让你能够在日常生活中，从周围的信息中发现规律，做出更明智的选择。 打破信息壁垒： 无论是阅读新闻报道，还是理解市场趋势，你都能从中分辨出可靠的信息，辨别出可能的误导。 提升决策质量： 在工作和生活中，你能基于更充分的数据证据，做出更具战略性、更少风险的决策。 解锁职业潜力： 在当今注重数据驱动的职场，掌握数据分析能力将为你打开更广阔的职业发展道路。 培养批判性思维： 你将不再轻易相信表面现象，而是学会深入探究背后的数据支持，培养独立思考的能力。 《数据炼金术》适合谁？ 渴望理解世界的新视角： 对数据背后的故事充满好奇，希望从信息中发现更深层次的联系。 希望提升工作效率与决策水平的职场人士： 无论是市场营销、产品开发、运营管理，还是金融分析，数据分析能力都是核心竞争力。 正在学习相关专业，但希望获得更直观、更易懂的学习体验的学生： 本书将帮助你建立扎实的数据理解基础。 对新兴技术和趋势感到困惑，希望找到清晰解读方向的普通读者： 数据是理解一切的基础，本书将为你提供这把钥匙。 《数据炼金术》的学习体验 本书的语言力求通俗易懂，避免使用过多晦涩的专业术语。我们相信，任何复杂的事物，都可以用简单明了的方式来解释。每个概念的引入，都伴随着生动的案例和贴近生活的比喻，让你在轻松的阅读中，自然而然地掌握知识。我们鼓励读者动手实践，书中将提供一些简单的练习和思考题，帮助你巩固所学，并将知识转化为能力。 踏上你的数据炼金之旅 在这个数据为王的时代，掌握数据分析的能力，就如同掌握了一门解读世界、驱动未来的通用语言。《数据炼金术》是你踏上这段非凡旅程的理想起点。它将引领你穿越数据的迷雾，发现隐藏的宝藏，最终，让你成为一个更加敏锐、更加睿智的洞察者。准备好了吗？让我们一起，开始这场激动人心的“数据炼金”之旅！

评分☆☆☆☆☆

我是一名文科背景的研究生，在进行论文研究时，数据分析一直是我的痛点。之前尝试过一些统计学书籍，但都因为理解上的困难而放弃。这次抱着试试看的心态读了《白话统计》，结果让我喜出望外。这本书的语言风格非常轻松自然，完全没有让人感到压迫感。作者在介绍“抽样分布”时，用了一个描述不同班级学生平均身高的例子，让我一下子就明白了为什么样本均值也会有自己的分布规律。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些进阶的概念，比如“置信区间”和“卡方检验”，但同样是用通俗易懂的方式进行讲解，并且给出了明确的应用场景。我感觉这本书就像一位耐心的老师，一步一步地引导我，让我能够理解那些曾经让我头疼的统计学概念。现在，我更有信心去处理我的研究数据，并对统计分析结果有更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！作为一名对数据分析领域充满好奇但又缺乏专业背景的职场新人，我一直在寻找一本能够“接地气”地解释统计学概念的书籍。市面上很多教材要么过于理论化，要么充斥着晦涩的数学公式，看得我云里雾里，提不起兴趣。而《白话统计》真的做到了“白话”二字，从最基础的描述性统计，比如均值、中位数、众数这些概念，到概率论的入门，都用非常生动形象的比喻和贴近日常生活的例子来解释。我尤其喜欢作者在讲解一些稍显复杂的概念时，会穿插一些有趣的案例，比如用抽奖的概率来解释“期望值”，用不同商店的商品销量来对比“统计推断”的意义。阅读这本书的过程，就像是与一位经验丰富、善于沟通的朋友在聊天，他能够循循善诱，让你在不知不觉中理解那些曾经让你望而却步的统计学原理。它没有试图把我变成统计学家，而是给了我一个坚实的起点，让我能够自信地去理解和应用统计学知识，不再对数据报告感到恐惧。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对各种数据分析工具和方法感到好奇，但总觉得统计学是一门高深的学问，难以入门。市面上的一些书籍，要么过于理论化，要么就只是罗列了一些工具的使用方法，却不深入解释背后的原理。《白话统计》这本书，正好填补了这个空白。它没有一开始就轰炸你复杂的公式，而是从非常基础的概念讲起，比如如何收集和整理数据，如何用图表来直观地展示数据。在讲解“统计显著性”时，作者用一个简单的比喻，说明了为什么我们不能仅仅依靠直觉来判断一个现象是否真实存在。我特别欣赏书中对于“误差”的讨论，它让我明白了在任何数据分析中，误差都是不可避免的，而统计学正是帮助我们理解和控制这些误差的工具。读完这本书，我感觉自己对数据分析的整体框架有了更清晰的认识，也更有动力去学习更深入的统计学知识。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始对这本书的期望值并不高，以为又是一本“科普”性质的泛泛之谈。然而，《白话统计》完全颠覆了我的看法。它并没有回避统计学的核心内容，而是以一种极其友好的姿态，带领读者深入探索。书中关于“回归分析”的章节，是我最受启发的。作者没有止步于解释“相关性”和“因果性”的区别，而是用生活化的例子，比如预测房价与面积、地段的关系，生动地展示了如何建立线性模型，以及如何解读模型中的系数。我甚至觉得，这本书的价值远不止于“白话”，它还传递了一种严谨的科学思维方式。在讲解方差、标准差等概念时，作者非常细致地解释了它们在衡量数据离散程度上的重要性，并强调了不同指标适用的场景。读完这本书，我感觉自己对数据分析的理解上升了一个层次，不再仅仅是知道一些术语，而是真正理解了这些术语背后的逻辑和应用价值。

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我一直觉得统计学是一门既神秘又实用的学科，但苦于找不到合适的入门途径。市面上相关的书籍，要么是学术性太强，让我难以理解；要么就是过于浅显，无法深入。直到我发现了《白话统计》，它简直是一股清流。作者巧妙地将复杂的统计概念拆解开来，用一种非常直观、易懂的方式呈现。比如，在讲解“假设检验”的时候，书中没有直接抛出公式，而是通过一个假设餐厅食物是否真的美味的例子，一步一步引导读者理解“零假设”、“备择假设”以及“P值”的意义。这种“故事化”的讲解方式，让我能够轻松地将抽象的理论与实际情境联系起来，加深了记忆，也激发了我进一步探索的兴趣。我不再觉得统计学是冰冷的数字游戏，而是充满了洞察力和解释力的工具。这本书就像一把钥匙，为我打开了通往数据世界的大门，让我看到了如何用统计学来更好地理解世界，做出更明智的决策。

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好

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你这本书啊读完之后你感觉到，就简单涂了一下，你感觉到非常舒服和特殊的白话统计，能让你非常，直观的简单的去明白，这个统计了一下方法，很不错

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东西不错??????

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值得信赖，品质保证

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还不错，非科班出身，脑袋比较笨，正在慢慢的理解中。

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非常感激这样的书的作者。面向我们这些小白用户，真心为我们的接受能力考虑。。不过，如果真的要好好学Sas，学完这本书，还是得再找本深一点的。

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凑单买的，价格合适，不错

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我院冯国双老师力作！必须买一本珍藏！