《简单统计学》

加里·史密斯 · 逻辑学

✦ 大多数惊人发现不是发现，而是样本偏差、均值回归和数据挖掘的产物。

新闻里的研究结论、报告里的漂亮图表、朋友圈的健康忠告，大部分经不起三问：样本怎么来的、有没有别的解释、效应到底多大。这本书不教公式，只教识破。读完你看数据的方式会变，被唬住的次数会少很多。

📖 一章一个陷阱，读的时候配一个身边的数据案例：体检报告、公司报表、房价新闻。看到可疑的数字，先套用书里的问法。

21 个知识点 21 个真实案例配套 3 节课

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POINTS

全书知识点（21）

1模式幻觉

人脑擅长在随机数据里看出规律。只要盯着足够多的数字，总能发现某种惊人的巧合，然后为它编一套解释。用于识破：先问这个规律能不能在别的数据上重现。

案例有人发现某只股票和某种商品的价格走势高度一致，据此制定策略，几个月后完全失效。两列随机数也能凑出漂亮的相关系数。相关性要先经受新样本检验。

结论在噪声里找图案，人脑是专家，也是惯犯。看到规律先问一句：换个时间段、换一批数据，它还成立吗。

2幸存者偏差

只统计活下来、成功了的样本，忽略消失的那些，结论必然乐观。成功学的样本几乎全是幸存者。用于学经验：先问失败的那些都去哪了。

案例二战时统计返航飞机的弹孔分布，最初的结论是加固弹孔最多的部位；正确的结论是加固没有弹孔的部位，因为中弹在那里的飞机没能回来。先问样本是怎么被筛出来的。

结论看不见的样本，往往才是真正的答案。学成功经验之前，先去找那些同样做了却没成的人。

3选择性样本

样本怎么被选进来，决定了结论能推出什么。自愿参与、方便抽样、只统计某一渠道的用户，都会让结果系统性偏移。用于调研：先问这批人是怎么来的。

案例一个线上问卷显示九成用户支持某项改版，但问卷只推给了活跃用户，沉默的流失用户根本没机会作答。别用最爱你的人，代表所有人的意见。

结论结论的边界，就是样本的边界。先问这批人是怎么来的，再决定这个结论能推广到多远、对谁成立。

QUOTES

「在足够大的数据里反复搜索，总能找到看似显著的关系。」

「相关不等于因果，但人们总是急着把它读成因果。」

「均值回归常常被误认成干预的效果。」

LESSONS

论证是什么：观点、理由、推理决策卫生：先定规则，再看选项《韩非子》·人性自为：先把人想成理性利己者

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