统计的误用：如何识破伪科学

Описание: 《Statistics Done Wrong: The Woefully Complete Guide》这本书可以看成一本“科研踩坑指南”：不是教你怎么做高深统计，而是告诉你，科研论文里统计最容易“翻车”的地方在哪儿。作者一边讲故事一边拆招：为什么样本太少几乎注定得出夸大的结论？为什么 "p小于0.05" 远远不是“只有 5% 的可能是错的”？为什么一边看数据一边改分析，相当于“拷打数据逼它认罪”？为什么很多临床试验、脑成像研究、基因关联研究，其实从设计起就不可能回答它们声称的问题？在此基础上，他又谈怎样“少犯错”：在做实验前就算好需要多少样本、用置信区间说话、老老实实报告所有分析和结果、并尽量公开数据和代码。整本书用很轻松的语言，把那些原本只在统计教材和方法论文里才讲得清楚的问题，翻译成科研工作者和读者都能听懂的常识。