Probably Overthinking It: Cum să utilizați datele pentru a răspunde la întrebări, a evita capcanele statistice și a lua decizii mai bune

Recenzii ale cititorilor

Cartea este foarte apreciată pentru stilul său captivant de scriere, claritatea și exemplele pătrunzătoare care ajută cititorii să înțeleagă conceptele statistice și capcanele din analiza datelor. Ea acoperă aplicații din lumea reală și erori comune în statistică, făcând-o plăcută și educativă. Cu toate acestea, unii cititori au considerat că comentariile politice i-au diminuat calitatea generală.

⬤ Stil de scriere captivant și clar.
⬤ Simplifică conceptele statistice complexe cu exemple practice.
⬤ Oferă perspective și aplicații din lumea reală.
⬤ Învață cititorii să analizeze critic datele și să evite capcanele statistice comune.
⬤ Amuzant și provocator cu fapte interesante.

⬤ Unii cititori consideră conținutul politic deranjant și irelevant.
⬤ O înțelegere de bază a statisticii poate fi necesară pentru o înțelegere completă, lăsând potențial novicii confuzi.

(pe baza a 11 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Probably Overthinking It: How to Use Data to Answer Questions, Avoid Statistical Traps, and Make Better Decisions

Conținutul cărții:

Un ghid esențial al modului în care datele pot îmbunătăți procesul decizional.

Statisticile sunt peste tot: în buletinele de știri, la cabinetul medical și în orice fel de prognoză, de la bursă la vreme. Bloggerul, profesorul și informaticianul Allen B. Downey știe bine că oamenii au o capacitate înnăscută atât de a înțelege statisticile, cât și de a fi păcăliți de ele. După cum arată clar în această introducere accesibilă la gândirea statistică, miza este mare. Simple neînțelegeri au condus la pronosticuri medicale incorecte, au subestimat probabilitatea unor cutremure mari, au împiedicat eforturile de justiție socială și au dus la decizii politice dubioase. Există moduri corecte și greșite de a privi cifrele, iar Downey vă va ajuta să vedeți care sunt care.

Probably Overthinking It utilizează date reale pentru a analiza exemple reale cu consecințe reale, bazându-se pe cazuri din campanii de sănătate, mișcări politice, clasamente de șah și multe altele. El expune capcanele comune - cum ar fi eroarea ratei de bază, eșantionarea în funcție de lungime și paradoxul lui Simpson - și pune în lumină ceea ce învățăm atunci când interpretăm corect datele și ceea ce merge prost atunci când nu o facem. Folosind vizualizări de date în loc de ecuații, el construiește înțelegerea de la elementele de bază pentru a vă ajuta să recunoașteți erorile, fie în propria gândire, fie în rapoartele media. Chiar dacă nu ați studiat niciodată statistica - sau dacă ați studiat-o și ați uitat tot ce ați învățat - această carte vă va oferi o nouă perspectivă asupra metodelor și măsurătorilor care ne ajută să înțelegem lumea.