《统计陷阱》读后感范文大全(精选8篇)

daniel 0 2024-01-01

《统计陷阱》读后感篇1

如果你想证明某事,却发现没有能力办到,那么试着解释其他事情并假装他们是一回事,这就是逻辑谬误,偷换概念。统计学所犯的错误,归根结底是逻辑问题。例如,把相关性当成因果性,这是事后归因;小样本得出大结论,这是以偏概全;为了证实自己的观点,刻意用统计方法放大比例,大家都这样,所以我是对的,这是诉诸公众谬误。广告说统计显示自己的产品在某一权威群体里使用率高,言下之意是他们的产品好,这是诉诸权威谬误等待。基本上每一个统计陷阱就是一个逻辑谬误。不被他人欺骗容易,不被自己欺骗难。学统计学,就是学会怎么对自己说理。

《统计陷阱》读后感篇2

用数据说谎很容易,用数据说出真相却很难。

你无法管理你无法衡量的事物。

“如果你立志成为一名器官捐献者,那么你就选择摩托车出行吧,因为摩托车的致死率比汽车整整高出35倍”

“你应该时刻谨记为那些你无法轻松承受的意外上保险,而其他情况就不要浪费钱了,这是个人理财的核心原则之一。”

“世界上3本最有声望的医学期刊上刊登的49篇学术研究论文中有1/3后来都被推翻了,所以,“尽量不要用你的回归分析研究杀人”。

在进行回归分析时,需要记住的最重要的一点就是:尽量不要杀人。你甚至可以在你的电脑屏幕旁贴上一句话时刻提醒自己:“不要用你的研究杀人”。因为即使一些非常聪明的家伙有时候都免不了违反这条规定。”

“罗彻斯特大学医学与牙医学院的一项调查表明,以服务病人为初衷的记分卡,到头来反而会给病人造成伤害:在参与调查的心脏科医生中,有83%的医生表示正是由于公开了死亡率数据,一些本来可以从搭桥手术中获益的病人最终没能被安排进行手术;79%的医生表示收集并公开死亡率数据或多或少地影响了他们的治疗决策。这一看似有用的描述性数据存在一个可悲的矛盾,而心脏科医生也只能理性地接受并采取自己的对策,就是让那些最需要心脏搭桥的病人远离手术台。”

《统计陷阱》读后感篇3

管理统计学是研究如何收集、整理、分析反映社会经济管理问题的有关数据,并对研究对象进行统计分析、推断以期认识事物的规律性的一门科学。它要求管理人员要学会运用统计方法进行决策,改进工作,提高效率。没有统计分析的管理是不完善的管理。在天气预报、证券行业分析、产品寿命估计、产品抽样检验、产品库存量估计、金融保险、市场分析、市场识别、企业风险管理等方面都有着积极的应用。审计员检查一个大公司的帐目,可以通过统计方法抽取帐目样本,根据样本结果确定该公司是否有帐目不清的问题。企业经理需要考虑可能的原材料需求水平和原材料存储费用来确定原材料的进货量,因此他要做相应的调查。经济学家要评价改变销售税对社会的影响,也需要根据消费者的购买模式来进行统计学计算。营销经理通过对样本顾客进行试销来决定是否销售一种新产品。生产经理根据检验产品样本的质量情况,决定是否对生产过程作出必要的调整……这些都是管理统计学在生产生活中的应用。

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《统计陷阱》读后感篇4

在经历了一个学期的学习之后,我们对《统计学》的学习也来到了最后的阶段。在这一个学期的学习中,有很多感想,也有很多收获。虽然课程有些枯燥,但无疑的是,我们掌握了统计学这门实用的工具,在我们未来的人生中,也必将会运用这个工具,陪伴我们前行。作为一个曾经以政治为高考内容文科生,在学习统计学之前,在我的心目中,统计学是一门非常枯燥以及复杂的学科,以我的数学水平以及从未涉及高等数学的学习,令我对这门学科有着异乎寻常的恐惧。经过几堂课的学习之后,基础的缺乏更令我感到难以下手,后来,每当有人谈起统计,我脑袋中就浮现出计数,一大堆枯燥的数字,还有一长串的数学计算式。但是经过半个学期的学习,我对统计学有了全新的认识。在学习的过程中,我渐渐开始意识到统计学在学术研究中,在公司决策中,在国家制定方针政策时……在社会生活的各个方面都发挥着重要作用,它有它独立而完备的理论体系,它是相当科学的,它是以数学作为它的基本工具,但它有比数学更有实际用途,它可以对生活中大量的无序的数据进行分析,找出它们的规律,从而为研究、决策提供基本的依据,它是其他学科的一切理论的基础和来源……因此,为了掌握这门有用的科学,我决定开始努力学习。

在很多跟我一样以人力资源为学习对象的同学们的心目中,统计学跟我们的专业关系并不是很大。但是实际上却截然不同。作为我们课程学习的骨干部分,经济学来源于统计学。自然界的现象可以通过实验解剖等方法来被人们掌握。但是人类社会的经济现象就不一样了,它们复杂多样、变化多端,没有任何实验的方法可以来准确的研究。因此我们就只有借助于统计学,通过统计分析社会经济的各种数据,我们就可以发现社会的经济问题,为经济学的研究提供了素材。因此,我们完全可以认为,统计是沟通经济学与实际的一个重要桥梁。没有统计学,就没有经济学今天的发展。正因为经济学和统计学这样密切的关系,我意识到,光学好经济学理论知识是不够的,我必须还要同时学好统计学。因为作为人力资源学科的学习者的我们来说,掌握这门学科,对于我们未来的管理和经济学的进一步学习,统计学的基本运用,是必不可少的。

《统计陷阱》读后感篇5

真实世界中的数字都是伴随着计量单位的,每个计量单位都表现出可伸缩的潜在计量空间,这就使得所有的计量行为都是不完美的,这便是误差。基于非常可靠和客观的计量行为得出的数据可以相当接近真实,而那些基于不可靠或者主观的计量行为的数据,则更接近荒谬。但是一个具体数字究竟属于哪一类,常常不是那么明显。因此面对现实生活中的数字时,我们必须承认,它们是存在缺陷的,它们未必有着充分的依据。

书中举了这样一个例子:在医学界曾探讨人的标准体温的问题,我们知道人是没有绝对的标准体温的,个体多少都有一点体温的差别,当时曾有医生通过统计了大量体温数据,定了一个大概的标准——37摄氏度,就定做是人的标准体温。这里的37并不是一个绝对精确的数字。我们知道,美国人使用的温度单位不是摄氏温度,而是华氏温度,那时美国就有学者把37摄氏度换算成华氏温度,刚好等于98.6华氏度。于是就有了这样一个暗示:人的标准体温是可以精确到0.1华氏度的,同时也给人一个错觉:人是有很精确的标准体温的。这种观点曾经被很多人所接受。虽然仅仅只是做了一个简单的换算,但实际上已经传导给人一种错误的知识。

还有一种是统计中与确定和不确定性有关的因果关系陷阱。有一个例子,美国亚利桑那州肺结核发病率比较高,从这个数据人们很容易得出结论:亚利桑那州环境肯定不好,不利于人的肺部呼吸等等,但是事实却恰恰相反,因为该州环境较好,非常有利于肺结核病的康复,所以全美很多肺结核和肺病患者都前来治疗,从而导致了肺结核病的统计数字过高。通过一个数据,结论可以很轻松就得出,但真相往往不是那么简单就可以得到的,通过表面上的数字得出轻率的结论就极容易陷入偏差。单纯利用数字来找原因,未必靠得住。

《统计陷阱》读后感篇6

我想,像我这样对数字不敏感的人一定很多。尤其在这个资讯如此泛滥的时代,我们太轻信于书面的数字。可这些都一定是真实的吗?你有没有想过,自己的头脑常常是别人的跑马场?

这本书之所以少有关注,可以就是因为“统计”这样一个不太讨人喜欢的词语。不过我还是希望读过此书人能通过数字这小小的杠杆,使谎言的大厦轰然倒塌。

《统计陷阱》读后感篇7

美国有人经过统计后,发现男性发生中年危机的时候,其妻子往往都是中年女性。如果男性的妻子是年轻女性,男性往往不会有中年危机。所以中年危机的原因是妻子是中年女性。这个结论其实非常荒谬,本末倒置。如果中年男性能找到年轻女性做老婆,说明男的财力雄厚,财力雄厚的男性会有什么中年危机?所以,只有财力雄厚的男性才不会有中年危机,而不是找到青年女性做老婆。

介绍完了常用的统计造假手段,如何不被统计欺骗?

作者认为对统计资料应该提出五个问题:

(1)“谁说的?”统计局还是民间机构?自吹自擂还是全无关系的人说的?如果有利益在里面,很有可能统计是有偏的。

(2)“如何知道的?”例如,调查问卷如果回收率很低,统计的结果就很值得怀疑。

(3)“是否遗漏了什么?”当你看到人均住房面积是114平的统计结果时,一定要想一想住房面积的中位数是多少。

(4)“是否偷换了概念?”分析统计资料时,请留心从搜集原始资料到形成结论的整个过程中,是否存在着概念的偷换。在现实生活中.将甲说成乙的案例实在是太多了。例如,有人发现埃及木乃伊上从未检测到癌症的迹象,便认为古代生活好,不会得癌症。实际上,这些埃及人都在50岁前死亡了,还不会有机会得癌症了,在古代这种没有工业污染的社会,癌症只有在人岁数很大的时候才有可能出现。

(5)“资料是否有意义?”现在统计的房价,实际是略偏低的,因为政府只能用网签价格来统计房价,但是二手房交易时,人们经常搞阴阳合同,实际成交价格比网签价格要高,这样的房价就缺乏参考意义。

《统计陷阱》读后感篇8

现在企业管理中越来越强调用数字说话,各类汇报和展示中也都是充斥着各种数字和图表,什么饼图,趋势图,平均值,方差,零零总总,到处都是。

但是,这么多的统计数字反映的是否都是真实的世界呢?如果不了解统计的具体方法,可能很多人都觉得统计出来的数字都是值得信赖的,实际上并不是这样。美国在1950年代开始在企业管理中大量引入统计数字管理的时候,就有大量的统计数据、统计资料由于主、客观的原因被滥用,很难起到描述事实、传递信息的作用。相反,还往往对读者形成误导。选莱尔·哈夫(DarrellHuff),一位具有深厚统计背景的新闻记者——发现了这一现象。他在广泛调查的基础上,从报刊、杂志、书籍中,从美国统计学会一些统计学家提供的实例中,收集了大量案例,并在1954年写下了《如何用统计造假(HowtoLiewithStatistics)》一书。这里借用《大西洋》杂志的评价:“这是一本具有善意破坏性的书,读完它后,你对于‘万能统计’的信任将大大降低。”

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