统计数据会说谎读后感100字

《统计数据会说谎》是一本由达莱尔•哈夫著作，中信出版集团股份有限公司出版的平装图书，本书定价：CNY 39.00，页数：176，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《统计数据会说谎》读后感(一)：看完后的一些感受

因该书发表的时间距今已有近半个世纪，所以里面的统计学的骗术对现在的人们来说已是小儿科了，没有那种书名让人以为可以得到的恍然大悟的感觉。与其说各种伎俩能屡试不爽关键是来源于人们对统计学的无知，更多的是钻了人们懒于思考、容易被导向煽动的空子。在任何一个领域想不被骗除了增强对相关知识的了解，最重要的是需要加强自己的独立思考意识：对任何知识和讯息不要不加思考的接受—当然首先需要强大的逻辑大脑和冷静的心灵！

《统计数据会说谎》读后感(二)：一本揭露统计数据谎言的书

作者利用大量真实案例生动、直观地揭露了在广告、新闻、医学等各个领域中，某些别有用心的人是如何利用统计数据撒谎的。很显然，作者认为这些人为了某种利益是故意这样做的。该书对这些统计数据的谎言进行了成因、造假手段、如何鉴别等方面的揭露，为普通人避免掉入广告商、政治家们的谎言陷阱提供了指引。该书只涉及到一些入门级的统计学知识，比如均值、中位数、样本数量、信度与效度、幸存者偏差、抽样误差、系统误差、归因缪差、相关性、因果倒置等。懂一点统计学知识的读者会看得更有趣，更有共鸣。

《统计数据会说谎》读后感(三)：统计数据会说谎 摘要

在几十年以前写这样的书，感觉很了不起呢。不过我觉得对于本科学历，修过概率统计，平日也对生活有足够观察的青年就不用看了。

sec1 带有偏差的样本 统计耶鲁大学毕业生的平均工资。样本来自于有详细地址+回复了问卷的毕业生，引入了偏差。 且回复的信息也不一定是实话。 分层抽样的设计也很难。 sec2 整体不符合正态分布时，使用平均数、中位数、众数的差别很大，具有欺骗性。例如使用平均数来描述某一群体的工资。 sec3 统计描述中丢失一些重要信息，会让结论变得无意义。比如仅仅列出实验效果，却没有给出实验样本量。毕竟对于小样本实验，几乎出现任何实验效果都是有可能的… 所以，我们要关注一下实验的显著性水平，置信区间。 此外，看图表也需要留意一下图表中的横纵坐标… sec4 这一章介绍了几个案例，来说明很多调查结果的数据不能用于做决策，例如哪个孩子更聪明，哪种香烟更健康，感觉可以用于引入假设检验的概念。 例如儿童智力测量结果，因为存在误差，真实结果应该是在某个置信区间内，因此不能凭借测量结果来判断智力检测分数分别为98, 101的两个孩子哪个更聪明。 sec5 图表可能具有误导性，要关注图表的横纵坐标。 sec6 图例可能具有欺骗性。本来是2:1的对比，一维的图把长宽都画成2:1，结果造成的视觉效果变成了4:1，具有欺骗性。 sec7 有些数据乍一看能作为论据，但其实跟想证明的结论没有关系。比如晴天开车发生的恶性事故多于雾天开车发生的恶性事故，并不能说明晴天开车更危险，只是因为晴天的日子多于雾天。 sec8 混淆因果性和相关性。 某岛民们相信身上有虱子会让身体健康，这就是误把相关性当做因果性的例子。因为身体虚弱者，例如发烧的患者不吸引虱子，所以身上的虱子数量确实跟健康程度相关。但发烧、身体虚弱可能正是由于虱子导致的。 sec9 总结不出来。有一部分是工会相关的例子，还有一部分例子感觉在中国接受了小学教育之后就不会上当受骗。 sec10 回顾总结本书的法则，补充案例。

《统计数据会说谎》读后感(四)：有选择的真实

今年已过了大半，年底大概又要被涨工资了。

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这书出来50多年了，里面提到的一些统计上手段在数学课上其实老师有提到过。

数学课本上含蓄的称之为——统计误差。

一、哪来的数据

有些事情可能从一开始就注定会得出一个错误的结论，比如选择了一个错误的样本。然后你一切的努力，都是南辕北辙。

老师要求的是样本量要大、覆盖面要广、要有代表性。

老板大概不是这么要求的。

顺便提一句，不知道全国新生儿性别比是怎么算的，如果新生儿性别比是将各地基层系统里的数据定时截取再算出来的话，大概也是靠不住的。因为工作的关系，接触了一点这方面，小地方一年的数据，使点小手段能相差3、5个点，而且大概率不被发现。

至于为什么要这么做，因为有个东西叫考核指标。

二、给你看什么数据

收集到的东西，你能看到的也只是被加工处理过的。

倒不是说造假，毕竟缺乏监督的造假太低级了。

中位数、众数、平均数都是合理合法，再挑个合眼的大概也无可厚非。

转换成柱形图、扇形图、折线图、单位怎么选、起点怎么选、同比还是环比、、、

大概心理学的要求比数学还要高一点。

三、得出什么样的结论

兜兜转转一大圈，得出个老板不高兴的结论，估计你很快也要不高兴了。

其实经过了有选择的样本和数据处理后，基本就能得到满意的结论了。不过书里面提到的“看似相关的结论”总是莫名让我想到那个关于蝴蝶效应的描述“ 一只南美洲亚马孙河边热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇几下翅膀，就有可能在两周后引起美国德克萨斯的一场龙卷风 ”。。。。

毕竟事情的结果收到很多因素影响，带着预定的目的去进行统计，自然会将看似相关的数据强加到佐证结论上。

知道骗子的手段，才能尽量降低被骗的概率吧。不过这本书50多年了，这些手段还在继续用着，大概就是所谓的防不胜防了吧。

《统计数据会说谎》读后感(五)：揭穿统计数据的简单利器（附思维导图）

生活中充斥大量数据。我们迷恋数据，因为它“直观、有说服力”。 现实真的如此吗？ 我越发觉得，“统计数据会说谎”。 比如，某护肤品据称有极佳的美白嫩肤功效，理由是试验xx周，76.3%的使用者声称有皮肤变白了，变嫩了。 这是一个较容易辨别的误导性结论，大家可以说“声称”不一定是事实。 那如果去掉“声称”，加上前后对比图呢？ 我相信，大部分人会增加信任度。 而《统计数据会说谎》会用“脚”投票反对。 作者会提出多个问题，如：使用者一共有几个？与其他的产品对比效果如何？有没有其他因素影响结果？这个结果是什么时候调查的？ 如果只有15个人，这个百分数明显说服力不强。如果这个功效并不是同类产品领先的，单单功效因因素不足以支持消费者购买。如果试用者还用了其他护肤品，那么结论的说服力不强。如果是在试用者洗完脸后调查的，说服力也不强，因为洗脸后皮肤会显得好。 《统计数据会说谎》就是这样一本揭穿统计数据谎言的书。 这些谎言一部分是人为，一部分是不经意。但无论哪种情况，都大大影响了我们的判断能力，最终可能会导致我们作出错误的决策。 这本书也不厚，而且插图很可爱。如果从头读到尾，也就3、4个小时。 相信它会是你揭穿统计数据说谎的简单利器！ 最后，感谢@任琦琦 77赠送的《统计数据会说谎》，让我发现了这么一本有用的书。

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（思维导图中，反驳版可以当作简单模板，用于识别数据）