非统计学家的统计学：理解数据

总体与样本

人口：你想从中得出结论的整个群体。

样本：你实际研究的总体的一个子集。

重要性：我们通常无法研究整个群体，所以我们使用样本进行推断。

变量

分类变量：可归入不同类别的数据（例如，颜色、性别）。

数值变量：可以测量或计数的数据。

• 离散： 整数（例如孩子的数量）
• 连续： 一定范围内的任意值（例如身高、体重）

中央倾向的措施

传播的衡量标准

关键概率概念

• 独立活动： 一个事件的发生不会影响另一个事件的概率。
• 相关事件： 一个事件的概率会根据另一个事件的发生而改变。
• 互斥事件： 不能同时发生的事件。

常见图表类型

关键条款

• 原假设 (H₀)： 默认假设无影响或无差异。
• 另类假设（H₁ 或 Ha）： 您正在测试的假设。
• p值： 假设零假设为真，获得至少与观察结果一样极端的结果的概率。
• 显着性水平（α）： 低于该阈值则拒绝原假设（通常为 0）。

  本文将向您展示如何掌握和使用统计思想，即使您不是专业人士。我们将介绍如何提高统计水平、阅读数据可视化以及与统计学家交谈。到最后，您将知道如何利用数据为自己谋利并根据事实做出选择。

  关键精华

  • 统计学是分析数据和做出基于证据的决策的有力工具²
  • 理解统计概念可以帮助非统计学家理解他们的数据
  • 改善 计算能力 熟悉数字是关键的一步
  • 掌握 线性模型 可以提供多功能的数据分析工具
  • 与统计人员的有效沟通对于 弥补词汇差距
  • 数据可视化 可以帮助利用数据讲述引人入胜的故事
  • 在以下情况下，道德考量很重要： 解释统计结果

  简介：拥抱应用统计学家

  我们常常认为统计学只是专家的专属领域，但它在许多领域都至关重要。运用统计学知识可以让我们更好地利用数据并做出明智的选择^³。

  统计在研究中的重要性

  统计学在研究中至关重要。它有助于设计研究、分析数据和理解结果。它对于市场调研、测试新疗法或研究人际关系至关重要^³。

  跨越“真正的”统计学家和非统计学家之间的鸿沟

  许多人认为“真正的”统计学家和其他人之间存在巨大差距。但我们可以通过成为自己的应用统计学家来弥合这一差距。这意味着学习、保持好奇心，并不断更新^{统计学知识}。

  统计学不仅仅是数字。它帮助我们了解世界。通过学习和应用统计学，我们能够更好地解决问题和做出决策^{³⁴ 。}

  接纳我们的应用统计学家是一项挑战，但也很有回报。与统计学家合作可以帮助我们发现新的见解并做出改变^{³⁴ 。}

  长期目标：随着时间的推移建立统计专业知识

  成为一名高效的应用统计学家需要时间、耐心和学习的投入。这并非一蹴而就。该领域的进步是缓慢的，需要数月甚至数年，而非数小时或数天。

  我们必须相信这个过程，并逐步弥补知识上的不足。统计学专业知识的培养是一场马拉松，而非短跑。通过长期的学习和对统计技能发展的专注，我们才能随着时间的推移而不断进步。

  “成为一名高效的应用统计学家并非一朝一夕就能学会的。这是一个需要耐心和毅力的长期过程。” ⁵

  成功源于我们共同前行。承认挑战并庆祝小胜利有助于建立一个相互支持的社区。我们都在学习如何理解数据并推动变革。

  通往统计学专业的道路是一条稳步攀登的道路，而非一场短跑。只要拥有正确的思维方式并付出努力，我们都能更好地运用统计学。这将为我们带来更多基于数据做出决策和解决问题的机会。探索高级数据可视化工具的强大功能，助力您的学习之旅。

  应用统计学的学习之路漫长而充实。通过长期的积累和专业知识的不断提升，我们可以改变看待数据的方式。这将带来新的洞见，从而推动创新和进步。让我们携手踏上这段旅程，一步一个脚印，充分利用长期学习的机会。

  算术：熟悉数字

  应用统计学的学习告诉我们，即使你不是数学天才，良好的数字处理能力也至关重要。数字能力帮助我们理解和运用数字，对于理解数据和进行分析至关重要。

  提高计算能力的资源

  即使你数学不是很好，也有很多方法可以提高你的计算能力。你可以找到基础数学、概率论，甚至是对数和矩阵代数等复杂主题的学习资源。总有一款适合你。

  • Coursera、edX 和 Udemy 等平台上的在线课程提供了有趣的方式来提高你的 数字素养.
  • 应用程序和游戏让学习更轻松 数学技巧 有趣又简单，让您在任何地方练习。
  • 书籍和教科书非常适合深入学习，可以成为你的指导手册 计算能力.

  提高对数字的适应能力是一个持续的过程。通过合适的工具和努力，你可以提高你的^数学能力。这将使你在应用统计学方面更加自信和^熟练。

  更多相关资源	描述	推荐级别
  汗学院	免费在线平台，拥有大量教育视频和练习库，涵盖从基础算术到高级微积分的广泛数学主题。	高
  Mathisfun.com	提供游戏、谜题和课程的互动网站，让各个年龄段的人都能享受学习数学的乐趣。	中
  基础数学和初等代数问题的巨著	综合教科书充满了逐步的解释和练习问题，以加强基本的数学技能。	高

  

  “算术不仅关乎数字，还关乎对世界的常识。它关乎提出问题、做出明智的决定，以及理解这些决定的后果。”——美国数学家兼作家约翰·艾伦·保罗斯

  利用这些资源提高数学技能，我们都能提高计算能力。这有助于我们在应用统计工作中进行更有效的数据分析^{^6,7}。

  统计学的哲学基础

  许多人认为统计学仅仅是关于数字的。但实际上，它关乎塑造这一领域的深层问题。探索统计学的哲学可以帮助我们理解我们自以为知道的事情是如何产生的。它有助于我们理解证据、推断以及统计学假设和科学假设之间的关系。

  理解统计方法背后的“为什么”

  统计学不仅仅是数字；它帮助我们理解世界^8。它使用模型从数据中估计未知事物^8。这些模型旨在做到无偏性和一致性，以获得可靠的结果⁸。

  非参数统计着眼于对数据类型没有严格假设的模型^⁸。它使用诸如经验测度之类的方法来估计真实分布^⁸。随着样本量的增加，这些方法会越来越接近真实值^⁸。大数定律是关键，它揭示了样本估计量如何随着时间的推移而逼近真实值^⁸。

  ^统计学是关于用数据检验假设，并将数据组织成结构化集合的^。统计学哲学帮助我们理解统计方法及其结果^{，涵盖了归纳法和统计学}中概率的意义等主题。

  ^古典统计学关注假设检验和证据理解。^贝叶斯统计学着眼于推断和先验概率，也探讨模型比较和数据降维^。统计学哲学涉及诸多领域，包括证据和因果关系^。

  ¹⁰罗纳德·费舍尔爵士提出了一种将数据简化为关键数字的方法¹⁰。他的方法假设数据是来自更大总体的随机样本¹⁰。然而，如果不谨慎操作，这可能会导致偏差¹⁰。

  ^10.逻辑实证主义认为知识来源于我们所见，确定性是关键^。10 . 现实主义哲学认为知识关乎隐藏的真理，并接受不确定性^{。10 .}统计学家们在概率的定义上存在分歧，对此持有不同观点。

  真正的统计学旨在揭示真实世界的结构，而不仅仅是我们所看到的^10。定义因果关系很困难，目前仍存在争论^10。这展现了该领域的神秘性和复杂性^{10 。}

  “统计不仅仅是处理数字；它还能让我们了解周围的世界。”

  探索统计学的哲学有助于我们理解为何要使用某些方法，并能让我们更好地在实际情境中运用数据。对于任何想要理解统计学的人来说，这方面的知识都至关重要。

  线性模型的多功能性

  作为非统计学专业人士，我们常常会因为需要学习的众多统计检验方法而感到不知所措^¹¹。但是，有一种强大的工具可以简化我们的分析：线性模型。这些模型用途广泛，可以以多种方式帮助我们更好地理解数据^¹¹。

  掌握一个强大的工具

  与其尝试学习许多检验方法，不如专注于线性模型^¹¹。这些模型可以帮助我们了解变量之间的关系，进行预测，并从数据中获得洞见^¹¹。学习一种强大的工具可以帮助我们建立扎实的统计学基础，并在许多领域中使用它^¹¹。

  线性模型在数据科学、医疗保健、金融、市场营销和社会科学等领域至关重要^¹¹。它们使我们能够进行回归分析、假设检验和预测建模^¹¹。无论我们是在研究客户行为还是新的医疗方法，线性模型都能为我们提供宝贵的见解^¹¹。

  要熟练运用线性模型，我们需要理解其背后的统计学原理^¹¹。了解线性回归、方差分析和其他技术，可以让我们更有信心地使用这些工具^¹¹。这样，我们就可以超越少数几个检验，使用一个强大的工具来完成许多任务^¹¹。

  掌握线性模型将改变统计分析的游戏规则^¹¹。通过专注于这一工具，我们可以获得新的见解，并利用数据做出明智的决策^¹¹。在医疗保健、市场营销等领域，线性模型可以帮助我们处理复杂的数据并产生真正的影响^¹¹。

  “线性回归是分析医学数据的重要统计方法^¹²。回归分析有助于发现和理解许多因素之间的关系^¹²。但是，在使用线性回归时需要注意一些陷阱^¹²。”

  通过使用线性模型，我们弥合了“真正的”统计学家和非统计学家之间的差距^¹¹。通过实践和更深入的理解，我们可以充分利用统计分析，并以新的方式解决问题^¹¹。

  掌握统计学基础知识

  非统计学家的统计学：2024 年如何理解您的数据

  2024年，对于那些没有扎实统计学背景的人来说，学习数据分析至关重要。本次研讨会旨在帮助我们这些非统计学专业人士更好地理解数据，并利用数据做出明智的选择。

  孙教授主持本次研讨会，旨在将“真正的”统计学家与非统计学家联系起来^¹³。他是谷歌的数据科学家，即将领导斯坦福大学的数据科学项目^¹³。他简化了课程，使其更易于理解，并撰写了一本免费书籍，帮助学生尽早开始接触数据^¹³。

  如今，做出数据驱动的选择至关重要。非统计学专业人士需要掌握统计学并加以应用^¹⁴。由于大量研究成果被浪费，因此我们必须充分理解数据^¹⁴。

  本次研讨会将涵盖数据类型、汇总统计、假设检验和元分析^¹³。孙教授的授课将增强我们对数据分析的信心，这将有助于我们在2024年及以后取得成功。

  如果您从事临床研究、法规事务或医学写作，那么本次研讨会正是为您量身打造。它将帮助您掌握理解数据、挖掘重要洞见所需的技能和思维方式。不要错过这次提升数据技能、引领2024年行业发展的绝佳机会！

  以非统计人员身份与统计人员沟通

  作为非统计专业人士，我们经常与统计专业人士合作，以理解数据并做出决策。但是，我们不同的词汇和对统计的看法会使沟通变得困难。学会弥合这种差距是有效合作并充分利用数据的关键。

  弥补词汇差距

  统计学家使用的专业术语是一大挑战。为了克服这一挑战，我们应该学习统计学的基础知识及其术语^¹⁵。尽早与统计学家合作，甚至在项目开始前几个月就开始合作，有助于我们更好地相互理解^¹⁵。这样，我们就能确保统计数据与我们的计划完美契合。

  用简单易懂的方式解释事物，并使用每个人都能理解的例子，也能起到帮助作用^。图表和示意图等图片使统计数据更加清晰^。通过使我们的信息符合他人的需求和喜好，我们确保他们能够以吸引他们注意力的方式获得统计数据。

  要想与统计学家有效沟通，要积极主动、充满好奇心并保持开放的心态^¹⁶。通过简化语言、避免使用晦涩难懂的术语以及运用图片，我们可以让其他人更容易理解统计数据^¹⁶。这种团队合作的方式不仅有助于我们更好地理解，还能使我们的合作更加高效和富有成效。

  “有效的数据可视化被认为是一种至关重要的方法，可以帮助非统计专业人士理解数据洞察、模式和趋势。”^¹⁶

  与统计人员沟通的策略	优点
  让统计学家尽早参与研究过程 建立对统计概念的共同语言和理解 简化解释并使用相关示例 利用图表、图形和图解等视觉材料 针对特定受众定制沟通方式 避免使用行话，使用通俗易懂的语言	加强合作并避免误解 提高对统计概念的理解 促进更有意义、更富有成效的伙伴关系 实现更明智、数据驱动的决策

  通过使用这些技巧，我们可以更好地与统计学家交谈，缩小词汇差距，并顺利地合作，从数据中获得最佳效果^{15 2 16}。

  数据可视化：用数据讲故事

  我们这些非统计学家也需要利用数据可视化来清晰地分享我们的发现。这不仅仅是让图表看起来漂亮。它是将复杂信息转化为吸引人们注意力的故事的关键方法^¹⁷。

  处理数据时，了解数据的分布、发现模式以及观察事物之间的相互作用至关重要^¹⁷。像ggplot或Tableau这样的工具可以让我们使用简单的统计数据和图表以可视化的方式查看数据^¹⁷。我们应该追求简单、清晰的方法来发现重要的见解^¹⁷。

  数据可视化如今已得到广泛应用，这要归功于像汉斯·罗斯林这样的人。他的TED演讲观看次数超过5000万次，展示了色彩丰富、互动性强的图形如何改变人们的思维并激发行动^¹⁸。通过运用视觉元素，我们可以讲述引人入胜的数据故事，并持续吸引观众的注意力^¹⁹。

  要讲好数据故事，我们需要创造力、良好的沟通技巧以及讲述能与人们产生共鸣的故事的能力^¹⁹。无论是体育、健康还是销售数据，可视化都可以将数字转化为清晰、有用的见解^¹⁹。

  有效数据讲述的关键要素	描述
  了解观众	根据观众的特定需求和兴趣来定制叙述。
  用引人入胜的冲突吸引观众	以一个吸引人的问题或挑战开始，吸引观众的注意力。
  关注关键信息	找出中心见解或行动号召，并围绕它构建故事。
  呈现相关数据	选择最相关的数据点来支持叙述和关键信息。
  支持核心信息	在整个故事中编织数据和可视化效果以强化中心主题。

  随着我们数据可视化能力的提高，我们可以将数据转化为能够激发行动并带来真正改变的故事¹⁹。

  “数据叙事通常被视为数据分析的最后一公里，它能有效地吸引受众，将他们从被动的听众转变为积极的参与者。” ¹⁹

  解释统计结果

  对于非统计学专业人士来说，理解统计结果可能很困难。在解读这些发现时，谨慎细致至关重要。统计数据在数据分析中^起着关键作用。掌握正确的解读方法有助于做出更明智的决策。

  避免统计陷阱

  很多人对p值感到困惑。p值≤0.05通常意味着结果具有统计学意义^²⁰。但是，超过63%的研究人员未能正确理解p值^²¹。请记住，p值低并不总是意味着效应很大。还应该参考其他统计数据。

  如果p值≥0.05，就断言没有效应也是错误的^²¹。这可能会错过一些重要的发现。研究人员在得出结论之前，应该考虑研究的效力和局限性。

  样本量和效应量非常重要。它们会影响统计功效和p值^²¹。研究人员需要牢记这些因素，以避免错误的解读。

  克服常见的统计误解

  有些人认为99%的显著性水平总是比95%更好^²⁰。但是，更高的显著性水平也可能遗漏重要的发现。这取决于具体情况。

  另一个误区是只依赖 p 值。它只是一个起点。效应量和功效也是全面理解的关键^²¹。

  通过理解和避免这些错误，非统计学家可以更好地解释统计结果，从而做出更明智的决策并得出更准确的结论。

  

  数据分析中的道德考量

  当我们深入进行数据分析时，必须考虑工作的伦理层面。符合伦理的数据分析不仅仅是数字，它还关乎尊重隐私、避免偏见、保持开放以及明智地使用算法^²²。

  在我们这个数据驱动的世界里，我们需要遵循最佳的负责任的数据实践。这意味着保护人们的隐私安全，确保数据的准确性，并消除可能不公平的偏见²³。

  作为非统计学家，我们可以为数据伦理带来新的视角。通过了解统计学背后的深层原因以及如何清晰地分享我们的发现，我们可以使我们的工作更有意义^²²。

  道德原则	实际应用
  私隐与保密	确保敏感数据的安全存储和负责任的处理。
  透明度和问责制	向利益相关者披露数据来源、方法和潜在偏见。
  对环境造成的影响	考虑数据处理和存储的能源消耗和碳足迹。

  遵循这些伦理准则，我们可以利用数据分析造福社会，并建立公众对我们工作的信任。在利用数据进行决策的过程中，让我们始终追求最高的伦理标准进行数据分析，并践行负责任的数据实践^²³ 。

  “在一个充斥着数据的世界里，以合乎道德的方式使用数据至关重要。作为非统计学家，我们有责任负责任地运用这种权力，并坚定不移地致力于造福大众。”

  结语

  当我们结束这段旅程时，很明显，对于非统计学家来说，在2024年及以后成为一名应用统计学家是一个明智的选择。我们已经学到了很多关于如何理解我们周围的数据的^知识。

  学习统计学有助于我们质疑数据来源，了解错误，并检查统计数据是否正确^²⁴。这样，我们就能做出更好的选择，并在当今复杂的世界中更清晰地看待事物^²⁴。它使我们更擅长发现偏见和理解数据^²⁴。

  要点很明确：保持好奇心，提高数学技能，谨慎处理数据^²⁵。只要努力学习，我们就能运用本文中的技巧自信地处理数据和统计信息^²⁵。这样，我们就能成为更有见识、更具批判性思维的人，为未来的挑战和机遇做好准备^{^24,25}。

  常见问题解答

  统计数据在研究中的重要性是什么？

  统计学是许多科学领域的关键。它可以帮助研究人员分析数据并做出明智的选择。本文旨在帮助那些不熟悉统计学的人提高他们的技能。

  非统计学家如何克服他们与“真正的”统计学家之间的鸿沟？

  文章讨论了“真正的”统计学家与其他统计学家之间的差距。一位“应用统计学家”分享了非统计学家提高统计水平和增强信心的方法。

  为什么建立统计专业知识是一个长期的过程？

  学习成为一名应用统计学家需要时间，这不是靠博客文章就能快速掌握的。文章建议要有耐心，坚持不懈，因为进步需要数月甚至数年的时间。

  有效的应用统计需要哪些关键的数字技能？

  您需要具备一些技能，例如进行简单的数学运算、理解概率以及了解对数和矩阵代数。本文列出了有助于提高这些技能的资源。

  为什么非统计学家了解统计学的哲学基础很重要？

  对于非统计学家来说，了解统计学背后的历史和思想非常重要。这包括思考我们如何认识事物、证据的性质以及统计和科学假设之间的关系。

  线性模型如何取代学习大量统计测试和程序的需要？

  线性模型是许多统计任务的有力工具。非统计学家必须学好它，因为它可以帮助进行广泛的分析。

  非统计学家和统计学家之间的沟通挑战是什么？如何应对？

  由于词汇和理解上的差异，沟通上经常会出现问题。本文为非统计人员与统计人员更好地沟通并理解彼此的术语和想法提供了一些建议。

  为什么数据可视化对于非统计学家理解数据至关重要？

  数据可视化是非统计学家理解数据的关键。它有助于用数据讲述故事并与他人清晰地分享见解。

  在解释统计结果时常见的陷阱和误解是什么？非统计学家如何避免这些陷阱和误解？

  存在一些陷阱，可能导致对统计数据的错误解读。本文就如何谨慎地从统计数据中得出准确的结论给出了建议。

  为什么非统计学家考虑其数据实践的道德影响如此重要？

  非统计学家应该考虑其数据工作的道德问题。这包括隐私、偏见和负责任地使用统计数据等问题。他们应该以强烈的道德观念来分析数据。

  源链接

  1. https://magazine.amstat.org/blog/2024/06/03/impactstories/
  2. https://www.linkedin.com/advice/0/how-can-you-help-non-statisticians-understand-statistical-jq7ye
  3. https://errorstatistics.com/2024/07/11/guest-post-ron-kenett-whats-happening-in-statistical-practice-since-the-abandon-statistical-significance-call-5-years-ago/
  4. https://theeffectivestatistician.com/stepping-outside-of-our-functions-as-statisticians-with-your-career/
  5. https://sloanreview.mit.edu/article/ai-and-statistics-perfect-together/
  6. https://www.linkedin.com/pulse/making-data-work-accessible-barton-poulson-phd-aqh4c
  7. https://medium.com/@sahin.samia/a-roadmap-to-self-study-statistics-for-data-science-in-2024-c98f8e2dc49c
  8. https://mathoverflow.net/questions/450821/recommendation-for-learning-mathematical-statistics-and-probability
  9. https://plato.stanford.edu/archIves/spr2024/entries/statistics/
  10. https://www.linkedin.com/pulse/four-flaws-foundations-statistics-asad-zaman-1f
  11. https://www.scaler.com/blog/statistics-for-data-science/
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  19. https://www.discoverdatascience.org/articles/data-storytelling/
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  25. https://chriszhu12.medium.com/questions-that-statistics-cant-answer-84a0ecdc1921