How to Lie with Statistics

Многие авторы начинают книгу с середины. Они подразумевают, что рядовой читатель знает основы, что ему знакомы базовые понятия, что читатель в целом заинтересован лезть в дебри. Но это далеко не так.

Почему?

Высокий рейтинг книг в этой области только у титулованных и одновременно растиражированных экономистов. И я ничего не имею против Канемана, но почему он кратно популярен Тайлера? Почему великолепная во всех отношениях книга Дана Маккензи, Джуда Перл - Думай почему?. Причина и следствие как ключ к мышлению не нашла отклика в сердцах читателей и почему её продажи находятся на уровне статистической погрешности? Этих почему может быть много, можно накидать сюда еще с десяток имён прославленных и несильно, а ответ всё равно останется простым. Рядовой читатель не видит смысла читать сложную книгу о статистике. Ведь науч-поп в целом грешит тем, что ставит нас перед рядом фактов, а что делать с этими фактами говорит едва ли…

Я вас запутал, поэтому давайте распутываться.

.

КАК ЛГАТЬ – это начальный, это LOW уровень понимания статистики. Эта книга не поставит вас перед рядом фактов, автор вам разжуёт базовый уровень понимания статистики.

Вы поймёте, как манипулируют вами с помощью цифр и, как избежать вредных воздействий.

.

Так, а почему тогда 3,5?

Я в целом не понимаю зачем её прочитал. Причём я незаносчивый читатель, но это чувство не покидало меня.

Это не науч-поп в общем его понимании. Это бизнес-литература и по подаче, и по аргументам, и по предоставленному материалу. Тут нужны пояснения. Много нелепых картинок, они были неуместны в 100% случаев. Это были именно картинки, а не иллюстрации и оформлены они были неправильно. Количество придуманных ситуаций кратно больше, чем количество аргументов под эти же ситуации. То есть ты читаешь бесконечные и слегка корявые истории.

Такие правила в бизнес-литературе, это стандартная история. И можно было бы поставить 4 или 4,5. Но нет. Бизнес-литература может быть написана искусно, в следующей рецензии я порекомендую как раз такую книгу. 4 можно было бы поставить, если бы был доказан основной тезис книги (я не помню, чтоб о нём часто упоминали по тексту, но он есть на обложке). Вы не научитесь лгать при помощи статистики с этой книгой.

Это неплохая книга, и это не антирекомендация.

На негативные отзывы я не буду тратить ваше и своё время.

Мы читаем науч-поп, чтобы найти инструменты!? Знание основ статистики может вывести ваше мышление на новый уровень и игнорировать это бессмысленно. Если вас пугает о великий и ужасный Канеман, если вы первый раз услышали о Тайлере в этой рецензии, если фамилия Ариели вам ни о чём не говорит, если вы без помощи поисковика не можете назвать больше 3-х прославленных экономистов,..

...ТО ЭТА КНИГА ДЛЯ ВАС.

Мне приходилось много времени проводить за изучением статистической информации, собирать ее, анализировать и т.д. Таким образом, многое из написанного автором для меня секретом не было (да и для большинства населения никак не связанного со статистикой тоже). Единственный момент, на который я ранее не обращала внимание - это среднее, мода и медиана. Я как-то не задумывалась о том, какую среднюю используют авторы разнообразных статей (впрочем скорее всего это именно средняя арифметическая).

Основываясь на своем опыте скажу, что все что пишет Хафф в своей книге - правда. А с течением времени все написанное не менее актуально, чем пол века назад. За это время изменилась на мой взгляд лишь 3 основных фактора: упростился доступ простых обывателей к информации, упростился процесс сборки статистической информации, а также упростились методы и сократилось время, необходимое на проведение анализа статистических данных. В остальном же ничего нового не придумали. Люди также "ведутся" на нарисованный мешок денег, все также мелким шрифтом подписывают в рекламе, что исследования прошли 12 человек, а авторы статей продолжают обрезать и растягивать графики и "играются" с выборкой.

Немного успокаивает тот факт, что сейчас многие статистические данные может проверить даже обычный человек, если задастся этой целью и проведет за компьютером пару-тройку часов. Сейчас масса альтернативных источников начиная с нашего Росстата и статистики, которую предоставляют различные Министерства, заканчивая подсчетами, которые ведут иностранцы. На самом деле сейчас в открытом доступе предоставлено просто невероятное количество различного рода источников со статистическими данными.

Оценку я снизила за многочисленные повторения автором уже сказанных ранее вещей. За то, что к середине книге, лично у меня, начал постепенно угасать интерес, а картинки в книге стали не столь интересными)) С одной стороны вроде бы написаны правильные, нужные вещи, а с другой... ну, наверное это кому-то действительно необходимо.

Очень старая книга, написана в 1950-х. Но её издают, а значит, и читают. В общем-то, это понятно: за прошедшие годы методы одурачивания читателя мало изменились, поэтому книга не теряет актуальности. Судьба у неё счастливая, можно только радоваться за Дарелла Хаффа.

Вообще-то эту книгу надо изучать в вузе параллельно курсу теории вероятностей и статистики. Если лекции дают понимание того, что вероятность встретить на улице мамонта не равна 1/2 (либо встретишь, либо нет), то эта книга учит тому, что, слушая выступление какого-нибудь политического деятеля, можно ещё как поверить, что по улицам мамонты ходят стадами. Одним словом, книга посвящена ошибкам и намеренным искажениям данных статистики и их представления.

Честно говоря, я не так уж давно стал обращать внимание на те вещи, о которых пишет Дарелл Хафф. Вузовские курсы долго почти не пересекались с реальной жизнью. Например, раньше я питал куда бо́льшее доверие к научным публикациям. Только с годами стал обращать внимание на размеры выборок и доверительные интервалы. И про медианное среднее мне рассказывали, но бо́льшую часть жизни ему не находилось у меня применения. Но времена меняются, и мы меняемся с ними. Особенно благотворно сказалась на моём понимании статистики пандемия коронавируса. Прежде я нормально воспринял бы первый этап какого-нибудь клинического исследования условной вакцины на десятке белых мышей. Теперь понимаю, что такие эксперименты не имеют к реальности ровно никакого отношения. Нас намного больше десятка, мы все разные, а самое главное, мы -- не мыши. Как говорят исследователи, мы вылечим вас от любой болезни при условии, что вы -- мышь.

Кстати, об условиях. Одной главы в книге явно не хватает. Автор почему-то совсем не рассмотрел условные вероятности, при том что они дают в руки настоящему специалисту мощнейшие дополнительные средства манипулирования данными и затуманивания мозгов слушателей.

Половину текста я по разным причинам не понял. Ну, может, не половину, но значительную часть. Сказалось существенная разница американскими реалиями 1930-50-х годов и тем, что я вижу сегодня. То, что автору очевидно, для меня часто покрыто туманом. Подозреваю также и не очень качественный перевод.

Но написано легко и временами смешно. Это большой плюс книги. Ещё один плюс -- краткость. Прочитал за день, не напрягаясь. Картинки занимают примерно треть объёма, и есть среди них очень хорошие. Ну и вообще это уже в некотором роде литературный памятник, что само по себе ценно.

В целом почитать можно. Вот только обидно за забытого Байеса :)