qwirt、frankly1020、323191599、残阳_等待、lzguo568、moretc、yuedragon、ahterry、高山兀鹫（微博）、清道野（微博）

恭喜以上10位朋友，请站内消息给我发一下您的联系地址和电话，10月有效，过期资格作废。

很多朋友回答的很好，但可惜没有被抽中。以后我们会有很多类似的赠书活动，请继续关注！

科学进步依赖于正确的研究，而正确的研究又需要正确的统计方法。但是，如何正确使用统计分析方法充满玄机，即使对那些最优秀和最聪明的人来说也是如此。你会非常惊讶地发现，许多科学家正在错误地使用统计方法。

经管之家联合人民邮电出版社，赠送大家《统计会犯错：如何避免数据分析中的统计陷阱》（样张试读链接）。本书简明扼要地指出了现代科学研究中常见的错误统计方法，帮助你理解这些统计错误产生的原因，并且告诉你如何检查研究中隐藏的错误，如何避免这些统计错误，从而掌握正确使用统计的方法。

【参与方式】

在本帖回复分享你关于统计学的学习经验和故事，或关注微博@经管之家留言参与活动！

【活动时间】

2016年10月14日—10月21日

【奖品信息】

我们最终会从论坛和微博留言中选出10位会员的精彩回复，奖励《统计会犯错：如何避免数据分析中的统计陷阱》一本 ~获奖名单会于10月22日公布，敬请期待！

统计会犯错 ——如何避免数据分析中的统计陷阱

Statistics Done Wrong

             ——The Woefully Complete Guide

[美]Alex Reinhart

刘乐平 等译

作者亚历克斯·莱因哈特（Alex Reinhart）是卡耐基梅隆大学的统计教师和博士生，他从德克萨斯大学奥斯汀分校获得物理系学士学位，并使用物理和统计研发定位放射性设备。

图：不同颜色的软糖对青春痘的影响

（图片来自xkcd，原作兰德尔·门罗（Randall Munroe）,翻译朱祁恒）

图书样张（有漫画）.pdf
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本书可以为你提供如下帮助：

·提出正确的问题，设计合理的试验，选择合适的统计分析方法；

·如何理解p值、显著性、无显著性、置信区间和回归；

·选取恰当的样本容量，避免犯第一类错误；

·报告分析结果，发布数据和源代码；

·需要遵循的程序、采取的步骤和有用的分析软件。

【对本书的赞誉】

“一本值得珍藏的小书……令人惊奇，统计门外汉入门必读。”

——阿尔伯托·凯若（Alberto Cairo），迈阿密大学计算科学中心可视化项目主任

“如果你正在分析数据，发现了一些规律，但不知道是否正确，请参考这本书。”

——邱南森（Nathan Yau），加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）统计学博士，

数据可视化网站Flowing Data创始人

“一个令人愉快的和翔实的指南……全面而清晰。”

——约翰·沃森（John A. Wass），科学计算（Scientific Computing）网站

“我一定会把这本书推荐给那些对医学统计有兴趣的人和不喜欢统计学的医生。”

——卡缇·本斯（Dr. Catey Bunce）博士，穆尔菲尔兹（Moorfields）眼科医院首席统计学家

“我很喜欢这本书，并计划与我的许多学生分享。”

——妮科尔?拉齐维尔（Dr.Nicole Radziwill）博士，

詹姆斯·麦迪逊大学（James Madison University）副教授

“我希望每个医生都能读到这本书。”

——埃里克·拉莫特（Dr.Eric LaMotte）博士，华盛顿大学医学院

“一本大胆的书，一本迷人的书……真正令人愉悦，并将永远改变你对统计的看法。”

——本·罗斯韦尔（Ben Rothke），信息安全专家

“一个写得很好的、有趣的、有用的指南，包含了今日统计实践中最常见的问题。”

——民间统计学家（Civil Statistician）网站

“任何研究人员都应该把这本书当作一个有价值的指南，来验证研究结论的正确性。”

——桑德拉·亨利-斯托克（Sandra Henry-Stocker），信息技术专家

“任何数据科学图书馆都应必备的重要读物。此外，简练的写作风格会让你的兴趣大增，而且可以成为你未来项目的创意源泉，极力推荐。”

——洞察大数据（insideBIGDATA）网站