我们时常遇到大量统计数据，如占比、患病率、风险值等。大量或显或隐的数字，都可能因误读或误用而扭曲真相，要读懂它们进而做出合理判断，“统计意识”不可或缺。 本书帮读者了解数字方面的22个常见错误和花招，它们出现在评价速度和重要性的大小、准确率和排名的高低等众多情境中。本书会告诉你各种数字的采集和表达过程可能出现哪些偏差进而产生“睡前看屏幕会死人”等误导性看法，负责可信的统计数据工作又该遵循怎样的指南。

引 言
01 数字也会误导人
02 轶事证据：她用这种方法重获健康
03 样本量：说脏话力气大？
04 偏差样本：网上调查靠得住吗
05 统计显著性：更确定不等于更重要
06 效应量：睡前看屏幕害死人？
07 混杂因素：碳排放致肥胖？
08 因果性：汽水使人暴力？
09 这个数字大吗
10 贝叶斯定理：95%准确率没意义
11 绝对风险和相对风险
12 测量的东西变了吧
13 排 名
14 它在文献中有代表性吗
15 追求新奇
16 采樱桃谬误
17 预 测
18 模型中的假设
19 得州神枪手谬误
20 幸存者偏差
21 对撞偏差：丑演员演技更好？
22 古德哈特定律：指标的诅咒
结论与统计写作指南
致 谢
注 释
译名对照表