比如新聞報道中常說的壹個城市的人均收入是654.38+0萬元。每次出現這樣的報道，都有不少網友驚呼自己被平均了。為什麽會產生這樣的認知錯覺？這是因為新聞報道沒有告訴我們數據的分布是什麽樣的。比如可能有20%的人掌握了80%的收入，剩下的80%的人掌握了總收入的20%。那麽這80%的人壹定覺得自己被平均了。所以學過統計學的人，看到這樣的數字，都會多問幾個為什麽，然後才能明白數字背後的真正含義。
另外，如果妳學了統計學的抽樣原理，妳可能會進壹步質疑這個人均收入是怎麽算出來的。是統計了全市所有人的收入數據，還是只提取了壹部分人的收入數據？如果有些人被選中，是根據什麽原則？這些都會影響數據的真實性和可信度。
第二，用數據說話，讓妳的說服力脫離圖表。
當妳向領導匯報工作時。
新人A這樣報道:
今年在華東市場投入1萬元。我們做了很多有影響力的活動，產生了很好的品牌效應。用戶對我們的產品非常認可，使用後很多都成為了我們的忠實用戶。我們在華東地區的市場份額進壹步增加。我希望明年能加大這方面的投入，以便產生更好的市場效果。
新人B是這樣報道的:
今年在華東市場投入1萬元。其中廣告50萬，促銷活動30萬，促銷樣品20萬。* * *帶來了3萬新用戶，提升了5個百分點的市場份額。預計來年該地區的銷售額將增加500萬元。
如果妳是領導，妳更喜歡哪個報告？
顯然，大多數人會選擇後者。清晰的數據可以傳達清晰的信息。在官方文件裏寫那些非常、很多、更遠的可能還行，但是在市場報告裏，這個詞匯簡直就是漿糊。領導上午已經在家訓練了，不要給他添麻煩。
第三，體驗不同的思維方式。
近日，兩只大熊貓之間的壹段可愛對話在朋友圈走紅。其中壹個對另壹個說，看看我們，妳就會知道這個世界不是黑就是白。另壹只熊貓伸出了紅色的舌頭。這個笑話告訴我們，這個世界不是非黑即白的。統計思維永遠無法確定世界的真實面貌。統計學永遠是關於概率的，也就是可能性。莊子說，壹尺之錘，每日可取其半，而不朽。這是壹種概率的思維方式。所以，嗯，我喜歡東耶。s。他唱:昨晚，我幾乎他媽的死了。他到底死了沒有？可能性是最值得深思的。
第四，像佛陀壹樣，他知道因果和業障。
統計學經常研究兩個因素之間的關系，叫做因果關系。比如妳的學歷對妳收入的影響。統計學家可能會說，每受壹級教育，年收入增加654.38+0.2萬元。所以不要相信讀書無用論，要相信概率。如果妳相信妳能成為比爾·蓋茨，那麽讀書對妳來說真的毫無意義。同樣，這也只是小概率事件，幾乎不會發生在妳身上。
再比如，有壹篇文章叫《那些七八月份出生的孩子》，討論了出生時間對孩子適應能力和學習成績的影響。本文的結論是，七八月份出生的孩子在很多方面都在適應危機，進入重點中學的可能性最低。這是壹項非常有趣的研究。那些七八月份出生的孩子的家長，不知道看完這篇文章會有什麽感受。
歷史上有個叫塗爾幹的人。他寫了壹本名為《論自殺》的書，專門研究人類自殺。他發現自殺與社會融合程度有關，還區分了失範自殺、利他自殺和利己自殺。妳會發現自殺並不完全是自殺的原因。
因果關系可能是世界上最重要的關系。冤屈有頭，債有主，說的是因果。龍生龍，鳳生鳳，老鼠的兒子生來就是挖坑的，也是因果。所以愛情專家經常說，愛情的反義詞是什麽？不是恨，是冷漠。我和妳沒有任何因果關系，所以危害有多大！
簡而言之，統計是人們認識社會和世界的壹種方式。我的生命有限，但我的知識也有限。個人的精力太有限，所以統計人員通常會按照壹定的抽樣規則從總體中得到壹個集中的樣本，通過對樣本的研究來了解整體。例如，在1936的美國大選中，蓋洛普公司僅通過調查3000名美國公民就成功預測了羅斯福的當選。這就是統計學的魅力。它以四兩撥千斤的方式動搖了人類對復雜現象的認知。
不幸的是，如此有趣的統計數據往往成為大學課堂上最枯燥的公式推導和最有效的催眠課程。尤其是文科生，當妳平時的形象思維遇上概率思維，如果效果得當，可能會出現“讓我們為統計窒息”的生態反應。如果效果不當，極有可能被統計“黑壹輩子”。這不是邊肖希望看到的。不，邊肖發現了壹個特殊的獨立變量。他的出現會給妳的統計學習帶來顯著的變化，妳的因變量也會不壹樣。他是文科出身，高考數學不及格。但他在香港中文大學教了十幾年統計學，很受學生歡迎。他劍走偏鋒，用哲學思維切入統計學的研究，破解了統計學的學習密碼，使統計學的實現從專家理解變為用戶理解。他從事物中學習，嘗遍了百草，領略了統計學習的辛酸，走遍了統計長征的坑坑窪窪和險象環生。他願意貢獻他多年來所學的東西。他希望青年學生，尤其是文科生，能夠樹立信心，少走彎路，提高樂趣，學會使用統計學。他希望能提供壹門有趣又有知識性的統計學課程，用簡單的方式帶來全新的統計學學習體驗。
他是香港中文大學的李連江教授。李老師自己把這門課叫做“開玩笑的統計學:可以用日常語言學習量化研究方法”。