Tài liệu tham khảo cho các nhà thống kê tư vấn để cung cấp cho khách hàng của họ

Câu hỏi này minh họa sự khó khăn của một người nắm vững các số liệu thống kê và xác suất của chính họ, khi đối mặt với các tài nguyên phát triển yếu như Wikipedia.

Tôi nhận thấy rằng các nhà thống kê tư vấn, và có một vài người ở đây, có thể thường xuyên đối mặt với thách thức giải thích các khái niệm và phương pháp nhất định cho khách hàng. Đây là mặt trái của đồng tiền sư phạm. Khi một người nắm vững khái niệm, có thể có ý nghĩa khi tiến hành một đại lộ phân tích cụ thể, nhưng tài liệu tham khảo của một người có thể không phù hợp hoặc khó chia sẻ với khách hàng. Vì vậy, có những nguồn lực phổ biến mà các nhà thống kê tư vấn muốn đề xuất cho khách hàng của họ? (Xem bản cập nhật số 1 về các chủ đề nâng cao hoặc chuyên biệt hơn.)

Tôi có thể nghĩ về một vài cuốn sách có thể hữu ích, nhưng tôi nghi ngờ rằng rất nhiều khách hàng sẽ tìm kiếm trên web, như Nhà phát triển đã làm, và sẽ tìm thấy tài liệu khá điên rồ trên Wikipedia. Trong câu trả lời của tôi cho Nhà phát triển, tôi đã đề xuất Sổ tay NIST như một tài liệu tham khảo như vậy có thể được sử dụng. Còn gì nữa không

Cập nhật 1: Như Peter Flom đã chỉ ra , đối với các tài liệu nâng cao hơn hoặc theo đuổi hẹp hơn, có thể không dễ để đưa ra một điểm tham chiếu duy nhất. Điều này là chính xác và tôi nên đã đặt câu hỏi khác nhau cho những trường hợp đó. Trong những trường hợp như vậy, làm thế nào để tư vấn tìm và chia sẻ tài liệu tham khảo có thể truy cập ? Tôi tin rằng nhiều chuyên gia tư vấn sẽ dành thời gian để viết một cái gì đó mới để giải thích mọi thứ cho khách hàng của họ, nhưng đó không phải là tài liệu tham khảo được tìm thấy và chia sẻ.

Một vài ý tưởng:

• Hướng dẫn được viết bởi nhà tư vấn hoặc người khác
• Nghiên cứu trường hợp hoặc phân tích từ các dự án chứng minh các khái niệm tương tự
• Trích đoạn sách (như tôi đã đề xuất trong câu trả lời của tôi cho Nhà phát triển), mô tả khái niệm này

Những gì khác có thể là một nguồn hoặc làm thế nào khác bạn thực sự đi về việc tìm kiếm các tài liệu tham khảo như vậy? Tôi nhận ra đây là một câu hỏi kết thúc mở, nhưng câu trả lời của tôi cho Nhà phát triển cho thấy một số cách tôi tiếp cận vấn đề này. Tôi không có ý hỏi tất cả các cách mà người ta có thể giải quyết vấn đề này, nhưng theo kinh nghiệm của bản thân, bạn thường cung cấp các tài nguyên giải thích như thế nào?

Theo kinh nghiệm của tôi, không có khách hàng nào từng yêu cầu các tài liệu bổ sung để hiểu một khái niệm hoặc phương pháp; Tôi cung cấp điều đó. Khoảng một khách hàng trong 20 đã yêu cầu các tài liệu bổ sung để theo đuổi nghiên cứu thêm hoặc cho tài liệu: nhiều người trong số họ đã là luật sư hoặc chuyên gia tư vấn (với nền tảng khoa học / kỹ thuật). Trong tất cả các trường hợp này, họ cảm thấy cần một nguồn tài nguyên, phù hợp để tự nghiên cứu, giải thích các ý tưởng thống kê cơ bản theo cách phi toán học và cung cấp các ví dụ về ứng dụng của họ. Sau đó, tôi thường đưa cho họ một bản sao của một trong những văn bản cổ điển sau đây, tùy thuộc vào mức độ quan tâm của họ và thời gian họ có thể có sẵn:

• Darrell Huff, Cách nói dối với thống kê .

• Freedman, Pisani, Purves, Statistics (bất kỳ phiên bản nào).

Có một lần, tôi đã tặng rất nhiều bản sao của Cách nói dối ... (chỉ có 3,95 đô la trong hiệu sách trường đại học địa phương) mà một đối thủ cạnh tranh đã gọi đùa rằng đây là "kinh thánh [của mình]".

Những ví dụ nghiêng nhiều hơn đối với lĩnh vực thống kê sinh học nhưng đối với tài liệu tham khảo vật lý có nhiều , nhiều , nhiều , nhiều , nhiều , nhiều , nhiều tài liệu tham khảo hướng tới cộng tác viên không thống kê của chúng tôi.

Và để tham khảo trực tuyến, đôi khi một gói phần mềm thống kê sẽ có một hướng dẫn thống kê thực sự tốt. Một ví dụ .

Tôi là một nhà thống kê tư vấn, chủ yếu là cho sinh viên tốt nghiệp và các nhà nghiên cứu về khoa học xã hội, hành vi và y tế.

Khi tôi cần giải thích điều gì đó cho khách hàng, họ hiếm khi muốn tham khảo cho việc chỉnh sửa của riêng họ (mặc dù họ thường muốn họ làm giấy tờ). Thông thường tôi sẽ chỉ giải thích những gì tôi đang làm bằng lời nói của mình, sử dụng ví dụ của họ để giúp họ hiểu mọi thứ. Điều này cho phép tôi trả lời ở các cấp độ khác nhau cho các khách hàng khác nhau.

Khi bạn vượt qua các số liệu thống kê sơ cấp, sẽ không có MỘT nguồn nào phù hợp - thống kê là một lĩnh vực quá rộng.

Nhưng dựa trên những gì @Mike Wierzbicki đã nói, tôi cũng thích tài liệu này trong rất nhiều PROCs thống kê của SAS.

Tôi đánh giá cao cuốn sách "Thống kê như lý luận nguyên tắc" của Robert Abelson. Đó là một cuốn sách nhỏ, hầu như không có công thức, phù hợp với bất kỳ ai có bất kỳ giới thiệu nào về thống kê, và cho nhiều người đã có rất nhiều khóa học. Tôi đã xem nó trên blog của tôi ở đây