Cuốn sách nào bạn muốn giới thiệu cho các nhà khoa học phi thống kê?

Cuốn sách nào bạn muốn giới thiệu cho các nhà khoa học không phải là nhà thống kê?

Giao hàng rõ ràng được đánh giá cao nhất. Cũng như giải thích về các kỹ thuật và phương pháp thích hợp cho các nhiệm vụ điển hình: phân tích chuỗi thời gian, trình bày và tổng hợp các tập dữ liệu lớn.

Số liệu thống kê

David Freedman, Robert Pisani, Roger Purves

Phiên bản thứ tư: 2007, Ấn bản đầu tiên: 1978

Là một nghiên cứu triết học đại học, tôi được yêu cầu phân tích một số dữ liệu cho một nghiên cứu nhỏ mà tôi đang làm việc với một bác sĩ. Không cần phải nói, tôi thấy mình hơi choáng ngợp, nhưng đã có thể có được bằng cách bắt chước một số mã Stata cũ mà một người bạn của nhà sinh học đã đưa cho tôi. Phân tích hóa ra đủ tốt để giúp nghiên cứu được công bố, và tôi đột nhiên trở nên hứng thú với lĩnh vực nghiên cứu tò mò này được gọi là thống kê.

Cuốn sách đầu tiên về thống kê mà tôi đọc là Thống kê , của David Freedman và các đồng nghiệp. Điều tôi thích nhất ở nó là tập trung vào giải thích các khái niệm cơ bản của phân tích thống kê (giá trị p thực sự có ý nghĩa gì, tại sao điều quan trọng là trực quan hóa dữ liệu, ý nghĩa của một bài kiểm tra có ý nghĩa gì, v.v.) ngôn ngữ chính xác, nhưng không có quá nhiều toán học. Với nền tảng khái niệm đó, tôi thấy việc đọc văn học nâng cao hơn với toán học tiên tiến hơn dễ dàng hơn nhiều.

Cuốn sách này bao gồm tất cả các chủ đề trong một khóa học thống kê năm đầu tiên, nhưng không bao gồm chuỗi thời gian hoặc tổng hợp các tập dữ liệu lớn. Tôi cảm thấy nó làm rất tốt khi dạy một người không thống kê cách suy nghĩ như một nhà thống kê. Từ đó, việc thêm các phương pháp mới, như chuỗi thời gian, sẽ tương đối dễ dàng, và người không thống kê sẽ tiếp tục trở thành một sinh viên thống kê trọn đời.

Câu trả lời chắc chắn sẽ phụ thuộc vào kỷ luật của họ, phương pháp / kỹ thuật mà họ muốn học và khả năng toán học / thống kê hiện có của họ.

Ví dụ, các nhà kinh tế / nhà khoa học xã hội muốn tìm hiểu về kinh tế lượng kinh nghiệm tiên tiến có thể đọc Kinh tế lượng vô hại của Angrist và Pischke . Đây là một cuốn sách phi kỹ thuật bao gồm "cuộc cách mạng thử nghiệm tự nhiên" trong kinh tế. Cuốn sách chỉ giả định rằng họ biết hồi quy là gì.

Nhưng tôi nghĩ cuốn sách hay nhất về hồi quy ứng dụng là Phân tích dữ liệu của Gelman và Hill sử dụng mô hình hồi quy và đa cấp / phân cấp . Điều này bao gồm hồi quy cơ bản, hồi quy đa cấp và các phương pháp Bayes một cách rõ ràng và trực quan. Nó sẽ là tốt cho bất kỳ nhà khoa học với một nền tảng cơ bản trong thống kê.

Số liệu thống kê giới thiệu của Peter Dalgaard với R là một cuốn sách tuyệt vời cho một số thống kê giới thiệu với trọng tâm là phần mềm R để phân tích dữ liệu.

Tôi sẽ giả định một số kiến ​​thức thống kê cơ bản và đề nghị:

• Thống kê Sleuth (Ramsey, Schafer) chứa rất nhiều nghiên cứu trường hợp nhỏ vì chúng bao gồm các công cụ thống kê cơ bản để phân tích dữ liệu.

• Một khóa học đầu tiên về Thống kê đa biến (Flury) bao gồm các số liệu thống kê cần thiết để khai thác dữ liệu và tương tự.

Khan Academy có một số video giới thiệu / người mới bắt đầu tuyệt vời về thống kê: http://www.khanacademy.org/#statistic

Rất nhiều sinh viên Khoa học Xã hội / Tâm lý học với nền tảng toán học tối thiểu như cuốn sách của Andy Field: Khám phá Thống kê bằng SPSS . Ông cũng có một trang web chia sẻ rất nhiều tài liệu .

Không có ý định cắm sách của tôi nhưng nó dường như có thể áp dụng. Năm ngoái, tôi đã xuất bản một cuốn sách với Wiley có tựa đề "Những điều cần thiết của thống kê sinh học cho bác sĩ, y tá và bác sĩ lâm sàng" . Nó là bìa mềm và khá ngắn gọn tổng cộng 214 trang. Nó có lợi thế cho bạn là nó nhấn mạnh các chủ đề quan trọng trong các ứng dụng sinh học nhưng có thể không hoàn toàn ngắn gọn như bạn muốn có cho một khóa học tự học 10 ngày. "Thống kê giới thiệu cho sinh viên sinh học"Edtion thứ 2 của Trudy Watt và được xuất bản bởi Chapman và Hall / CRC 1997 là một bìa mềm khác có thể phù hợp với bạn. Nó đơn giản hơn một chút so với cuốn sách của tôi nhưng không bao gồm phân tích sinh tồn mà tôi cho là một chủ đề rất quan trọng trong các nghiên cứu sinh học (đặc biệt là các thử nghiệm lâm sàng). Cuốn sách của cô là 236 trang. Tôi cũng muốn đề cập đến "Hướng dẫn thống kê phim hoạt hình" của Gonick. Một cuốn sách hài hước nhưng nó cũng bao gồm các khái niệm cơ bản rất tốt và đặc biệt dễ đọc.

Thống kê trong tiếng Anh là khá tốt.

4.5 trên Amazon, 11 đánh giá.

Giải thích ANOVA khá tốt quá.

Có lẽ là cơ bản tốt nhất, có được cuốn sách hình ảnh / ý tưởng lớn sẽ là:

Số liệu thống kê của Robert Abelson là nguyên tắc

Cuộc đi bộ của Drunkard: Làm thế nào ngẫu nhiên quy định cuộc sống của chúng ta bởi Leonard Mlodinow là một cuốn sách tuyệt vời cho giáo dân. Tận hưởng và giáo dục.

Nó có thể không phải là một cuốn sách giáo khoa, nhưng nó khiến bạn suy nghĩ về thế giới theo cách đúng đắn.

Nó hơi cũ, nhưng tôi đã tìm thấy cuốn sách của Chris Chatfield,

Thống kê cho công nghệ: Một khóa học về công nghệ ứng dụng

để được giới thiệu tuyệt vời.

Đó là cách lần đầu tiên tôi học về thống kê từ quan điểm khái niệm.

Là một giới thiệu đầu tiên về chủ đề tôi thích Phân tích dữ liệu: Hướng dẫn Bayes .

Đối với một cuộc thảo luận sâu sắc và triết học về các ý tưởng cơ bản của lý luận khoa học định lượng, tôi đề xuất Lý thuyết Xác suất: Logic của Khoa học . Cuốn sách này không phục vụ như là một giới thiệu tốt, mặc dù. Nó chỉ được khuyến nghị cho những người muốn biết, tại sao số liệu thống kê bayesian là như vậy và / hoặc quan tâm đến một đánh giá lịch sử về số liệu thống kê bayesian.

Lỗ hổng trung bình của Sam Savage.

Vì vậy, nhiều khuyến nghị tuyệt vời! Đó không hoàn toàn là những gì bạn yêu cầu, nhưng Cách nói dối với Thống kê thì ngắn và khá tuyệt vời. Nó không trực tiếp dạy những điều bạn muốn, nhưng nó giúp chỉ ra sự vi phạm các giả định và sai sót khác.

"Sinh trắc học: Các nguyên tắc và thực tiễn thống kê trong nghiên cứu sinh học" của Robert R. Sokal và F. James Rohlf
"Phân tích thống kê sinh học" của Jerrold H. Zar
"Primer of Biostatistic" của Stanton Glantz

Đối với những sơ suất của thống kê: http://www.bbc.co.uk/dna/h2g2/A1091350 và http://www.robertniles.com/stats/

Để có hướng dẫn tốt về trực quan hóa dữ liệu: http://www.perceptualedge.com/ - đặc biệt, hãy thử kiểm tra IQ Design Design tại http://www.perceptualedge.com/files/GraphDesignIQ.html (yêu cầu Flash)

NB đây là trực giao - có rất nhiều chuyên gia thống kê rất tệ trong việc trực quan hóa dữ liệu và ngược lại.

Sau đây là những cuốn sách văn bản tôi đã sử dụng cho khóa học và nghiên cứu MSEE của mình và tôi thấy chúng khá hay.

1. Xác suất, thống kê và quy trình ngẫu nhiên cho các kỹ sư của Henry Stark và John W. Woods (Giải thích chi tiết về các khái niệm, tốt cho người truyền thông và xử lý tín hiệu).
2. Đề cương xác suất, biến ngẫu nhiên và quy trình ngẫu nhiên của Schaum của Hwei Hsu (Giải thích ngắn gọn về các khái niệm, có một số lượng lớn các ví dụ đã giải quyết).

Gần đây tôi thấy Ngay cả bạn có thể học Thống kê là khá hữu ích.

" Làm thế nào để nói với những kẻ dối trá từ các nhà thống kê " của Hooke. Tôi thích cách giải thích các khái niệm thống kê cho các cư dân.

Đối với việc giải thích các động lực của các nhà thống kê, "The Lady Nếm trà" là đọc tốt.

Tôi mạnh mẽ đề nghị " Thống kê cho thí nghiệm: Thiết kế, sáng tạo, và Discovery, 2nd Edition " của Box, Hunter và Hunter. Cuốn sách phải đọc cho bất kỳ nhà khoa học làm phân tích thống kê các thí nghiệm của họ. Cũng có gói R đồng hành ( BHH2).

Trong nhiều năm, tôi đã tìm thấy Sổ tay thống kê kỹ thuật là hữu ích ở mức độ thực tế.

Nó có sẵn miễn phí trực tuyến.

Gotelli và Ellison (2004) Sơ lược về thống kê sinh thái

Nó hướng đến "Khoa học ngoài trời" (Sinh thái học, Khoa học môi trường, Sinh học) nhưng phương pháp sư phạm là tuyệt vời. Bất cứ ai cũng có thể được hưởng lợi từ nó.

Gần đây tôi đã có trang web này chỉ ra cho tôi. Nó bao gồm một số cuốn sách hữu ích cho các nhà thống kê mới, với một số thảo luận được nhắm mục tiêu về các điểm mạnh và điểm yếu khác nhau của họ, và một bản tóm tắt ngay ở phía dưới.

"Thống kê lý thuyết"
Keener, Robert W.
1st Edition., 2010, XVII, 538 tr.
Bìa cứng, ISBN 976-0-387-93838-7

Về cuốn sách...

Tôi muốn giới thiệu: The sleuth thống kê (Ramsey & Schafer) và phân tích thống kê sinh học (Zar).

Tôi thực sự thích bộ truyện "for Dummies", và trong vài trang tôi đã đọc về nó, "Statistics For Dummies" của Deborah J. Rumsey là một cuốn sách hay dành cho những người không thống kê cũng như các nhà thống kê đang tìm cách để giải thích các khái niệm thống kê cho những người không thống kê.

Liên kết này gợi ý nhiều cuốn sách tuyệt vời.

https: //www.stat.ber siêu.edu / mediawiki / index.php / Recommends_Books

bên cạnh đó, tôi đề nghị: Sleuth thống kê: Một khóa học về phương pháp phân tích dữ liệu. Theo các ví dụ trong cuốn sách, nhiều khái niệm trở nên dễ hiểu hơn.

Whitlock và Schluter Phân tích dữ liệu sinh học https://www.amazon.com/The-Analysis-of-Biological-Data/dp/1936221361 là sự pha trộn nổi bật giữa thống kê và khoa học. Bạn không cần phải là một nhà sinh vật học (tôi chắc chắn là không) để hiểu và đánh giá cao các ví dụ. Nó không chỉ rõ ràng và âm thanh, nó còn giải trí và thú vị.

Nếu bạn đang sử dụng SPSS, tôi muốn giới thiệu cuốn sách này: Phân tích dữ liệu cho các khoa học hành vi bằng SPSS của Weinberg & Abramowitz. Nó được viết rất tốt và có thể truy cập. Lưu ý rằng nó không bao gồm chuỗi thời gian, mặc dù.

Điều đó sẽ phụ thuộc rất nhiều vào nền tảng của họ, nhưng tôi thấy "Thống kê trong một tóm tắt" là khá tốt.