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第一章 无处不在的数据：从大数据到小数据8

“小数据”8

小情境10

成熟的数据接收者11

第二章 对“挑战者号”评估结果的异议：抽样如何影响结果11

1986年1月28日18

理解样本选择19

我们为何需要抽样？23

如果是这样，结果会如何？24

“怪诞”的科学26

抽样不一定越大就越好28

系上安全带29

我们是第1名，也是第58名！31

不接受自拍31

选举总统与人口普查32

取其精华，去其糟粕34

填空35

缺了什么？36

做一个成熟的数据抽样接收者37

第三章 红色州为什么变蓝了：平均数及总数——近观概括性统计47

当心数据缝隙47

平均数、中位数和众数哪个更可信？49

迈阿密人出生时平均是西班牙裔，死时是犹太人？52

为什么副市长会比市长赚得多？53

如何评估学生的成绩？56

平均值的平均值57

警惕数据中的异类58

去掉最高分和最低分有道理吗？60

总统办公室的离群值？61

掩盖信息的代价为10亿美元62

你是否比一般人更为优秀63

如何成熟对待数据总和、平均值、离群值65

第四章 使用苹果手机的人更聪明？正确理解关联性和因果性71

智能手机＝聪明人？71

星巴克旁边的房子升值更快？73

还有什么因素可以解释这件事？74

我们有没有让你们觉得无聊？77

为什么重要79

穿耐克鞋就能像乔丹一样灌篮？79

婴儿、洗澡水和波尔多红酒81

你在搜索引擎页面排第几？82

烤奶酪的性福生活（我们差点儿将其用作书名）83

加利福尼亚的阳光和美属萨摩亚岛上的律师84

不要被媒体人骗了86

了解大脑的工作模式89

抛弃先入为主的观念90

最后但依然重要的一点91

如何成熟地应对关联性和因果性92

第五章 眼见真的为实吗？我们信仰统计学101

民意调查101

二手烟是否会致癌？102

重要的事103

深呼吸105

抽样大小事关重大106

你有多大把握？108

泄露秘密110

如何面对截然相反的结论112

效果显著113

这个研究对我的生活重要吗？114

等等，还有呢115

了解自己所看到的是否重要，从而成为成熟的数据接收者116

第六章 非洲为什么会变小？歪曲与曲解124

不要臆断124

柱状图和饼状图应该怎么画？126

微妙的圆133

图表让人看起来更值得信任135

对所有数据一视同仁导致曲解数据136

体会有和仅有的区别138

油表显示油箱为空为什么还能开个几里路？139

造假与失误139

错误数据抹掉股市1360亿美元141

不要相信维基百科142

过了保质期的食品能不能吃？142

确凿无误的消息也可能被误读144

1/4磅牛肉汉堡与1/3磅牛肉汉堡哪个大？145

如何明智地接收被歪曲（或可能被歪曲）的数据146

第七章 筛选数据需要“摘樱桃法则”：疯狂筛选156

筛选数据的“摘樱桃法则”156

用统计学的观点如何看祸不单行？158

如何解读体育赛事中的统计数据？160

房价上涨了还是下跌了？161

政客们如何筛选数据？164

相信我们——我们在打广告166

你是“摘樱桃的人”——没错，就是你168

选出最好的，留下其他的168

市场营销人员如何筛选数据？170

如何识别经过筛选的数据？171

第八章 为什么福岛事故是可以预防的：预测未来的技术179

明天太阳会照常升起吗？179

预知和预测的区分182

出国旅游之前，请告知金融机构183

正确地看待预测186

抛硬币与“赌徒谬论”187

我们身边的预言家190

你知道什么？193

民调为什么会出错？195

偶然与概率196

心理因素影响预测198

如何成为一个聪明的预测者199

第九章 拨开数据的迷雾：总结204

不要轻信头条新闻中的数据204

如何看待工作满意度调查？207

出生月份与健康有关系吗？209

如何解读关于问题学生的数据？212

如何使用房价评估网站的数据？214

如何成为一个成熟的数据接收者218

尾声219

词汇表221

注释229

致谢263