《戏说统计》是一本由李连江著作，中国政法大学出版社出版的图书，本书定价：2017-11-1，页数：，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
《戏说统计》读后感(一)：纸上得来终觉浅
这个书还是很好的，适合数学渣，先把一些统计概念讲清楚，又讲讲了最小二乘和最大似然估计，缺点是没有结合数学，和课堂上的只讲数学刚好反过来，可能最好的方式是能够结合起来，对于数学学得好的人来说，确实只学数学就够了，这个基本上就不用看了。
学方法的两大错觉：以为学了方法就是学了方法论，以为学好了方法和方法论就能做好研究。与其纸上谈兵，不如乱操作一番，然后才能理解书上的精髓吧。
略记一番，以前大概都知道，不过是又忘了，可以预见，到了狗年估计就又忘得一干二净了。
1、correlated并非relevant
2、categorical variable=nominal variable，都是定类变量
3、针对valid和reliable，作者建议将前者译为切实，后者译为可靠
4、问卷设计中，要区分substantive equivalence and verbal equivalence，同样的问卷问题（做到了后者）在不同的国家和地区可能测量并非同一个变量（没能做到后者），如果不加区分直接使用，会有问题。
5、定类变量，就是等于或者不等于；定序变量，数值大小只能说明高低、不能说明数值差距和实际差距是否相同，数学符号就是大于或者小于；定距变量可以说差的数值相同就是差距相同，但是数值不能没有实际意义，0不代表没有，只代表选了一个（没有实际意涵的）基准线，例如温度，数学上可以加减；定比变量，变量的数值意涵就是表明了实际的情况，例如年龄，数学上能够乘除。
6、“回归”目前的含义就是追本溯源，最简单的预测就是根据均值来预测，但是方差太大，用回归来预测的时候就能够减少方差，最好做到残差。标准化回归系数就是自变量变动一个标准差时候因变量变动多少标准差，从而方便比较哪个自变量对于因变量的影响更大。
7、OLS中，ordinary的意思是数据是普通的，原来的，而不是经过取对数等处理。LS就是让Y-hat和Y的差的平方和最小。R方是拟合优度，表明回归模型减少了多少误差（和单纯用均值预测来比较），根据R方的计算公式也能看出，R方越大，其实就是LS越小，而其分母也恰恰就是Y-bar和Y的差的平方和，这个OLS当然越好喽。但是实际上R方也不会很大，否则的话意味着这个模型预测也太准了，这还是社会科学么？
8、siginificant的意思是系统性的、非随机的
9、t检验用来检测抽样有误差的概率有多大。如果抽样有误差，回归系数就不能用来推断总体了。
10、多元共线性的问题就是两个差不多的自变量换了个面孔都放进了回归（比如一个回归中同时放进x、2x）
11、之所以要搞因子分析，是因为许多想做回归的变量很难测出，此时通过因子分析和构建量表就能够很好地把感兴趣的变量测出来了。
12、现在的可能性叫概率，过去的可能性叫似然（likehood），过去发生的概率或者就是在如今现实中看到的发生率的分析，就用到对数回归，这时候就要搞个最大似然估计。用到的是卡方检验来检测显著度。
戏说并非瞎说，表面是戏说，其实是细说。把书写复杂，我也能做到，堆砌自己都不懂的东西就好了。把书写简单可不容易。比如大诗人杜甫的诗能让村里不识字的老婆婆听懂，这不容易做到。这本书融合了李老师多年的教学和人生感悟。用初中生就能看得懂的语句讲解统计学的拗口概念。然而表达浅显并不是指内容浅显，本书不仅讲统计，还从统计穿越到人生哲学。我觉得大家看完后都会认同这本书全中国也就只有李连江老师能写出来。本书还融合了人生哲学，相信无论是文科生和理科生，都能从中获益匪浅。个人认为这是一本初中生，高中生，大学生，研究生，博士生，必须人手一册的好书，当然这不是说这本书像万金油，而是说它是一本奠基读物，正本清源，能帮助后来者少走弯路。对了，本书还有李老师学英语的心得，深表认同。我预言这本书将一版再版，造福一代又一代读者。（我最近一年学统计学得很苦恼，2017年11月7日收到书，12日刚刚读完第一遍，感触很深，比较兴奋，个人意见，仅供参考。）
《戏说统计》读后感(三)：不要欺负文科生，文科生也不喜欢这样子的科普
卖掉卖掉！再也不想看到这本书！
还戏说统计呢，既不教材也不科普。你们业界用的社会学统计软件包spss，光个软件界面需要截11张图来写？是科的一手好普，还是凑的一手好数？
嗯，整本书就是这个套路，该科普的时候东拉西扯，不该科普的地方说的特别详细，比如他们这个软件包每个按钮代表什么。
嗯，我决定不再浪费时间在这本书上了，然鹅合上的时候看到了这个，
行吧，我理解的，这书真的也是找不到人推荐的！
《戏说统计》读后感(四)：推荐书目《戏说统计》：“文科生”如何通往量化之路？
本期推送给大家推荐一本书目，李连江老师的《戏说统计：文科生的量化方法》，这也是本号推荐的第一本书。
在推荐书目之前也想隔空给李老师“喊个话”。最近，李老师肝火较旺，肝火旺的原因就在于《戏说统计：文科生的量化方法》在各大网络购书平台上线后遭遇了一些“差评”。部分购书人在网络平台上对《戏说》提出不友善言论，而李老师对其中的很多批评都持异议。作为李老师的“粉丝”，很想劝慰老师宽心，不要把这些“差评”放在心上。
首先，所有作品，无论是书目还是电影甚至淘宝上的零食衣物，不存在“全好评”现象。众多获得奥斯卡大奖的电影以及经历历史检验的优秀文学作品，在豆瓣上都不是“五星”，总有或多或少的差评。李老师可能不太了解网络平台，这些许差评并不是对老师作品的否定，这些声音也绝不能代表全部读者的意思。
其次，李老师的《戏说统计》无论从文体还是内容本身来看，都与传统的统计学教材迥异。作为“反传统”的新作品，部分读者不能接受或者浮光掠影阅读完后粗略点评都是意料之中的事。
再次，有这么一句话“读者的诞生就是作者的死亡”。当一篇文章或者一本著作正式发表后，除了要对作品学术规范负责以外，作者本人在自己的作品面前没有超脱读者的“特权”。《戏说统计》就像是李连江老师的孩子，这个孩子凝结了李老师“恋爱”“婚姻”“怀胎”“分娩”的多个过程，是李老师人生经历与学术思考的凝结。当这个初生的孩子遭遇外界风雨时，李连江老师就像个母亲一样挺身卫护。但是，孩子终归要走向成熟，作为一个独立的个体而存活。李老师，您还是放手让他自己去经受风雨吧。
最后，无论是《戏说统计》还是《人生智慧箴言》，李老师为我们奉献了太多的统计思维与人生指导。但是，身临其境，李老师好似“只缘身在此山中”。就像李老师在《戏说统计》中通过参悟“正态分布”得到的启示一般，“万物是不齐的”，在大部分的读者之外，总有一些“稀少的巨人”或者“稀少的侏儒”。“万事皆可能，任何事情都可能发生”，出现个别的“差评党”，李老师何不用概率统计的思维淡然处之呢？
再如《人生智慧箴言》所说“尽量降低对他人看法的那种高度敏感，无论是恭维的敏感，还是对伤害的敏感；因为二者拴在同一条绳子上。若非如此，我们就会一直受他人的意见与看法奴役”。面对亚马逊、京东、豆瓣等平台上的些许批评，李老师亦可师从叔本华，大可更豁达一些。
“隔空喊话”之后言归正传，好好的给大家聊聊这本《戏说统计》。此书的副标题为“文科生的量化方法”。量化方法本为“方法”，何来“文科”、“理科”之分？作为典型的中国文科生，看到老师的这个题目之后我便会心一笑。从小到大的教育背景，让“实践决定论”深深地烙印在中国文科生的思维深处，但科学研究更呼唤“实验决定论”。跳出“典型的文科生”的框子我花了很长时间，在阅读李老师著作的过程中不时拍手叫好，因为《戏说统计》的诸多内容与我自己的思考转变心路相印证的地方很多。李老师在书中提到“要发现因果关系···实验方法最有效···统计分析只是实验的代用品”，我更愿意把“代用品”三个字改成“延伸品”。基础的计量教材，如比较有名的伍德里奇《计量经济学：现代观点》或者国内比较常用的庞皓《计量经济学》，大体逻辑都一样，介绍了基本的连续变量及OLS回归方法，以“BLUE”为框架推演计量经济学；之后再引入虚拟变量，介绍Logit、Probit等模型；再之后从横截面数据到时间序列及面板数据···最初在学习这些计量教材及Eviews计量软件时，我真叫一个头痛的紧！虽然努力的学习不断的重复操作，但是宛若深陷泥潭不能自拔，甚至对量化方法产生了极大的反感与恐惧。
我的学习转折在于阅读了两本书，一本是《对“伪心理学”说不》，一本是《基本无害的计量经济学》。《对“伪心理学”说不》书名似乎不大吸引人，但这本书可以作为清除中国文科生思维痼疾的利器！从目录就能一瞥全书的风貌，这本《对“伪心理学”说不》通过翔实有趣的案例小故事让我逐渐明白了“因果”“实验”“概率推断”等基本概念，进一步也慢慢的在脑中塑造了“量化思维”。
不同于《计量经济学：现代观点》，《基本无害的计量经济学》没有教授具体的剑招，而是不断的以模拟“理想实验”为框架为读者“输送”量化思维的“剑意”。通过阅读这两本书，我开始对之前的计量学知识在脑中进行“重新组合”。摒弃了伍德里奇式的推演路径，我脑中出现了一个最简单的二分类性质解释变量。在初学计量过程中，连续变量看似更简单，实际上对理解作为试验方法“替代品”（或“延伸品”的统计推断）并不十分有效。如果在脑中先理解二分类性质解释变量对Y的影响，就可以近似的模拟实验情境（发生/不发生的结果）。有了这些初步的推断思维再慢慢推进大脑，才慢慢的揣摩体会到李连江老师书中第一章第三节《量化分析与科学实验和定性研究的关系》中的些许意思（很遗憾，本人目前对“量化分析”和“定性研究”的关系还尚未揣摩透彻，仍需继续努力）。
初步建立了量化思维后，基础统计学知识的缺乏与计量软件掌握不足又制约了进一步的前进。
虽然几年前没能有幸获得《戏说统计》作为我的指路明灯，但我也算走了弯路另辟蹊径的重新步入正轨（这个过程走了很多冤枉路）。之前有幸阅读了陈希孺老师的《数理统计学简史》，对一些统计学概念有了比较深刻的认识。这本《数理统计学简史》非常适合文科生阅读，她从各种统计概念、统计知识产生的历史源头入手，像一幅画一样为读者呈现出一卷《统计上河图》。虽然是一本严肃的统计史书目，但用笔行文豪不晦涩反而引人入胜。陈希孺老师偏“庄”，李连江老师偏“谐”，但殊途同归，二者介绍的统计学思维殊途同归。
通过《数理统计学简史》塑造了基础的统计学思维，但仍是很羡慕那些“计量大神”，每每看到别人Stata跑的飞起心里是又羡慕又嫉妒同时又着急万分。李老师在《戏说统计》中提到SPSS软件“因为容易学，常被以专家自居的人认为是业余水平的工具···一开始就以‘专业人士’自居，摆出‘专家’的姿态，是自套枷锁，自讨苦吃···”。李老师通过SPSS软件“下水”、“下厨”，迈出了实践的步伐。我走了太多弯路也最终“下水”，但相比李连江老师的SPSS，我最终发现的“路”还更加简捷。计量软件琳琅满目，高大上者如R、Stata，“low”者如Eviews、SPSS，说实话，我最初全都上不了手···偶尔的机会我接触了一个非常冷门的傻瓜级计量软件——Gretl。这个软件非常之简便，如何形容呢？比Excel和Word入门容易，我下了Gretl软件及她的官方指南，还找到一位台湾老师编撰的中文版操作指南。我顺着操作指南反复演练，不过两三日功夫就完全打消了对计量操作的“怯意”，也不再对所谓的“计量大神”崇拜有加，自己也有勇气去亲自试手研究。有关Gretl软件，后面有机会给大家专门推送一篇，今天就不做赘述。
也许有读者要问，你不是要给我们推荐李老师的《戏说统计》嘛？为什么要扯到其他书目其他软件？
在我自己的学习过程中，《对“伪心理学”说不》、《基本无害地计量经济学》等促进了我量化思维的建立，《数理统计学简史》等帮助我了解基本的统计学概念，Gretl帮助我进阶计量实操。而我所有这些零散艰辛的阅读过程、操作过程全都能在李连江老师的《戏说统计》中精炼凝练的体现。我遗憾的就是未能早几年阅读李老师的作品，那样我就不会走很多弯路；同时我也很庆幸现在还能手捧李老师的《戏说统计》，我自己的学习经历窄而狭，李老师的作品可以帮助我再进一步的消灭盲点。在我看来，李老师的《戏说统计：文科生的量化方法》在某种程度上是汇聚了《对“伪心理学”说不》、《基本无害地计量经济学》、《数理统计学简史》及我Gretl操作体验的所有精髓，并且可能还涵盖了我未来阅读体验认识的精髓。
在这里，诚挚的给我公众号的各位粉丝推荐李老师的《戏说统计》。也许这本书并不能取代正统的计量、统计学以及研究方法教材，但对于“文科生”们而言，买一把“手电筒”再赶夜路何乐不为呢？
最后，敬请各位长摁关注本公众号——“学习是一个不断拔毛的过程”
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1.本次推送在推荐李老师《戏说统计》之外还提到了《对“伪心理学”说不》、《基本无害地计量经济学》、《数理统计学简史》等书目，也提到了Gretl软件。对上述书目及软件有兴趣的个人用户可通过公众号联系个人管理员交流互动，欢迎大家索要书目PDF文件、Gretl软件下载地址及操作手册。
2.后期本公众号也可能针对上述书目及Gretl软件进行推送，欢迎大家继续关注哦。
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《戏说统计》读后感(五)：2星|《戏说统计》：哲学老师的统计学课讲稿，复杂，罗嗦，不断跑题
全书基本是一位哲学老师的统计学讲稿。作者的文风有3大特点：
1：把简单的事情往复杂了说，简单的统计学的原理，作者要扯到哲学的各种问题上去；
2：行文啰嗦；
3：不断跑题。这个像是老师的通病，反正课堂上没人能打断他，随便打岔跑题。
基本内容是一部分统计学的课程，有习题讲解，有原理，还有SPSS软件的演示。看后感觉有点上当。知道是统计学讲稿就不买了。
以下是书中一些内容的摘抄，前两条还有点用，后一条有点问题：
1：量化可以在四个测量层级(levels of measurement)上进行。最低层级的测量是定类测量(categorical measurement)或名义(名称)测量(nominal measurement)。第二个测量层级叫定序测量(ordinal measurement)。第三个测量层级是定距测量(interval measurement)。最高层级的测量是定比测量(ratio measurement)。P46
2：统计分析也是猜测，一是根据概率论，一是已经到手的微型样本，猜测很大的、永远不可确知的总体。P68
3：温馨提示：寻找"样式"，是人类的智力本能。人脑天生倾向于找"样式"，奇石(如少奇石)、奇山(如毛公山)、奇景(如三峡卧佛山)，都是人脑既本能也自觉地寻找样式的结果。P102 【这个样式，更常见更合理的叫法是“模式”】
4：总而言之，正态分布既有可视可见，又有只可思议，还有不可思议，从直观到神秘，一应俱全。正态分布难以理解，难以领悟。P147【哪里“只可思议”？哪里“不可思议”？】