在純文科生的眼中，量化統計就是高大上的研究方法，可惜數理腦子不夠，一直望洋興歎。

偶然見到這本書《戲說統計》，副标題便是“文科生的量化方法”。作為純文科生，對于所有的看起來很科學的高大上方式都心馳神往。結果假期拜讀了一個星期，發現還是如幹啃饅頭一般難以下咽……

費了十來天的勁兒，合上書發現，讀這本書帶來了兩個收獲。

第一個收獲是，這本書打破了我對量化的一些刻闆印象，比如：

1、有數據、有百分比就是我們需要的量化。

有數據的論文非常常見，但這隻是最最簡單的，沒怎麼用上量化真正的威力。

2、量化的就是科學的，是可以确定地告訴我們結論的。

量化其實隻能給出概率，哪怕結果是顯著的，也隻是代表概率高。而決定放棄任何一個概率時，也沒有一條絕對值來判斷低于多少的就可以舍棄，特别是在它所代表的選項被放棄後可能會帶來嚴重後果時。

3、定量分析比定性分析高級、準确。

第一，定性分析才是基礎，如果沒有定性分析找出的方向，定量分析将寸步難行；

第二，定量分析沒有那麼準确，很多時候數字上的相關不一定代表實質上的相關，而這樣的數據可以拿來蠱惑人心。我們需要定性分析幫助判斷，找出真正的影響因素。

第二個收獲是，提煉出了幾個比較有用的概念，跟純文科生們分享一下，也許下次看到的時候就會知道在說些什麼。

目前學校越來越多地采用網絡閱卷和成績分析成績分析中，時常會見到一個項目是分析某一題目的效度與信度分别是多少。那它們是什麼意思呢？

其實這兩個概念我還在大學裡的時候便接觸過，但是一直混淆，看了這本書才發現，也不全怪我，翻譯實在是有點問題。

效度（validity)可以理解為切實，測量的就是自己想知道的。想要測一個人的身高，卻搬來了一個體重秤，這個稱測出來的值效度就很低，因為你測出來的不是自己想要得到的數據。拿到測試裡就是，比如你想考學生的語言表達，結果題目裡要求學生背誦原文，那肯定不切實際，考不出來。也就是效度低。

信度(reliability)可以理解成可靠，即數據是真實可信的.比如一個體重秤，可信就是指測得準，比如你第1次第2次第3次站上去都是50公斤，那它就是可信的（可是我不信！），如果隔一會兒上去，數值就大幅擺動，那它就是不可信的。考試中如果很多人作弊，這場考試的信度就很低。

測試中高信度的題目是指，同一個人多次做這個題，得分率應該差不多。比如不要出現模糊的概念，讓學生猜，或是超過了學生的理解力，學生做時不得不每一次都是蒙。

效度、信度這兩個詞不好記，很大程度上是因為字面意思和所指的實際意思不太一緻，改成切實、可靠會好記不少。

《紅樓夢》的作者是？

A. TFboys B. 蔡徐坤 C.語文老師 D.曹雪芹

請問這個題的效度和信度怎麼樣？

A 效度高，信度低

B 信度高，效度低

C 都高

D 都低

正态分布（normal distribution）就是這樣的一個圖。

數字不重要，每個圖裡各不相同，形狀比較重要，有點像正弦函數的一部分。峰頂是這一屬性平均值的位置。

正态分布英文是normal distribution，可以理解成為正常分布，顧名思義，指的是，自然情況下，正态分布是萬物分布的常态。無論哪個屬性，都是多數人聚在平均值的周圍，遠遠高于平均值的很少，遠遠低于平均值的也很少。

生活中的很多數據都呈正态分布。比如成年人中身高很高或很矮的人很少，大部分人處在中間。智商也是如此，天才和傻子都不多，我們都是普通人。

這個圖可以引發特别多的哲學思考，作者拿了足足一整章來說這件事情。我從其中摘取幾句：

1、萬有不齊天地事，大道之行是中庸。

可以看出世間萬物變化衆多，天地不齊。但是大部分事物都聚集在平均值周圍，主流平平。這是對世界的基本認識。

2、安于平平，追求不平。

我們每個人必然在很多方面平平，要能坦然接受這一點。

但也有可能在少數方面不平，比如你若發現自己在某一方面幸運高配，那根據正态分布的圖像，你超過了平均值，就已經超過了很多人，這種時候要多多發揚對自己有利的屬性，不要暴殄天物。

回歸分析是一個困擾了我極久的概念。這一次拿着書研究了半天，終于發現，簡單來說，回歸就是分析一個事物出現，是由哪些因素怎麼帶來的。影響因素叫做自變項，結果叫作因變項。

回歸分析就是研究自變項和因變項之間的關系。回歸分析後，我們會得出這二者之間的回歸系數，就是根據一個變項的值去求另一個變項的值時要乘的那個數。

比如假設我們要研究某一學科的成績（單位為分）跟他每周在這一學科上花的時間（單位為小時）之間的關系，那花的時間就是自變項，學科成績就是因變項。

對它們進行回歸分析後，假設我們得到的回歸系數是4，意思就是，每周多花一個小時在這一學科上，這個學科就能提高4分。

但是，并非所有的回歸系數都是可靠的。要表示這個回歸系數可不可靠，常用的術語是“顯著”。

顯著意味着自變項影響因變項的可能性大，我們有可能根據自變項的變化，去推測因變項的變化。

再回到上面的例子，假如說經過對回歸系數的顯著度檢驗之後，這個4被認為顯著度很高，那就意味着各科老師要督促學生每周多花點時間在自己的學科上。如果被認為顯著度不高，那就有可能關系不大，我們需要找别的影響成績的原因

整體說來，這不算一本特别合理的科普書。總是默認讀者知道一些專有名詞，徒增閱讀難度。

居然還用了幾十頁來說怎麼學英語。

但是如果哪位同志最近有做量化研究的需求或想法，或是正在學習統計和量化，或是憋在家裡時間很多，想感受一下概率視角下的世界，這本書是個不錯的輔助~

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