Statistics Done Wrong을 읽고

http://www.refsmmat.com/statistics/index.html

여러가지 통계적 오류에 대한 글입니다. 유사한 책으로 how to lie with statistics 같은 책도 있지만, 그보다는 짧고 밀도가 높은 내용입니다.

Statistical power, base rate fallacy, significant difference를 맞게 측정하는 방법, multiple testing, truth inflation 등이 기술적인(?) 주제에 해당하고 이 내용들을 수식이 거의 없이 설명하는게 인상적입니다. 물론 수식이 없다고 통계지식 없이 읽을 수는 없습니다만… 차후에 수식을 추가해서 좀 더 책처럼 만들 계획이 있다는군요.

그 외 비기술적(?) 문제에 대해서 설명하는데,  데이터를 숨기거나, 굳이 남의 결과를 재현을 하지 않는 연구 환경 등에 대해서 이야기합니다.

빨간불에서 우회전을 허락해야할 것인가의 문제,  brain imaging에서의 판독 오류, 요리 재료와 암 유발의 관계에 대한 연구 분석 등의 재미있는 실제 사례가 많은 것이 인상적이었습니다.

이런저런 장점에 더해 하루안에 충분히 다 읽을 수 있는 내용이라 추천의 글을 올립니다.

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