[2/2] Как лгать при помощи статистики (How to Lie with Statistics)
Продолжая первый пост про книгу, расскажу про последнюю главу "Как поставить статистика на место", которая является венцом книги, где автор приводит вопросы, которые стоит задавать, когда вы видите аргументы, основанные на статистике: - Кто это говорит? (обращаем внимание на предвзятость данных) - Откуда ему об этом известно? (обращаем внимание на процедуру сбора данных и их анализа) - Не подменен ли объект исследования? (для себя я это связал с валидацией цепочки Goal - Signal - Metric, что упоминалось в посте про "Measuring Engineering Productivity") - Есть ли в этом смысл? (магия цифр не должна вас отвлекать от вопроса поиска смысла в приведенных аргументах и статистике)
На тему статистики рекомендую еще почиать книги:
- Understanding Statistics and Experimental Design. How to Not Lie With Statistics (Статистика и планирование эксперимента для непосвященных)
- Доверительное a/b тестирование (Trustworthy Online Controlled Experiments) Они посложнее этой книги и содержат формулы, но они позволяют понять ее детальнее, а книга про доверительное a/b тестирование позволяет еще и понять как сделать платформу для проведения экспериментов на уровне всей компании.
#Math #Statistics #PopularScience #Science #Data