許多人一看到眼前的數字，便直接舉雙手投降，沒有仔細去觀察和思考就接受外界「餵」來的資訊，往往不小心誤用資料，或被操弄過後的數據所騙。所以我們經常被聳動的軼聞誤導，將少數的特例視為常態，卻完全忽視掉因果關係。
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生活在資訊爆炸的時代裡，面對資料是必然的事，舉凡大選前的民調、政府宣布的平均薪資、醫生判別病人是否罹患某疾病的診斷、甚至彩券的中獎率等，都與數據資料有關。唯有運用「統計」，才能抓出數據資料背後的關係，協助我們決策。
然而，許多人一看到眼前的數字，便直接舉雙手投降，沒有仔細去觀察和思考就接受外界「餵」來的資訊，往往不小心誤用資料，或被操弄過後的數據所騙。此外，由於故事能帶動情緒，比數據有吸引力，一旦有人出面說明自身經歷，我們就以為全天下都是如此。所以我們經常被聳動的軼聞誤導，將少數的特例視為常態，卻完全忽視掉因果關係。
墨爾和諾茨兩位教授致力統計教學，他們認為統計不只是工具，而應該是常識。兩人為了讓沒有數理背景的人了解統計概念，一同寫下《統計，讓數字說話！》，用最少的數學式子，清楚解釋統計最重要的基本概念。
書中分為四大部分：
1. 產生數據。如果想知道特定問題的答案，我們便需要選擇樣本和設計實驗，然後獲得數據，要是實驗設計失當，所得到的數據就缺乏參考價值。永遠要記得，「數據的來源」是統計學裡最重要的事。
2. 整合數據。介紹如何有智慧的運用簡單的圖例和摘要，整合並解讀數據。長條圖、折線圖、圓瓣圖（圓餅圖）要依情況而選用，遇到象形圖時則要注意失真的狀況。
3. 機率。心理學家證明，人類不善於掌握機率，往往高估發生率很低的風險或低估發生率很高的風險。由於變異無所不在，用機率的角度思考才可以篩選出雜訊裡的事實。
4. 推論。統計並非只能處理數據，它也能依照樣本所提供的證據進行推論，進一步讓我們跳脫手邊的資料，對更廣的整體做出結論。
書中各章都是以日常實例做為出發點，再以敘述的方式介紹統計概念，你不需要有太多數學基礎，只要能看懂簡單的方程式並加以套用，就能學到足以應付一般生活所需的基本統計知識。
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