How to Lie with Statistics
Ratings38
Average rating3.8
Educational and eye opening. It made me think more about statistics and all the things we see online.
Short and sweet!
A must-read to interpret all the statistical information we are served on the daily, especially in the age of clickbait, ideological internet bubbles and fake news.
It has aged like fine wine.
Het was denk ik fijne collega Jan die mij er op wees dat Bill Gates How to Lie with Statistics aanraadde. Een klassieker, uiteraard. En natuurlijk had ik het al gelezen, meer nog: ik heb een oude vierdehandse papieren versie in huis.
Gekocht op een markt ergens, ettelijke jaren nadat ik het ontdekt had tijdens een vakantiejob in de bibliotheek van het Europacollege, waar het gezellig in de afdeling Economie stond, tussen de lijvige boekwerken over econometrie en andere dingen waar mij het zweet van uitbreekt.
Uit nostalgie heb ik het vandaag tusendoor nog eens herlezen. En ja, dat lukt, tussendoor herlezen: het is zeer, zeer kort. De 142 bladzijden in grote letters zijn doorspekt met leutige tekeningen, helemaal in jaren-1950-stijl. Et pour cause, wegens alsdat het boekje al van 1954 dateert.
Nostalgie, en niet veel meer dan dat vrees ik: het is leutig, maar iemand die ook ooit maar een half oog heeft laten vallen op iets dat met datavisualisatie, statistiek of gelijkaardige te maken heeft, zal niet echt veel bijleren.
Dit kan helpen voor een snelle introductie, maar degelijke handboeken statistiek hebben de volledige inhoud hiervan tegenwoordig in de eerste paar hoofdstukken staan.
This is a good book on statistics primer but the fact that loopholes in statistics have become so much more deceptive than the older ones this book doesn't help much in the present context. Personally, for me author has discussed several well-known follies like randomized sample bias, shadowing probability, using deceptive words, false comparison, spurious correlation, etc., and not-so-well-known things like juggling/cherry-picking arithmetical averages with other mathematical calculations like mean, and median, and mode also graph manipulation.
ultimately, the book has its merits but it isn't enough.
3.75 stars/5
It was an ok book. The data used as examples are very old (1930-40ish) that it is hard to relate to current generation. For ex: The author gives an example that the average Yale graduate salary is $25100 a year. Apparently, it was very high “back then”. Too hard for us to understand the point the author wants to make here.
It could be a great book if the content/data is more up-to-date.
bit more of a “bumper book of statistical blunders” than a more fleshed out non fic. would've been nice to have a deeper dive, but what do i know? i nearly failed maths
This book is very informative and accessible for everyone. I'd definitely recommend it to everyone, it's an eye opening book that'll help you develop critical skills.
un tostón de libro y a la vez muy interesante. exceptuando el último capítulo creo que el resto podría haberse recortado bastante, porque la mayoría del libro consiste en relatar incontables ejemplos de errores en Una Encuesta Publicada En El Año 1938 En La Milwaukee Gazette TM
a pesar de eso me da risa que sigamos cayendo en las mismas formas de manipular mediante datos 70 años después y creo que me acordaré recurrentemente de este libro.
Enjoyable book about statistics. General message is to never trust a statistic. I'd learned all of this stuff before in statistics classes, but it was nice to have some examples that are more “real world” and usually some kind of advertising.
I bought this because I though it was like “how to do p-hacking” when in fact it is “what is the difference between a median and a mean” and “make sure the bottom of the graph isn't cut off.” It's a book that hasn't aged well, written in an era where presumably nobody had been exposed to statistics before. Don't waste your time or your money.