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网友评价：
- There are three kinds of lies: lies, damned lies and statistics. 你可以得到任何你想要的统计结果
- 深度好 还得慢慢再体会
- 很不错的一本小册子，看完电子版以后觉得有删减，怎么可能这么短，回来豆瓣一看，就是一百多页。
- 入门级统计常识，非常值得一看。
- 统计数字会撒谎，原理很简单，用不同维度的统计方式求出数据，然后应用到对应的文案中，会形成这些数据都对但是在语境中就是在误导人的效果。 看统计结果说明简单，但是要识别原作者的意图，是不是有在欺骗读者，就要有对统计会撒谎的认知和一定的经验了。 比如抽样结果，要结合显著性来看，不然会被有心人利用ta想要的抽样结果来覆盖其它的结果，而显著性能看出这个抽样结果的可代表范围。
- 与其说是用来教我们鉴别数据的真实性，倒不如说是用来激发唬烂的小聪明。
- 不可否认的事实，其实大家或多或少都干过。。。笑笑就当全没发生吧。。。
- 数据是死的，人才是主宰。
- 翻译差，内容一般般，语言美感不足……
- 不那么系统，也不深，但是确实有趣~~~其实可以在国内的杂志论文里仔细看看，书中提到的伎俩估计不少
- 个别论点挺抠理论，但脱离当今形势的吧。。。
- 刚来百度实习时，在书友会上听策略组大神@胡思乱想一小哥 分享过。现在在data-driven的产品团队，时常要自己跑/筛/做数据，觉得是时候重读此书了。本质上，所有谎言都是截取片面真实的信息——横看成岭侧成峰——数据领域尤甚。
- 一本书就说了一句话 坑爹啊
- 时代久远了吧，浅显，不值得买
- 才8万字的小书，值得一翻：） 如果是中学时就看到它就好了
- 换个角度思考问题 挺好的
- 闲着没事的时候，随便看看
- 翻译太差了，新版好一些
- 入门类书籍，举例较多浅显易懂，但涉及理论不深
- 烂翻译，太浅显。好好翻译可以用作儿童科普。 @2015-11-13 18:02:48
- 随便看看就好了。作者的语气跟愤青是的。
- 略过。。。其实里面的道理在学概率论的时候都有印象。平常多注意注意
- 揭示太常见陷阱，CP统计部门想必人人脑子里必须有一本，宣传监管部门可以有，但新闻传媒界和大众普及界肯定没有= =是很浅显，不过没有图表只看文字抽象YY一下还是稍稍费力，是翻译的问题还是数学白痴我的问题，好羞愧呀T '' T
- 这不是cr详解么
- 谁说的，？如何知道的？是否遗漏了什么？是否偷换了概念？资料是否有意义？
- 统计数字会欺骗你，而媒体放大种种错觉。
- 阅读时间：约2小时（2次地铁+半节课） 对于学习统计有帮助
- 描述统计学娱乐小书~ 事实往往在所见所闻之外...
- 简单 易读 虽然不是不知道的 但不注意就被诳了 统计数字的自欺与欺人 为迎合人们的希望而存在
- 建议看英文原版
- 只需此一本。
- 要剔除很多因素啊亲
- 这本书在50年代确实会很震撼吧。。。其实书中所说的很多统计问题在社会还是广泛存在的，看看对星座的迷信就可见一斑了，教育体系应该增加相关的通识教育的，当然，这跟现今的愚民教育准则不相容
- 相对浅显一些，但是是值得推荐的一本书。
- 简单，生动，太简单了一点。
- :C8-49/6058-1
- 为了防止被骗而读。另外，我忽然发现豆瓣很多书评可以用来做培训的素材库，以后多转转。
- 用浅显的道理告诫读者带着脑子思考，避免被轻易带节奏
- 虽然这本书出版于上世纪中叶，但不妨碍它成为一本通用的统计学教程。里面的案例非常的详实而且富有生活气息，让人容易理解。而且很少使用计算，理念最重要。
- simple statistics yet fallible to trained people.
- 一本中学生读物。
- 很basic的东西。
- 简单好读，量化思维的必要补充。
- 评论区比较有意思哈哈，扫读就够了，有一定的启发，能弥补一些常识的漏洞，翻译有些烂
- 读的英文版，有蛮多实用的技巧的，完全不懂数学的人也能看懂。
- 统计学都讲过…
- 教会你广告宣传当中的数字造假术，这些东西在我们的生活中无处不在。
- 这本书可做统计学或社会科学量化研究方法的学习前传。
- 十分推荐，统计学入门，介绍社会上的一些统计骗局，避免犯错误。2019.1开始读本书，三月初读完，面向大众的统计学入门实用指南
- 本书通过一些案例来说明统计数字可能存在的问题，数据的生成、采集、处理、解读、呈现各个环节的不当处理都会导致最终数据的不真实。这本书可以作为数据入门的科普读物，不能成为系统学习数据统计分析的工具。
- 大一英语课和大三概率论课老师都有推荐，列在书单很久，终于在图书馆借到原本 骗子对行骗的技巧早已胸有成竹，而诚实的人出于自卫也应当掌握它。 这么一说，这书也可以叫《行骗宝典》了……
- 作为统计学的入门书，浅显易懂。又相当有趣，是本好书
- 60年前写的内容了，很多已经成为统计学里面的常识。行文还是很有趣的，对统计数字各种各样漏洞方面做了一个总括
- 大学理科学过数理统计的都应该知道这些知识，书内容不是很多
- 这本书告诉你了一些如何用识别统计数据的欺骗的一些例子，非常有趣。 作分析的时候，要分外小心。
- 特别特别浅……
- 惊讶地发现10种诡计 我用过3种
- “电影之所以是电影，因为有剪辑。统计之所以是统计，也有剪辑，也能玩同样的蒙太奇，只不过需要数学技巧； 统计师很像导演，筛选样本、选择指标、选择最有冲击力的视觉呈现……辅助观众决策。 正如没有一部电影能准确地呈现总体的特征，统计也不能，顶多接近，甚至可以完全南辕北辙。 所以看到统计数字，先别激动，一步步审核数字产生的过程再说。 ”
- 统计入门很适合
- 浅显易懂，归根到底统计学错误还是逻辑错误
- 非常好的科普 例子太旧
- 其实是一本入门级的拆解，但是有不错的借鉴价值
- 马桶书。。。
- 教你看懂统计数字，教你创造数据支持。
- 真心读不下去，翻译的太一般，大的内容不错，举例也非常多，还是会对统计学有一定的认识，可能原版会更加有趣把
- 无形的误差与有形的误差一样容易破坏样本的可信度。也就是说，即使你得不到任何破坏性的误差来源，但只要有生产误差的可能，你就有必要对结果保留一定的怀疑。
- 夸大与缩小也许将相互抵消，但我们很难猜测哪种趋势将胜出。
- 睡前科普读物…
- 入门科普读物
- 列举了生活中常见的一些统计陷阱，可以初略总结一份避免统计陷阱的行动清单
- 看的电子版的
- 揭露了人们用统计数据撒谎的套路，主要通过选择某些指标，隐藏另一些。
- 我是读不大下去的啦……
- 数据的有效性与真实性
- 太基础了，如果你真的一点统计学基础都没有可以把这个当入门，不过书中提到的案例确实在现在的生活中也是俯拾皆是。
- 不需要相关知识也能看懂，十分有趣。我很喜欢前九章的例子，有代入感而且简单易懂。
- 谁说的？他是如何知道的？遗漏了什么？是否有人偷换了概念？这个资料有意义吗?
- 统计数字是另一个任人打扮的小姑娘。
- 英国前首相本杰明·迪斯雷利说，有三种谎言：谎言、糟糕透顶的谎言和统计资料。以前听过北大教授刘德寰的课，就演示过统计数字和各种漂亮的图表如何在几秒钟内诞生。对于媒体和统计数字的使用者来说，其意义似乎更多是让干巴巴的文章显得生动非凡，至于统计资料本身，最好戴上批判的有色眼镜去解读。
- 这本书很老了，里面列出了很多的关于怎么对统计数据作假，后面还有一小章讲了如何看出造假的数据。 但是毕竟是很老的书了，里面的东西在其他地方基本都有看过，没有什么新鲜的东西出来
- 还算有趣了。不过太老了。
- 苦瓜书盘六寸pdf（没图）
- 一般吧，有启发，但不多。还是「统计学的世界」好。
- 就是《统计陷阱》新版中文版，换了译名而已
- 心理测量老师推荐的：）
- 很多理论与我的思考不谋而合
- 不错 蛮基础蛮通俗的 虽然统计学远不止这么简单
- 实际上看目录就够了。不过通俗易懂的读物往往很需要，因为畏难是开始学习的极大障碍。其实just do it.
- 很有趣的统计谬误故事集，然而于我来说实在是过于粗浅了。推荐没有学过统计学的中学生阅读～
- 给完全不懂统计的人看的扫盲读物而已
- 整本全是统计常识。但问题是很多人都没有常识、特别是混久了微博就会发现……推荐没学过统计的都看一下，起码不会让汝们被新闻媒体牵着鼻子走= =
- 再可以补上一章“如何利用环比、同比来忽悠”。作者实在有点小题大做，中国的统计部门根本不屑于采用书中这些浅显的招数，我们早就达到“指哪打哪、说啥是啥”的境界了。
- 入门书，这本书讲的是思路，比工具更重要。
- 信息太多，我们需要有自己的独立思考。统计数字的背后需要个人去思考，而不是不加以思考就接受别人的观点。
- 悲剧的我把这个当作故事书来读了。。
- 简易版的统计学入门教材，讲得蛮浅的。。。
- 案例有趣，知识很基础
- 翻译不是很到位，有时候不太好理解
- 入门书。keep alert。有些视觉心理学或者思维定势似的东西掺杂在统计提供的似是而非中，统计结果总是需要人主观去解读的吧，根据自己的经验和知识。里面有更多心理学的东西，自己却说不好，囧。
- 统计学的误差永远存在，但是怎么解决问题，尽可能的接近真相，这才是这个学科研究的关键。
- 这非常像行为经济学给出那种谬误，但是杜绝的方法，普适性的方法，是什么呢？
- 生活化的统计学知识，只是感觉太简单了- -
- 题目是为引人眼球，有哗众取宠之嫌，幸而内容还可以。其实数字不会撒谎，数字甚至从来不说结论——结论都是由人给出的，解释权向来在人手中。这书是告诉人们，怎样谨慎解释统计结果。
- 其实就是要找出逻辑上的错误。
- 入门书吧。。。
- 关于统计学的那些事儿，写的非常通俗易懂，举了很多例子，没有数学背景的人也能读懂。
- 别拿统计太当真，也别拿统计不当真。当你知道“当真”的界限在哪里的时候，那就恭喜你。因为我也不知道。
- 非常简单的大众科普读物，不能忽视样本量，不能被平均数所忽悠，抽样规范与否差异大，图形也能玩花样。十分钟翻完，对于有统计学基础的人而言，比较一般，2.5星。
- 这本书我翻看了不到二十分钟就差不多结束了。本科学过简单的统计学再加上学过概率论数理统计，这本书想表达的东西我已经很清楚了，也知道数据完全可以造假，看数据总是要注意样本从哪里来，怎么算的。现在有大数据，可以更进一步精确估算数值了。 想要了解更多统计知识的小白，还是看看网上的视频课更有用。这本书不好。
- 不要相信任何统计出来的数字。都是打酱油的拍屁股想出来的。
- 该书又名《统计陷阱》，如何反驳统计资料：1)“谁说的?”2)“如何知道的?”3)“是否遗漏了什么?”4)“是否偷换了概念?”以及5)“资料是否有意义?”
- 感觉没什么看头
- 这么浅的东西写篇论文就算了竟然还出书了……
- 在一个预期结果反推过程的行业模式里，书中的各种方法简直数见不鲜，尤其是，当你需要优化效果的时候。
- 废话太多,干货太少,主要是抽取多个案例来揭露出统计对人的误导和欺骗.人借助信息优势对于数字的玩弄是普通人人无力防备的,也可以保持怀疑的三思:谁说的？/他是如何知道的?/样本(原始数据)是否足够大?/基数和基期/是否偷换概念?/
- 這是近六十年前的舊書了，它提及的撒謊伎倆，到了今天居然還沒有失效
- 看完以后唯一的收获就是知道了如何用统计数字说谎...然后陡然发现，那些技俩我都使用过～写论文，出报告，都用过...
- 忍不住摩拳擦掌想造点又假又好看的数据～～原书名字就半调侃地叫how to，翻译非要道貌岸然地说是揭黑～不过假数据果然经不起推敲，一被发现就臭名昭著啦。
- 入门级别的读物，有些故事挺好玩的
- 被让各种“别有用心”的人用数据和图表愚弄了。长智慧。
- 和统计陷阱是一本书啊
- 李笑来男神推荐！ 数据夸大or缩小（不会相互抵消）=样本遗漏＋样本特殊代表+真实性 无形的误差＆有形的误差一样容易破坏样本可信度→解决方案：对结果保持怀疑 平均数陷井（正态分布）：算术平均数？中位数？众数？ 平均收入：怀疑“是什么的平均？”“包括哪些人？”（“为得出此结论，你调查了多少名受访者？”） 陷井：样本足够小/尝试足够多的次数 图表比例缩/放：客观幻觉 二维图像比一维更冲击，体积比面积更冲击
- 其实这本书主要考验test sense的吧？哈哈哈
- 个人觉得比较浅显啰嗦，没有学到多少新东西，说到底是要识别从数据到结论的逻辑错误。
- 简明的统计学知识普及，应该纳入＂媒体人必读科普社普＂系列
- 其实更本质的问题也许不在统计，而在于：对于接收到的信息，我们是在被动接受，还是在脑子里用系统2思考判别？ PS: 想到了gardens of forking paths和这篇many analysts, one dataset (https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/2515245917747646)
- 内容有点简单了
- 基础读物，2小时内应该可以读完。虽然内容不多，但绝对引发思考
- 通读过后（内容就是用门外汉的语言和大量例子讲述统计和计量课introduction的内容），需要不定期读读目录另自己永远保持警醒的状态。
- 常识性的了解下。已读第400本
- 精装书都去死……
- 没有什么比用数字更好的欺骗手段了！
- 比较注重应用，书里举了挺多例子。主要说了样本有偏、平均数、样本过小、误差和图表等方面，哈哈讲了广告商或政府啥的为了迷惑小老百姓的各种统计小陷阱~
- 如何进行统计“操纵”其实应是褒义词。数据搜集、数据交叉分析、数据可视化...其中都有很大的学问。
- 事情总是表里不一，在民意调查中尤甚。 所谓的相关往往是通过相关系数这个令人心服的精确数值来证明事物之间存在关联关系，它可以有多种不同的类型。 联合变动的一种普遍形式是存在着真实的关系，但却无法确定何为因何为果。有时因果可以不时地交换位置，或者实际上互为因果。
- 就是argument
- 篇章之间，独立性不强。适合科普入门。
- 一些比较浅显的统计撒谎的例子，太入门了。
- 统计学老师让我写读后感 很不适
- 貌似有些道理，不过问题是，面对那些我们不知道的结论，我们都不知道是谁，如何给出的结论，没有源头，没有结尾的数据啊
- 看完才知道，统计数字能玩人，不论数据，亦或图表
- 翻译很差的感觉.学过统计学的应该都了解书中说的,其实还 行吧
- 作为《批判性思维指南》的统计分册阅读，案例不少。
- 比英文原版厚很多。帶腰封哦親。
- 呵呵后，看似最靠谱的统计数字却最能掩盖事实的真相，扭曲统计的的结果太容易了=。=
- 平常看到统计数据后，更要关注：样本总量、抽样方式、平均数（算数平均数、众数、中位数）、误差范围、图表，它们都会撒谎。
- “对实际情况一无所知通常比获取错误信息好得多，但有时知之甚少也十分危险。” 这话说得是滴水不漏……
- 统计学 也有这么多 猫腻？
- 书中涉及的统计学知识非常简明浅显，但是事例非常丰富，联系事实很紧密，以至于我现在看到任何数据都会条件反射性地质疑：谁说的？如何知道的？是否遗漏了什么？是否偷换了概念？资料是否有意义？
- 样本、基数、基期、百分比、趋势外推是怎样欺骗投资者的。
- 书本身还不错，浅显易懂，要是有人把例子改成朋友圈疯传文章会更有意思，不过对我来说都是已经知道的，没吃到新东西
- 复习GMAT休息时看了，不错，轻松地复习一次调查类错误
- 这两天翻完这书，不厚百来页，觉得还是挺有意思的，搞市场、传播乃至设计的人都可以读一读，这一本书原本叫《教你如何同统计数字撒谎》，如何识别常见的宣传和广告数据错误，如何利用小技巧达到不经意宣传的目的，演讲的时候用点小技巧就可以达到利用数据的作用。
- 书中的很多统计学原理都很简单，但在看这本书之前，还是不会想到运用这些原理去质疑，质疑精神应该也是我们最缺乏的吧，看完这本书之后每次看到统计数字都会下意识的想这个数字有没有可能是作者刻意这样运用的，对独立思考非常有帮助……
- 深深的觉得这书要是考GRE的argument的时候看看,会有很大帮助.
- 这本书其实是高中入学时的推荐读物，之前读了一些没有读完，大学毕业之后又拿出来翻了一遍。两个半天翻完，结合所学过的统计学和社会科学研究方法，有了一些新的体会。 这本书是统计学的科普读物，在学术和现实生活方面皆有一定指导意义。学术方面，教人避免研究上的一些误区和不严谨，科学地开展研究。生活方面，教人永远保持怀疑的态度，不轻信看似权威、精确的数字。 语音风格比较轻松，接地气，一些修辞运用地也很有趣。部分例子运用得十分贴切，引人入胜。但也有部分语音和例子读着有些乏味晦涩。不得不说，当初高中给我们推荐这本书，还是比较有眼光的。
- 太过基础了，没什么新知。而且条理不是很清晰，比如其中的谬误分类及最后的解决方法。看完这本推荐看看批判性思维的书。
- 好高考的感觉，hahaha
- 生动的案例。
- 相当入门……不过还是推荐吧。
- 牢记数据是为结论服务的。其实只需要看最后一章
- 那些精确到小数点后几位的数字隐藏着什么样的谎言？虽然这本书面世50年了，里面提到的对数据的误读和误用仍是比比皆是，呵呵。
- 案例详实 入门 应对日常工作足够
- 一针见血地指出了常见那些统计数字背后的真相，为批判性思考又提供一剂良药
- 讲得太差了，配图也很差，比统计学的世界差得太远了。二十分钟就翻完了。一点都不值得看。
- 配合crash course的统计学一起看完的，内容很浅，但是确实是看数据时时刻需要记住的大原则。
- 其实说的挺简单的数，要被蒙的还是会蒙。
- 有趣，有道理，根据案例分析很容易理解。翻译一般但可以看，没有太多统计技巧，只是教你辨别。
- 生动有趣，言简意赅地揭示了一些统计学相关的骗局
- 通俗讲解统计数字如何产生扭曲与偏差，有助于建立正确世界观与研究观
- B1813 | 非常基础，不推荐
- 比较浅，还是能学到点东西的。比较和我怀疑主义的胃口。
- 如果内容就深入些就力荐了。学会了不少做“坏”PPT的技巧。
- 普及基础知识+避免错误+识破陷阱
- 对常见伎俩的小科普。
- 不要轻易相信任何东西
- 还不错啦，对某些人来说可能浅了点儿。。老外的举例总是带点儿幽默的~
- 不太喜欢本书的翻译，太字面化，扣一星。内容也太浅显，感觉中学的数学知识就都能理解。不过还是了解了很多行骗手段，对每一个第一眼看到的数字我们要保持怀疑的态度，但也不能因此就觉得每一个统计数据都是假的。
- 够浅显，够实用
- #一年50本书# #201813# 概率与统计入门级书籍，结合了现实生活中的很多案例，写的非常有趣
- 不要轻易相信你看到的任何一个统计数字，从样本、参数定义到统计方法都充满大量欺骗的技巧和可能。
- 这种畅销书在天真可爱的米国人民那也许吃的开，给中国人看太小儿科了...老师啊别在推荐这种参考书了
- 可读性一般，其中关于柱状图处理的方法还挺新鲜的。
- 很有意思,既学会了造势,也学会了判断是否造势
- 科普性著作，很有趣
- 挺好的一本书，作者说的清晰、在理
- 真理部的人套用此法，乐此不疲。
- 数字本没有错，却因被利用以实现某种利益和勾当而显得罪恶深重。有时候统计学家也没有错，错的是那些对数字无知、操纵结果的媒体、广告人等。现在想来，最常见的超市促销数字背后都可能隐藏着几分灰暗，只是我们都忽略或者被蒙骗了吧。
- 一些数学常识。
- 统计是一门艺术
- 没有评论这么不堪……感觉适合初中生读，因为例子比较贴切易懂，也不是这么晦涩。翻译实在是一般。
- 不小心买了精装版，失误
- 只看目录,能够跳过陷阱或者理解了的就没有看得意义了
- 普及向，学过统计学的可以不用看了...........精装真坑爹
- 给五星。 教你套路少被骗还不能给五星啊？
- ask more about why before believe it. 世界会因呈现方式显得非常不同
- 一本写给永远不会去正儿八经地学统计的人看的科普书。
- 其实……这本书就是……《统计陷阱》的畅销包装版……
- 平均数，图案，百分比都不可信呢。
- 入门级统计学，普及统计知识
- 很有意思的入门书籍。高三的暑假看完的。
- 不知道中文翻译如何，反正内容绝对是一流
- 统计学科普书，主要例子都来自上个世纪90年代之前，是相当传统的利用统计数字欺骗读者的方法学研究和展示——传统的意思就是有点过时，因为缺乏大数据时代背景下的新手法介绍。内容还可以，但是翻译一般（有些段落挺糟糕）。
- 小抽样、偏抽样、展现形式、因果误导。（2012.10.10购）
- 各种作假帐
- 比较适合小白
- 翻译的实在不舒服。
- 首先让我心头一紧的是篇首沃德的一句话：“使我们陷入麻烦的通常并非我们不知道的事情，而是那些我们知道得不确切的事情。”是的，“不确切” 才是影响我们认识和判断失误的敌人。
- 重回大学统计课堂，浅显易懂，适合入门。在疫情期间读来更显几分魔幻现实主义。
- 浅显易懂。可惜平时场上拆数据不可能拆这么深。休闲读物吧算是
- 鸟瞰了一遍,讲的道理比较简单,例子又太老了,反正让人看的时候打不起精神
- 讲得都是对的，稍微basic了一点
- 对统计学有一个大概的了解~
- 不是很深，一般吧。
- 大学没白读，本书内容对我没有惊奇。
- 草草看过，很入门科普也需要一定数学知识😁
- 常见统计误导：内在有偏的样本、精心挑选的平均数、没有披露的数据、毫无意义的差别、令人惊奇的图形、一堆图形的滥用、不完全匹配的资料、相关关系的误解。 统计如何误导：不精确的算数平均数，小数的使用骗取人们的信任感，假设前提有误，百分数带来误解。 如何识别：谁说的，他是如何知道的，遗漏了什么，是否有偷换概念，这个资料有意义吗 知乎读书会 男小鹏
- 入门读物。挺轻松。
- #翻书党#这本书其实想推荐给媒体界的朋友，还有对目前热衷于图形可视化（visualizing data）时做一些有益的提醒。尽管对专业人士来说完全没有必要，但媒体和可视化均面向更多普通读者，还是慎重一点为好。此书通俗易懂，比较容易看。如果记者编辑有更高要求，可以学点统计学课程，itune u上有。
- 烂翻译，太浅显。好好翻译可以用作儿童科普。
- 很标题党的一本书，没有太大趣味。
- 数字、图画和语言都能产生歧义。真实的东西总是容易被掩藏，抓本质啊抓本质啊！
- 幻觉让生活更美好也更糟糕
- 讲得太过浅显了
- 应该起个副标题叫《论怎么科学的骗人》，这书要配合着《大数据时代》《黑天鹅》一起看，其乐无穷啊。统计学家都是魔术师！数学不好好有压力啊走哪儿都容易被骗啊。
- 呃......我觉得你说得对.......但能不能再多说点？
- 其实讲的都是统计学最基本的常识，可是却往往容易被人所忽视，这本书值得所有的产品经理及统计人员一读。
- 很多时候都会想起这本书，最近小米9雷总发布会上的数据对比等等，网络抽奖的界面安排与概率的不对等，等等。五、六年前，还在课上分享了这本书，批判思维入门读物，有时候要勤奋地舍弃刻板印象，分析和计算，或者直接走开。
- 看着都是简单的道理，但犯错时并不容易发现。最需要记住的还是，心中要有基本的常识，别被不符合常识的数据骗了。
- 36 统计陷阱这个翻译好多了
- 还可以 比较浅显
- 深入浅出的小读本，不过对于上过大学统计课的人来说有些浅显，还有些翻译和习惯问题导致不好理解。
- 想知道国家统计局那些无聊的数据是怎么造出来的, 不妨看看这本书, 当然还得有些不平凡的想象力
- 对于有市场调研、数据分析经验的人，其实就当做课外读物。此书可以一般入门，还挺有趣的。一句话，对于数据，首先看来源，基数，学会问哪里来，怎么得出此数据，学会问为什么。
- 什么都是正确的，但是结论却不一定是正确的。所谓“部分正确”的谎话。
- 科普意义上4星
- 做为曾经的市调从业者我极度不相信所谓的数据，恩，漂亮的数据都是做出来的嘛。这本书浅显易懂，不需要多少时间就可以看完，重点也都总结好了。就看你是拿来操纵数据，还是做为擦亮眼睛的工具了。
- 把大家模糊的概念用科学的语言系统化的说出来了。
- Argument的攻击方法
- 在回家之前读完啦。都是些数字陷阱。看似简单，实际上很容易掉入陷阱。
- 基本上就是说 所有的调查都是片面的 所有的数据 都是可以被人利用的 大概只有实验室数据可用吧。
- 谁说的？数据从哪里来？样本多少？指标定义？
- 人们还是乐此不疲的喜欢把事务抽象了来看，于是有了统计，社会的视角变成了均值和方差~
- 我只能说，当你识破了很多领域的诡计之后，就再也无法无所事事的生活下去了。
- 很简短的一本书，大概2小时看完，里面详细的列举了数据统计中常见的“错误”，可以帮助你更好的识别各种统计数据的同时，也可以让你更好的“编造”各种统计数据达到自己想要的目的。
- 比较基础的科普，好多例子是统概课上听过的，还不错。
- how to lie with statistics 虽然有趣 但是 …… 不应该下叉的…… 现在想买另一本书和他一样价钱 后悔中
- 很好的一本科普书，告诉读者所谓“统计学的数字”应该从哪几个角度判断其真实性和可信度有多少。
- Darrel Huff.改想法了.不值那么多星.可能时间太早了
- 2011.10.3购于京东。2012年春节长假购得，读完。
- 统计犹如占星，会计犹如术士
- 纯入门书，翻译是屎
- 我们每天都在被数字欺骗，或者用数字欺骗别人。
- 比较浅显，不过也有点提高自己对数字图标等的敏感度的作用。
- 统计科普读物，赞
- 畅销书，抽取多个案例来揭露出统计对人的误导和欺骗。
- 很多貌似精确的统计数字并不可信。在面对一个统计数据时，要懂得问：谁说的？ta是如何得到这个数据的？遗漏了什么？这个结果有意义吗？
- 你要知道别人怎么骗你，你才可以去骗别人
- 13年看知乎推荐读的。译者正好是我财的老师，当时还挺后悔没有填统计学院的。
- 果真如封面所说，像故事书，花了一个小时就读完了薄薄的书，还没有扛枪老师的统计学课精彩，因为那是关于活生生的现实中国。不过呢，唤起了原来的课堂记忆，要把统计思维及对其的误读作为一个专题研究一下;-)
- 极度适合入门！！！这书超有趣的！！！虽然讲得比较简单浅显，可是易懂又好玩的才叫入门书好么！！！
- 教我货币银行学的老愤青讲得比这个有意思多了
- 统计 传播
- 和《统计陷阱》是同一本。
- 非常有意思，很喜欢这种揭露统计人员险恶用心的书～
- 翻译不好，内容太浅，适合不懂统计学的人看个“原来如此”。书里提到的个别耍诈手法真的很实用。仁者见仁，奸人见智。
- 了解了很久以前学到的数学概念，对调查方法和统计算法有了点点了解~
- 比较有意思，但其实写过argument的人都知道这些个错误吧。
- 内容不多 但是觉得学习了不少东西 都是教人怎么看出来统计数字的谎言 挺好
- 一般般，太入门了