¿Qué libro recomendarías a los científicos que no son estadísticos?
La entrega clara es muy apreciada. Además de la explicación de las técnicas y métodos apropiados para tareas típicas: análisis de series de tiempo, presentación y agregación de grandes conjuntos de datos.
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SilentGhost
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Respuestas:
Estadística
David Freedman, Robert Pisani, Roger Purves
Cuarta edición: 2007, Primera edición: 1978
Como estudiante universitario de filosofía, me pidieron que analizara algunos datos para un pequeño estudio en el que estaba trabajando con un médico. No hace falta decir que me sentí algo abrumado, pero pude sobrevivir imitando un viejo código Stata que un amigo bioestadístico me había dado. El análisis resultó ser lo suficientemente bueno como para ayudar a publicar el estudio, y de repente me interesé en este curioso campo de estudio llamado estadística.
El primer libro sobre estadísticas que leí fue Estadísticas , de David Freedman y sus colegas. Lo que más me gustó fue su enfoque en explicar los conceptos fundamentales del análisis estadístico (qué significan realmente los valores p, por qué es importante visualizar los datos, qué significa que una prueba sea significativa, etc.) lenguaje preciso, pero sin demasiadas matemáticas. Con ese trasfondo conceptual, me resultó mucho más fácil leer literatura más avanzada con matemáticas más avanzadas.
Este libro cubre todos los temas cubiertos en un curso de estadísticas del primer año, pero no cubre series de tiempo o la agregación de grandes conjuntos de datos. Siento que hace un muy buen trabajo al enseñar a un no estadístico cómo pensar como un estadístico. A partir de ahí, agregar nuevos métodos, como series de tiempo, debería ser relativamente fácil, y el no estadístico debería estar en camino de convertirse en un estudiante de estadística de toda la vida.
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La respuesta definitivamente dependería de su disciplina, los métodos / técnicas que les gustaría aprender y sus habilidades matemáticas / estadísticas existentes.
Por ejemplo, los economistas / científicos sociales que quieran aprender sobre la econometría empírica de vanguardia podrían leer la Econometría mayormente inofensiva de Angrist y Pischke . Este es un libro no técnico que cubre la "revolución experimental natural" en economía. El libro solo presupone que saben lo que es la regresión.
Pero creo que el mejor libro sobre regresión aplicada es el Análisis de datos de Gelman y Hill usando regresión y modelos multinivel / jerárquicos . Esto cubre la regresión básica, la regresión multinivel y los métodos bayesianos de una manera clara e intuitiva. Sería bueno para cualquier científico con antecedentes básicos en estadística.
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Las estadísticas introductorias de Peter Dalgaard con R es un gran libro para algunas estadísticas introductorias con un enfoque en el software R para el análisis de datos.
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Voy a asumir algunos conocimientos básicos de estadística y recomendaré:
El Detective Estadístico (Ramsey, Schafer) que contiene una gran cantidad de mini estudios de casos, ya que cubren las herramientas estadísticas básicas para el análisis de datos.
Un primer curso de estadística multivariante (Flury) que cubre las estadísticas esenciales requeridas para la minería de datos y similares.
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Khan Academy tiene algunos buenos videos introductorios / principiantes sobre estadísticas: http://www.khanacademy.org/#statistics
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Muchos estudiantes de Ciencias Sociales / Psicología con un mínimo conocimiento matemático como el libro de Andy Field: Descubriendo estadísticas usando SPSS . También tiene un sitio web que comparte mucho material .
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No tengo la intención de conectar mi libro, pero parece que posiblemente se aplique. El año pasado publiqué un libro con Wiley titulado "Lo esencial de la bioestadística para médicos, enfermeras y médicos" . Es de bolsillo y bastante concisa 214 páginas en total. Tiene la ventaja para usted de que enfatiza temas que son importantes en aplicaciones biológicas pero que pueden no ser tan concisos como le gustaría tener para un curso de autoaprendizaje de 10 días. "Estadísticas introductorias para estudiantes de biología"2nd Edtion de Trudy Watt y publicado por Chapman and Hall / CRC 1997 es otro libro de bolsillo que podría ser adecuado para usted. Es un poco más simple que mi libro, pero no incluye el análisis de supervivencia, que considero un tema muy importante en los estudios biológicos (particularmente los ensayos clínicos). Su libro tiene 236 páginas. También me gustaría mencionar"La guía de dibujos animados de estadísticas" por Gonick. Un libro humorístico, pero también cubre conceptos básicos muy bien y es excepcionalmente fácil de leer.
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Las estadísticas en inglés simple son bastante buenas.
4.5 en Amazon, 11 opiniones.
Explica ANOVA bastante bien también.
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Probablemente el mejor básico, obtener el panorama general / libro de ideas será:
Las estadísticas de Robert Abelson como argumento basado en principios
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La caminata del borracho: cómo la aleatoriedad gobierna nuestras vidas por Leonard Mlodinow es un excelente libro para laicos. Agradable y educativo.
Puede que no sea un libro de texto, pero te hace pensar en el mundo de la manera correcta.
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Es un poco viejo, pero he encontrado el libro de Chris Chatfield,
Estadística para la tecnología: un curso de tecnología aplicada
Ser una excelente introducción.
Fue así como aprendí por primera vez sobre estadísticas desde un punto de vista conceptual.
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Como primera introducción al tema, me gustó Análisis de datos: un tutorial bayesiano .
Para una discusión profunda y filosófica de las ideas subyacentes del razonamiento científico cuantitativo, recomiendo Probability Theory: The Logic of Science . Sin embargo, este libro no sirve como una buena introducción. Solo se recomienda para personas que quieran saber por qué las estadísticas bayesianas son como están y / o están interesadas en una revisión histórica de las estadísticas bayesianas.
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La falla de los promedios por Sam Savage.
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¡Tantas recomendaciones maravillosas! No es exactamente lo que pediste, pero Cómo mentir con estadísticas es breve y bastante maravilloso. No enseña directamente las cosas que desea, pero ayuda a señalar la violación de suposiciones y otros defectos.
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"Biometría: los principios y prácticas de las estadísticas en la investigación biológica" por Robert R. Sokal y F. James Rohlf
"Análisis bioestadístico" por Jerrold H. Zar
"Manual de bioestadística" por Stanton Glantz
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Para los rudimentos de las estadísticas: http://www.bbc.co.uk/dna/h2g2/A1091350 y http://www.robertniles.com/stats/
Para una buena guía para la visualización de datos: http://www.perceptualedge.com/ - en particular, pruebe la prueba Graph Design IQ en http://www.perceptualedge.com/files/GraphDesignIQ.html (requiere Flash)
Nota: estos son ortogonales: hay muchos expertos en estadísticas que son terribles en la visualización de datos, y viceversa.
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Los siguientes son libros de texto que utilicé para mis cursos e investigaciones de MSEE y me parecieron bastante buenos.
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Recientemente descubrí que Even You Can Learn Statistics es bastante útil.
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" Cómo distinguir a los mentirosos de los estadísticos " por Hooke. Me gusta su forma de explicar los conceptos de estadística a los laicos.
En cuanto a explicar las motivaciones de los estadísticos, "The Lady Tasting Tea" es una buena lectura.
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Recomiendo encarecidamente " Estadísticas para experimentadores: diseño, innovación y descubrimiento, 2ª edición " de Box, Hunter y Hunter. Libro de lectura obligada para cualquier científico que haga un análisis estadístico de sus experimentos. También hay un paquete R complementario (
BHH2
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Durante años he encontrado que el Manual de Estadística de Ingeniería es útil a nivel práctico.
Está disponible gratuitamente en línea.
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Gotelli y Ellison (2004) Una cartilla de estadísticas ecológicas
Está orientado a la "Ciencia al aire libre" (ecología, ciencias ambientales, biología) pero la pedagogía es excelente. Cualquiera podría beneficiarse de ello.
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Recientemente me han señalado este sitio web . Cubre una serie de libros útiles para los nuevos estadísticos, con una discusión específica de sus diversas fortalezas y debilidades, y un resumen en la parte inferior.
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"Estadística teórica"
Keener, Robert W.
1ª Edición., 2010, XVII, 538 p.
Tapa dura, ISBN 978-0-387-93838-7
Acerca del libro...
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Yo recomendaría: El detective estadístico (Ramsey & Schafer) y el análisis bioestadístico (Zar).
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Soy muy aficionado a la serie "for Dummies", y de las pocas páginas que he leído sobre ella, "Statistics For Dummies" de Deborah J. Rumsey es un buen libro para los no estadísticos y los estadísticos que buscan una manera para explicar conceptos estadísticos a los no estadísticos.
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Este enlace sugiere muchos libros geniales.
https://www.stat.berkeley.edu/mediawiki/index.php/Recommended_Books
Además de eso, sugerí: El detective estadístico: un curso de métodos de análisis de datos. Siguiendo los ejemplos del libro, muchos conceptos se vuelven más fáciles de entender.
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Whitlock y Schluter El análisis de datos biológicos https://www.amazon.com/The-Analysis-of-Biological-Data/dp/1936221489 es una excelente combinación de estadística y ciencia. No es necesario ser biólogo (ciertamente no lo soy) para comprender y apreciar los ejemplos. No solo es claro y sólido, también es entretenido y agradable.
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Si va a usar SPSS, le recomendaría este libro: Análisis de datos para las ciencias del comportamiento usando SPSS por Weinberg & Abramowitz. Está muy bien escrito y accesible. Sin embargo, tenga en cuenta que no cubre series temporales.
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Eso dependerá mucho de sus antecedentes, pero encontré que "Statistics in a Nutshell" es bastante bueno.
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