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仅就本书而言，读者并不会学到对科学数据进行统计分析所需要的足够知识，那需要几年的循序渐进的学习。但我希望读者看过本书后，能够对科学的统计观所代表的基本哲学的重大变革有所理解。那么，不懂数学的人要理解这场科学革命，应该从哪里开始呢？我以为，一个不错的选择是与女士一道品茶。
目录
第1章 女士品茶
第2章 偏斜分布
第3章 可爱的戈塞特先生
第4章 在“垃圾堆”中寻觅
第5章 收成变动研究
第6章 “百年不遇的洪水”
第7章 费歇尔获胜
第8章 致命的剂量
第9章 钟形曲线
第10章 拟合优度检验
第11章 假设检验
第12章 置信诡计
第13章 贝叶斯异论
第14章 数学界的莫扎特
第15章 “小人物”之见解
第16章 非参数方法
第17章 当部分优于总体时
第18章 吸烟会致癌吗？
第19章 如果您需要最佳人选
第20章 朴实的德克萨斯农家小伙
第21章 家庭中的天才
第22章 统计界的毕加索
第23章 处理有瑕疵的数据
第24章 重塑产业的人
第25章 来自黑衣女士的忠告
第26章 鞅的发展
第27章 意向治疗法
第28章 电脑随心所欲
第29章 “泥菩萨”
附：作者后记
大事年表
参考书目
Chapter 01 The Lady Tasting Tea
Chapter 02 The Skew Distribution
Chapter 03 That Dear Mr。 Gosset
Chapter 04 Raking Over the Muck Heap
Chapter 05 “Studies in Crop Variation”
Chapter 06 “The HundredYear Flood”
Chapter 07 Fisher Triumphant
Chapter 08 The Dose That Kills
Chapter 09 The BellShaped Curve
Chapter 10 Testing the Goodness of Fit
Chapter 11 Hypothesis Testing
Chapter 12 The Confidence Trick
Chapter 13 The Bayesian Heresy
Chapter 14 The Mozart of Mathematics
Chapter 15 The Worm’sEye View
Chapter 16 Doing Away With Parameters
Chapter 17 When Part is Better than the Whole
Chapter 18 Does Smoking Cause Cancer
Chapter 19 If You Want the Best Person
Chapter 20 Just A Plain Texas Farm Boy
Chapter 21 A Genius in the Family
Chapter 22 The Pieasso of Statistics
Chapter 23 Dealing with Contamination
Chapter 24 The Man Who Remade Industry
Chapter 25 Advice From the Lady in Black
Chapter 26 The March of the Martingales
Chapter 27 The Intent to Treat
Chapter 28 The puter Turns Upon Itself
Chapter 29 The Idol With Feet of Clay
第1章 女士品茶
那是20世纪20年代后期，在英国剑桥一个夏日的午后，一群大学的绅士和他们的夫人们，还有来访者，正围坐在户外的桌旁，享用着下午茶。在品茶过程中，一位女士坚称：把茶加进奶里，或把奶加进茶里，不同的做法，会使茶的味道品起来不同。在场的一帮科学精英们，对这位女士的“胡言乱语”嗤之以鼻。这怎么可能呢？他们不能想象，仅仅因为加茶加奶的先后顺序不同，茶就会发生不同的化学反应。然而，在座的一个身材矮小、戴着厚眼镜、下巴上蓄着的短尖髯开始变灰的先生，却不这么看，他对这个问题很感兴趣。
他兴奋地说道：“让我们来检验这个命题吧！”并开始策划一个实验。在实验中，坚持茶有不同味道的那位女士被奉上一连串的已经调制好的茶，其中，有的是先加茶后加奶制成的，有的则是先加奶后加茶制成的。
写到这里，我可以想象，部分读者会对这种实验不以为意，认为它不过是一帮精英们于夏日午后的一个小消遣。他们会说：“这位夫人能不能区分两种不同的注茶方式，又有什么大不了的呢？这个问题并没有什么科学价值，这些大人物更应该把他们的天才用在对人类有所裨益的事情上去。”
不幸的是，不管外行对科学及其重要性怎么想象，从我个人的经验来看，大多数科学家之所以从事科研活动，只是因为他们对结果感兴趣，或者能够在工作中得到理性的刺激。好的科学家很少会想到工作的最终重要性，剑桥那个晴朗夏日的午后也是这种情景。那位夫人也许能、也许不能正确地品出不同的茶来，但这无关紧要，因为，实验的真正乐趣，在于找到一种判断该女士是对还是错的方案来。于是，在蓄着胡须先生的指导下，大家开始讨论应该如何进行实验判断。
接下来，在场的许多人都热心地加入到实验中来。几分钟内，他们在那位女士看不见的地方调制出不同类型的茶来。最后，在决战来临的气氛中，蓄短胡须的先生为那位先生为那位女士奉上第一杯茶，女士品了一小会儿，然后断言这一杯是先倒的茶后加的奶。 这位先生不加评论地记下了女士的说法，然后，又奉上了第二杯……
科学的合作性质
这个故事是我在20世纪60年代后期，从一个当时在场的先生那里听到的。这位先生就是休？史密斯（Hugh Smith），但他都是以H？费尔菲尔德？史密斯（H。 Fairfield Smith）的名义发表科研论文。我认识他的时候，他在位于斯托尔斯（Storrs）的康涅狄格大学（the University of Connecticut）任统计学教授，而我则是两年以前在这个大学拿到了统计学博士学位。在宾州大学（the University of Pennsylvania）教了一阵子书后，我加入到了辉瑞公司（Pfizer Inc。）的临床研究部门。这是一家大型制药公司，它的研究园区坐落在格罗顿（Groton）；离斯托尔斯大约一个小时的车程。当时，我是那里唯一的统计学家。在辉瑞期间，我要处理许多疑难的数学问题，还要负责给他们讲解这些问题，并告诉他们，对这些问题，我个人的结论是什么。
在辉瑞工作期间，我发现，科研工作几乎不能独立完成，通常需要不同智慧的结合。因为，这些研究太容易犯错误了。当我提出一个数学公式作为解决问题的工具时，这个模型有时可能并不适合；或者我就所处理情况而引入的假设并不真实；或者我发现的“解”是公式中的失误部分推导出来的；甚至我可能在演算中出了错。
无论何时，我去斯托尔斯的大学拜访，与史密斯教授探讨问题，或者，与辉瑞的化学专家、药理专家坐在一起讨论，我提出的问题都会受到欢迎，他们对这种讨论充满兴趣和热情。对大多数科学家来说，工作中令他们最感兴趣的，就是解决问题时那种兴奋感。因此，在检验并试图理解问题时，他们期盼着与他人交流。
实验的设计
剑桥那个夏日午后的情形正是如此，那个留着短胡须的先生就是罗纳德？艾尔默？费歇尔（Ronald Aylmer Fisher），当时他只有三四十岁。后来，他被授予爵士头衔。1935年，他写了一本叫《实验设计》（The Design of Experiments）的书，书的第2章就描述了他的“女士品茶”实验。在书中，他把女士的断言视为假设问题，他考虑了各种可能的实验方法，以确定那位女士是否能做出区分。设计实验时的问题是，如果只给那位女士一杯茶，那么即使她没有区分能力，她也有50％的机会猜对。如果给两杯茶，她仍可能猜对。事实上，如果她知道两杯茶分别以不同的方式调制，她可能一下子全部猜对（或全部猜错）。
同样，即便这位女士能做出区分，她仍然有猜错的可能。或者是其中的一杯与奶没有充分地混合，或者是泡制时茶水不够热。即便这位女士能做出区分，也很有可能是奉上了10杯茶，她却只是猜对了其中的9杯。
在这本书中，费歇尔讨论了这个实验的各种可能结果，他叙述了如何确定这样一些问题：应该为那位女士奉上多少杯茶？这些茶应该按什么样的顺序奉上？对所奉各杯茶的顺序应该告诉那位女士多少信息？依据那位女士判断的对错与否，费歇尔搞出了各种不同结果的概率。但在讨论中，他并没有指明这种实验是否真的发生过，也没有叙述这次实验的结果。
费歇尔书中有关实验设计的著述是科学革命的要素之一，这场革命在20世纪前半叶席卷了科学的所有领域。早在费歇尔出道以前，科学实验已经进行了几百年。在16世纪后期，英国的威廉？哈维（William Harvey）用动物做实验，他将不同动物静脉和动脉里的血液堵住，试图追踪血液从心脏到肺，回流到心脏，流向全身