竟然有这样一本书，让我有点喜欢统计学

双十一我买了这本书，这两天看完了，跟大家分享一下啊。当当各种用券，差不多对折拿下，但是这本读起来好开心啊，哈哈哈。

今年随着工作逐步向管理职能转型，我又遇到了许多现有知识无法解决的新问题，比如：KPI到底怎么算？

如果是单一定价产品，肯定是销量越多越好，但如果是复杂定价模式，有业务金额和业务笔数两方面考量数据呢？很明显，单以业务数量来衡量工作业绩，或者单以业务金额来衡量，都不会是一个好的激励机制。

又或者，即便按照单一定价模式，怎样根据去年的数据制定今年的KPI呢？如何能在结合行业发展的情况下，既保证公司利益，又能给员工带来积极性呢？

虽然当时没能想到最优解，但我相信，我一定不是第一个遇到这种问题的人，几番搜寻之下，发现统计学似乎可以帮我解答。但是作为一个高中概率都不及格，大学连回归分析都没明白的人来说，对于“统计”二字，我真的是望文生畏。

正经学习太惧怕，要不先看看学科发展史？

几经搜寻之下发现，这本由美国统计学家戴维·萨尔斯伯格（David Salsburg）所著的《女士品茶》正是这样一本，适合我这样的统计门外汉阅读的统计学发展史。

全书没有一处统计公式或数学符号，连概率表都没有附一张，但却向读者展示了那个大师辈出的时代，学霸们是如何通过他们的研究，用统计学知识颠覆并革新了科技和现实生活的。

看八卦学知识

当然，很惭愧的是，这本书对于我来说，除了学习的快乐，更多的是看着学霸们吵架斗气八卦的快乐。

看八卦能学知识？

就好像自己从没认真留意过的银行转账流水单，总觉得懒得看，到后来看不懂。但如果是马蓉或者李雨桐放出来的转账凭证，为了能认真吃瓜，银行凭证看的倒是难得的仔细。

所以，为了理清两大统计学泰斗：皮尔·卡尔逊和费希尔的吵架重点，在作者的带领下，我着实认真的阅读了两人理论产生的背景和理论思考逻辑。

八卦更能精炼理论背景

看到卡尔逊是如何利用自己担任编辑的权威刊物《生物统计》（可以看成是18世纪，卡尔逊一个人的公众号）各种挤兑费希尔，导致费希尔不得不跑去偏远农场“数麦粒”。

当然，麦粒不能白数，农场也不能白吃白喝，于是费希尔根据农场的各种数据（雨水、天气、肥料等）开始琢磨，各种因素对于作物产量的影响。

通俗来说就是：怎样能提高作物产量？

从这个简单的问题出发，费希尔贡献了让自己一战成名的论文《收成变动研究》（合集）

作为一个理论基础等同于文科生的人来说，以往看到费希尔这论文名，我差不多就要开始打退堂鼓了。但是，我读的是一个八卦呀，还有作者带着我一步步分析，所以不怕不怕，继续看看费希尔是怎么反败为胜的。

八卦让我对理论认识更加深刻

费希尔的《收成变动》（合集）写成了，但是不能光自己知道，得发文，得让别人承认呀，但是又有哪个期刊敢刊登，老给大佬皮尔逊挑刺的，费希尔的论文呢？

所以，费希尔的前几篇论文都是发在一个小小的《农业科学期刊》上。要知道以前学界是以研究理论问题为荣，解决实际问题的人往往没有太高地位，所以，《农业科学期刊》在学术界的地位可见一斑。

而费希尔的这几篇论文有多重要？看看其中由费希尔提出的这些原创理论的名称，你就能感受到：时间序列分析法、随机对照试验、方差分析法。

施不施肥对作物产量有没有影响？费希尔说，不如用随机对照试验看看。

大片里演的都是真的吗？研究美国太平洋海岸的海浪变化，能不能提前预测印度洋风暴？科学家说，幸亏有了时间序列分析法，这些问题可以办到。

考试成绩只看平均分吗？哪种产品看上去销量不错，但实际不赚钱呢？方差分析法了解一下。

《收成变动》（合集）提出的其他思想和实验方法，也让科学家们忙活了几个世纪。而因为费希尔理论的崛起，学术界也将称霸一时的卡尔逊抛诸脑后。

反正读了卡尔逊和费希尔的八卦，他们的思想和理论我是忘不掉了，外带还生动理解了理论产生的基础和各种假设条件，反正要比老师的那些冰冷回答更容易让我理解：你就这样记好了、没什么道理可讲，这个实验就是这样设计的。

最接近生活的学科

记得高考分科时，物理老师经常怼化学老师：“哎呀，化学学了没什么用，考完就忘，你们要是学了物理，以后换个灯泡，修个车，绝对没问题”。

而化学老师则会说：“你们以后是要干大事的人，换灯泡、修车算什么？学好了化学，研发新产品，分分钟五百强。家里制备个洗涤剂、牙膏、洗发水，不是比修车更实用”。

但是，后来的日子告诉我，其实出了校门，实用性都不太大。

而在《女士品茶》中，作者戴维·萨尔斯伯格告诉我们，统计学才是最贴近生活的学科。我以为的统计学，是让我算的头昏脑涨的概率，莫名其妙的置信区间。

但更多的时候，可以像戈赛特一样，利用统计学知识，帮助酒厂优化各种物料配比，达到最优口感。对的，就是那个享誉世界的吉尼斯黑啤，它纯正的口感不全来自于化学家的功劳，统计学家一样贡献颇大。而其中涉及的统计学知识，就是现代实验常用的“t检验”。

更宏大一点，罗斯福新政时，为了挽救国家经济，得先知道具体的经济状况，所以如何统计国家人口？如何进行失业普查？应该发放多少，怎么发放粮油救济呢？不需要同一天，出动所有人员对居民进行调查，也不需要耗时数月，统计学家只选择了两条邮政线路，做了一个小小的“抽样调查”。

你会想问，统计学就是单纯的计算数字吗？也没有，爱德华兹·戴明告诉你，生产质量管理理念，一样来自于统计学。戴明认为，人们想要的产品，往往不是质量最好的，而是质量最稳定的。如何达到“稳定”，戴明说可以运用统计学管理理念。

日本战后的工业崛起你可能不稀奇，但是为什么日本制造价格低廉，还根本用不坏，美国人可是稀奇死了。结果找来找去，只是因为日本企业家对戴明提出的生产质量管理理念十分感兴趣，并认真执行了。当然还有，不用我说你也知道的，戴明环在现代生活中的应用。

应用范围最广的学科

我以前一直以为某个领域的科学家，就会一辈子研究这个领域，但看了这本统计学小史，发现这些科学家们也太不“安分守己”了。

你经常会看到他们来回跨界，数学家算着算着想不通了，好了，一个统计学理论应运而生。

医学研究者的试验怎么都做不出想要的结果，到底是小老鼠们在“吃夜草”，还是实验结果有问题？为了解决这个问题，一个统计学家就这么产生了。

本来在二战中当化学兵，其实就是在制造毒气弹，为了检验解药疗效，化学兵成了统计学家。

统计学家们还讨论过吸烟和肺癌的关系，如何人道的观察癌症患者等问题，毕竟患者不想化疗，你也不能因为你的跟踪实验就不让人家潇洒人生吧。

哦，对，还有伟大的南丁格尔护士，她发明的饼图，也为统计学发展添砖加瓦。

今日之统计

当然，如果你看了这本书，还把统计学的发展留在历史里，那就有违作者好意了。

过去，是各个学科不断涌现统计学家，而现在，统计学在各个学科中都举足轻重。

做实验要有数据支撑，哪些实验数据可以接受，哪些数据应该剔除呢？做调查需要对调查范围进行限定，到底是跟踪一万人几个月，还是跟踪十几个人几年呢？

而在当今的大数据时代，除了学术界，统计知识更是渗透在日常生活的方方面面。哪些客户更喜欢你的产品，公众号的阅读高峰是几点钟，到底什么会影响APP的用户留存率，原型界面画了两版，哪个更受客户欢迎呢？相信你都能在统计学中找到答案。

说回这本戴维·萨尔斯伯格（David Salsburg）所著的《女士品茶》，它是因为一个故事而开始：一个妇女在享受英式下午茶时提出，先放奶再加茶，和先放茶再加奶，这两种方法泡的奶茶口感不一致。

真的是这样吗？

我想你一定会打开这本《女士品茶》一探究竟。

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