每个数据科学家都应该避免的十大统计错误

统计学在数据科学中扮演着至关重要的角色，它帮助我们从数据中获得有意义的见解，并做出明智的决策。然而，即使是最有经验的数据科学家在处理统计概念和方法时也会犯错误。这些错误会导致有缺陷的分析、误解和不准确的结论。

在这篇文章中，我们将探讨数据科学家常犯的十大统计错误。通过强调这些错误并提供示例，我们旨在提高意识并帮助数据科学家避免这些陷阱。无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，了解这些常见的统计错误将使你能够进行更可靠的分析并准确地解释数据。

让我们深入研究这些错误，了解它们的问题所在，并举例说明。如果你想了解更多关于数据科学的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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1 选择性偏差

从不能准确代表目标群体的非代表性样本中得出结论。

例子：考虑一项调查新型减肥药有效性的研究。参与者是从健身房招募的，这导致了一个有偏见的样本，这些人本来就有健康意识。研究结果可能错误地表明，减肥药是有效的，而实际上，它可能对一般人群没有用处。

2 混淆因果关系

仅仅根据变量之间的相关性来假设变量之间的因果关系。错误地推断一个变量导致另一个变量而不考虑其他因素。

例子：想象一个分析冰淇淋销量和犯罪率之间关系的场景。他们发现了一种强烈的正相关关系，从而得出吃冰淇淋会导致犯罪行为增加的结论。然而，真正的罪魁祸首可能是夏季，它分别影响着冰淇淋的消费量和犯罪率。

3 过度拟合

创建一个过于复杂的模型，完美地拟合训练数据，但无法推广到看不见的数据。过度拟合导致较差的预测性能。

例子：在机器学习模型中，当对一个过于复杂的模型拟合训练数据中的噪声或异常值时，就会发生过拟合。例如，一个模型完美地预测了一个小的、特定的数据集的结果，但不能很好地推广到新的、看不见的数据，这可能会受到过拟合的影响。

4 忽略丢失的数据

未能处理数据集中缺失的值可能导致有偏差的结果。忽略丢失的数据而不理解其背后的原因可能会扭曲分析结果。

例子：在进行调查时，忽略缺失的数据可能会导致有偏见的结果。例如，如果一份问卷收集了收入的信息，但允许被调查者跳过这个问题，那么排除这些缺失值的分析可能会忽略收入与其他变量之间的潜在相关性，从而导致不完整和误导性的结论。

5 小样本量

基于小样本量得出结论可能导致不可靠的结果和不正确的推论。在没有充分数据的情况下进行广泛的概括或统计主张可能会产生误导。

例子：根据一项只有五名参与者的研究得出关于新药有效性的结论，可能无法准确地代表它对更大人群的真正影响。需要更大的样本量来确保统计意义和研究结果的普遍性。

6 曲解假定值

错误地将p值解释为效应大小或原假设为真概率的度量。滥用p值会导致错误的结论。

7 数据探测法

反复分析相同的数据集并挑选结果以支持期望的结果。这种做法导致高估调查结果的重要性，破坏了统计分析的完整性。

例子：在同一个数据集上进行多个假设检验，直到发现一个显著的结果。

8 辛普森悖论

当汇总数据显示的趋势与其中的子组不同时，得出不正确的结论。汇总数据而不考虑潜在因素可能导致错误的解释。

例子：观察到一种药物整体有效，但在单独分析亚组时发现它无效。

9 非代表性抽样

使用抽样方法，不能捕获感兴趣的总体的多样性。这可能会引入抽样偏差并限制结果的可泛化性。

例子：只在大学生中进行政治调查，这可能不能代表更广泛人群的政治偏好。

10 数据挖掘

在没有明确假设或预定义分析计划的情况下探索多个变量和关系，这可能导致虚假的相关性和错误的发现。

例子：分析数据集中的数百个变量并偶然发现一些具有统计意义的关联。

总结

总而言之，数据科学家所犯的统计错误可能会产生深远的影响，影响其分析的有效性和可靠性。通过认识和避免这些错误，我们可以确保我们的数据驱动的见解更准确，更值得信赖，更有意义。

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原文作者：Anmol Tomar
翻译作者：过儿
美工编辑：过儿
校对审稿：Chuang
原文链接：https://pub.towardsai.net/top-10-statistics-mistakes-every-data-scientist-should-avoid-b296f8de41b6