说人话的统计学：一份迟来的邀请 | 壹年精选·协和八
其实一直想说
统计学家的世界我不懂……
但是
自从看了
协和八·说人话的统计学
许多疑惑终于得到了解答！
「说人话的统计学」系列由毕业于清华大学生物系、目前在耶鲁大学攻读博士学位的张之昊师兄创作。今天作者为大家带来番外篇：
一份迟来的邀请
文 张之昊
协和八已经一岁了，而四个月来「说人话的统计学」这个栏目在一众小编的威胁恐吓——哦不好意思台词背错了，好像应该是循循善诱——之下也码了不少字数。
然后突然想起来，好像还欠大家一篇像样的序言（或者是更高大上一点儿的“发刊词”？）。于是，今天也就趁着给协和八庆生，赶紧来给大家交待一下「说人话的统计学」的前世今生，也顺带给未来的文章打个广告吧！
我不是统计学专业的学生，至今为止拿过的学位里也还没有统计学的。几年前刚开始读研究生的我，带着对本科时必修的几门统计课的些许印象，也未曾想过自己还会学更多的统计学，甚至多少有些觉得统计学不过是用来发发文章的小把戏而已。
可是，凭着一点模糊的兴趣投入到了神经经济学这个领域，我发现自己从此跟数据（而且是大量的数据）较上了劲。于是在过去几年里，上了一些统计课，又翻了不少各式各样的书，更少不了随时“现学现卖”——把刚刚囫囵吞枣的东西在手上的数据上试用一番。
最开始这完全是出于实用的需要，但随着知识和经验的增长，我逐渐对统计学有了一点路转粉的感觉，而后更是一发不可收拾。
今天我想了许久，对于我来说，统计学的魅力究竟在哪里，却始终没有一个简短程度让我满意的答案。如果一定要说最重要的一点，我以为，统计学更多体现的是一种思想，一种透过现象看本质的思维。在这个层面上，它远远超过了作为一个工具学科的价值，而有了值得反复咀嚼的哲学意味。
这也是我在过去的若干集文章中花费了许多篇幅讲述统计学两大流派——频率学派和贝叶斯学派——的思想方法的原因。
我一直都很欣赏金庸老爷子《笑傲江湖》里的一句话“无招胜有招”。那些在实践中使用的各种统计学检验，只是具体的“招式”，而真正关键的，是它们背后思考问题的方式。不管三七二十一就纠结这些招式本身，往往会让我们陷入细节的泥淖。而如果我们理会了它们之间共通的思维，那么无非就是根据眼前的问题见招拆招而已。
因此，在过去的几个月里，我带着大家多走了一些登高望远的路程，但我相信，将来我们回到具体而微的方法时，这段旅途会让我们看到不一样的风景。
写作这个栏目的另一个目的，是为了填补我眼里统计学学习中的一个空缺。我不是统计学家，自然不敢在汗牛充栋的统计学教材面前自称有所突破。然而，我发现统计学书往往容易走向两个极端：要么是能量爆满，通篇符号和公式，要么则是像教人烹饪的菜谱一样，手把手无微不至，却不能授人以渔。然而，对于我们之间作为统计学使用者的大多数人，这两种极端也许都不是最好的。
我希望这个专栏，能把各种统计学方法的数学直觉讲得清楚、透彻、准确，但不拘泥于技术性的细节（这也是“说人话”的内涵），而不仅是教会大家在统计学软件里点击哪个按钮、关注输出中的哪个数字。与此同时，我也希望能在统计学的基础上往外延伸，分享一些对定量科研方法的体会，以及对统计学结果的批判性审视。
至于这些目标是否都能达到，当然大家的评判才是最高标准，我热切期待在评论板以及协和八公众号后台读到大家的批评与建议。
那么「说人话的统计学」未来会往哪里走呢？
我们已经讨论了统计学的一些核心理念，接下来的一段时间里，我们将一起来研究几项最常用的统计学工具，包括概率分布、描述性统计量、t检验、卡方检验、回归分析、方差分析、生存分析、非参数统计方法、多元统计学方法等等。同时，我们还会穿插介绍一些相应的贝叶斯分析方法。也许你在曾经的统计学课程中已经了解过其中的一些，但我期待你再次读到它们时，能发现新的精彩。
未来的旅程，希望一直有你们的陪伴。