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不管是教育学者还是教育家，甚至普通的老百姓都纷纷提倡这些建议。但实际上，要想知道这些建议是否真的正确，最终还是要靠数据和统计学的力量进行判断。
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顺便说一下，对于“教师奖金的发放与成绩挂钩”这一建议，2006~2009年在美国纳什维尔的许多公立学校中，有人以2.4万名学生以及3 000名教师为对象进行了数据采集。结果显示“在统计学上看不出有任何的改善，甚至有不好的影响”。
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关于早期精英教育，有人在美国纳什维尔的公立学校中选择了4 700名3~4岁的孩子对其进行读写和算数的早期教育，结果显示在3~4岁这个年龄段的孩子读写与算数的成绩确实高于同年龄段的其他孩子，但是到小学1年级进行的追踪调查却发现两者之间的成绩差已经消失。
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使用计算机进行教育，是上述3个建议中唯一有希望的，与接受传统教育方法的学生相比，使用计算机学习的学生的数学成绩有明显提高，这一点在统计学上也已经得到了明确的证实，有一个被称为“我可以学习”的项目就是最好的例子。
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当然，美国人研究的结果是否放之四海而皆准还需要进一步讨论，但是能够对假设的教育方法进行是否行之有效的判断，正是统计学的作用所在。
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任何领域都需要统计学思维方法
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不只在教育学方面，从心理学方面、社会学方面、自然科学方面来说，只要是需要对假设进行验证的时候，都需要利用统计学的知识选取适当数据且进行分析。
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有一部叫作《点球成金》的电影，里面展示了如何运用被称为“SABER metrics”的棒球记录统计学思维方法，使一个平民球队在大联盟中取得季后赛胜利的故事。除了棒球之外的其他各项体育运动，也纷纷开始了对数据进行分析并以此取得胜利的尝试。
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另外，在经济学中，多年以来都是以几个假设条件（假设人类采取理性的行动、假设交易成本为零）为基础通过理论思考数据模型，但是在利用电子设备收集整理过去几百年间各国的经济相关数据（性别、年龄、人口、国民收入、储蓄额、物价等）之后，我们终于可以通过统计学的分析来对诸如“如何对是否出现经济增长进行说明”这样的问题给出明确回答。
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经济增长中最重要的一点当属“技术的进步”，而技术的进步则要依靠教育水平和技术开发，是否能够将经济增长的成果适当地分配给开发者，则基于“社会制度”（比如说一些优惠政策）。相反，天然资源的有无则与经济增长的关系并不密切。这一点，是在进行数据整理和统计学分析之后，才初次被世人所了解的事实。
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当然，经营管理、市场营销、改革创新等营销领域的内容也不例外。
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“好的领导力和坏的领导力区别在哪里？”
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“怎样才能够划分出最有潜力的市场区域？”
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“如何激励研究人员才能够使技术开发更有效率？”
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面对这些问题，很多领导和经济学家都会提出各自的见解，但就像教育学的例子一样，只有统计学才能够给出“针对现状最佳的答案”。
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不管人们希望也好，不希望也罢，几乎任何领域相关学者都必须学习使用统计学的时代已经来临了，只要拥有统计学思维，即便在自己的人生中遭遇超出自身经验和直觉的问题，也能够轻松化解。
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拥有了统计学思维，你甚至有可能直接得出世界顶尖学者经过多年研究才能取得的结论。是否拥有这种能力，一定会对大家的人生产生非常重大的影响。
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04 大数据时代，统计学火了
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为什么统计学现在这么火？
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为什么直到现在，统计学才在各个领域得到重视呢？
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通过数据之间的关联性、利用因果关系进行推论的现代统计学的基本思考方法，早在20世纪初期就已经确立，主要的统计分析方法则在20世纪60年代全部出现。如今，距离被称为现代统计学之父的罗纳德·艾尔默·费希尔去世已经过了半个世纪。如果统计学真的如前文所说具有如此强大的力量，那为什么在之前的社会中没有被大规模应用呢？实际上这个问题并不在于统计学本身，而是在于能够活用统计学的外部环境发生了变化。
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为了使大家能够更好地理解这一变化，让我对第二节中提到过的将弗明汉居民全部卷入其中的大规模流行病学研究作进一步的详细介绍。
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这项流行病学研究一般被称为弗明汉研究，是在第二次世界大战结束之后不久的1948年，为了查明当时持续增加的心脏病患者的病因而成立的调查。科霍的研究证明了包括霍乱细菌在内的各种细菌是造成传染病的原因，由此产生了利用疫苗和抗生素来进行治疗的方法。但是，在因为细菌感染而死亡的人数减少之后，与细菌没有关系的病症，比如心脏病和癌症以及脑中风等疾病却成了以美国为首的发达国家中死亡率最高的疾病，这也成为当时医学界的一大难题。
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