1. 羅馬詩人何理思（Horace）的名言：凡事都有中庸之道。最終會有一些界線，不及或超過它，都達不到正確境地。
2.棣美弗的觀察在計算政治民調誤差時也會發生作用。假如你想使誤差降低一半，你需要調查的人數應該為原來的4倍。
3.數字會變負時，免談百分比。
4.我們很容易把「相當不太可能」想成「基本上不可能」，然後在心中把「基本上」愈說愈小聲。「不可能」與「不太可能」是兩回事，兩者相差甚遠。不可能的事永遠不會發生，然而不太可能的事其實蠻常發生的。
5.費雪說：「科學工作者，不會年復一年都根據同一個顯著性標準來否決假設。針對每一種情況，他會參照證據與當下的想法用心考量。」科學推論不能純粹機械性的運行，我們原先就有的知識與信念，永遠必須准予參與其中。
心得
20210929
本書是推薦閱讀。確實點出了常見的思考陷阱。大概假藉數學的名義，最容易犯的錯就是線性思考。線性思考指的是類比法，或外推法。類比法容易犯錯，因為機率在群體大小時是不一樣的。在以色列（約900萬人）會發生的事情，在美國（約3.2億）不一定發生，甚至可說是很少發生。所以把一個地方發生的事情，比去另一個地方，參考價值是低的。外推法則是，事情的結果也不一定按照比率一直發生下去。世態常見的的變化是鐘型曲線，不過也不一定呀，可以是雙峰曲線。所以要用外推法要非常的小心。
PART2是講述一些機率。我覺得最重要的是p＜0.05這裡。不管是費雪（訂0.05的數學家）或是以2個標準差來訂，其實0.05也不是什麼相當必然的分界線，只是1/20大家可以接受是高或低的一個標準，而且沿用已久，也習慣了。小於0.05，也可能是無意義，最粗淺的舉例是發表20篇paper做一樣的研究，就有機率一篇是有明顯差異的。大於0.05，也是有可能發生。為什麼不訂0.03？0.01？其實只是因為習慣了。這是一種非黑即白的作法，其實相當不符合人性。這就提到了信賴區間與貝氏定理了。信賴區間若皆為正（無跨過零），表示真的有幫助，跨過零也可以看他的大小，若小則表示根本不相干，若大則表示實驗者根本不知道實驗組是幫助還是損害。
貝氏定理的精神，其實就涵蓋了起初人對這件事情的信念。如一個輪盤賭博，有人可能認為有做手腳，紅色（或黑色）比較會出。然後經過一輪結果，可以回算當初真的有被做手腳的機會。其實算是逆推法，知道結果，算出系統的機率。貝氏定理的珍貴在於，他不非黑即白，並且也避免掉歸渺法的偏見了。且雖有人性因素在內，但是可以藉著幾次的計算，會逐漸得到接近結果的機率。目前可說是主流，在考慮事情時可以以p及貝氏定理作為根據。整體本書提到的重點就是上述兩個，再以各章節解釋。雖然看似少但其實還蠻不錯的，有留下印象。
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