Рекомендации для статистиков-консультантов, чтобы предложить их клиентам

Этот вопрос иллюстрирует сложность того, что человек самостоятельно осваивает статистику и вероятность, перед лицом слабо развитых ресурсов, таких как Википедия.

Мне пришло в голову, что консалтинговые статистики, а их здесь несколько, могут постоянно сталкиваться с проблемой объяснения определенных концепций и методов клиенту. Это обратная сторона педагогической монеты. Когда кто-то освоил эту концепцию, может иметь смысл провести определенный анализ, но ссылки могут быть неуместными или трудными для обмена с клиентом. Итак, есть ли общие ресурсы, которые консалтинговые статистики любят предлагать своим клиентам? (См. Обновление № 1 в отношении более сложных или специализированных тем.)

Я могу подумать о нескольких книгах, которые могут быть полезны, но я подозреваю, что многие клиенты будут заниматься поиском в Интернете, как это делал разработчик, и натолкнутся на довольно бессмысленный материал в Википедии. В своем ответе разработчику я предложил Руководство по NIST в качестве одной из таких ссылок, которую можно использовать. Что еще?

Обновление 1: Как отметил Питер Флом , для более продвинутых материалов или более узких занятий может быть нелегко предложить одну точку отсчета. Это правильно, и я должен был сформулировать вопрос по-другому для этих случаев. В таких случаях, как консультанты находят и делятся доступными ссылками? Я считаю, что многие консультанты не пожалеют времени, чтобы написать что-то новое, чтобы объяснить что-то своему клиенту, но это не те ссылки, которые можно найти и поделиться ими.

Некоторые идеи:

• Учебники, написанные консультантом или другими
• Тематические исследования или анализ проектов, которые демонстрируют те же концепции
• Выдержки из книг (как я предложил в своем ответе разработчику), которые описывают концепцию

Что еще может быть источником или как еще вы можете найти такие ссылки? Я понимаю, что это открытый вопрос, но мой ответ разработчику показывает, как я могу решить эту проблему. Я не хочу спрашивать обо всех способах решения этой проблемы, но, исходя из собственного опыта, как вы обычно предоставляете такие пояснительные ресурсы?

По моему опыту, ни один клиент никогда не запрашивал дополнительные материалы, чтобы понять концепцию или метод; Я предоставляю это. Примерно один из 20 клиентов запросил дополнительные материалы для продолжения обучения или для получения документации: многие из них были юристами или консультантами (с научным / инженерным образованием). Во всех этих случаях они чувствовали потребность в ресурсе, пригодном для самостоятельного изучения, который объясняет фундаментальные статистические идеи нематематическим способом и предоставляет примеры их применения. Затем я обычно предоставляю им копию любого из следующих классических текстов, в зависимости от глубины их интереса и времени, которое они могут иметь в наличии:

• Даррел Хафф, Как лгать со статистикой .

• Фридман, Пизани, Пурвес, Статистика (любая редакция).

Одно время я раздавал столько копий « Как лгать» (в книжном магазине местного университета было всего 3,95 доллара), что один из конкурентов в шутку охарактеризовал это как «распространение [своей] библии».

Эти примеры больше склоняются к сфере биостатистики, но для физических ссылок есть много , много , много , много , много , много , много ссылок, ориентированных на наших нестатистических сотрудников.

А для онлайн-справок иногда программный пакет для статистики может иметь действительно хорошее руководство по статистике. Один пример .

Я статистик-консультант, в основном для аспирантов и исследователей в области социальных, поведенческих и медицинских наук.

Когда мне нужно что-то объяснить клиенту, они редко хотят ссылки для своего собственного назидания (хотя они часто хотят их для бумаг). Обычно я просто объясняю, что я делаю своими словами, используя их пример, чтобы помочь им понять вещи. Это позволяет мне отвечать на разных уровнях разным клиентам.

Как только вы получите элементарную статистику, единого правильного источника не будет - статистика слишком широка.

Но, основываясь на том, что сказал @Mike Wierzbicki, мне также нравится документация во многих статистических PROC SAS.

Я очень рекомендую книгу «Статистика как принципиальный аргумент» Роберта Абельсона. Это небольшая книга, почти без формул, подходящая для всех, кто вообще имел какое-либо представление о статистике, и для многих людей, у которых было много курсов. Я рассмотрел это в моем блоге здесь