
Vietnamese: 
Xin chào! Tôi là Adriene Hill, và đây là Crash Course Khoa học Thống kê!
Chào mừng mọi người đến với thế giới của xác suất, nghịch lý, và p-value (giá trị xác suất)!
Sẽ có nhiều trò chơi, thí nghiệm tưởng tượng, và tung đồng xu. Rất rất nhiều lần tung đồng xu.
Các nhà khoa học thông kê cực kì mê mẩn trò tung đồng xu.
Sau khi kết thúc khóa học này, các bạn sẽ hiểu vì sao và bằng cách nào chúng ta dùng xác suất thống kê
Cũng như hiểu được bạn cần đặt những câu hỏi gì khi gặp xác suất thống kê trong thực tế!
Khoa học thống kê có thể giúp bạn dự đoán liệu trường Harvard có nhận bạn vào học không?
Các nhà marketing sử dụng xác suất để bán quần vải lamé vàng cho chúng ta,
Netflix sử dụng xác suất để dự đoán chúng ta sẽ muốn xem chương trình nào tiếp theo,
Bạn sử dụng xác suất thông kê khi xem dự báo thời tiết để quyết định nên mặc đồ gì,
váy hay quần jeans?
Các nhà lập pháp sử dụng xác suất để quyết định có nên đầu tư nhiều hơn vào giáo dục sớm cho trẻ nhỏ?
Có nên chi nhiều hơn cho các dịch vụ sức khỏe tinh thần?
Khoa học thống kê là để xử lý những dữ liệu có được, và làm sao để áp dụng vào thực tiễn!
Hôm nay chúng ta sẽ cùng trả lời câu hỏi: Khoa học thống kê là gì?

Chinese: 
大家好 我是Adriene Hill 这里是十分钟速成课：统计学
欢迎来到这个充满未知、谬论和假设的世界
这里会有博弈
还有思想实验
以及掷硬币实验
掷很多很多次硬币
统计学家酷爱掷硬币
等你学完这门课 你就知道统计学有何用 如何用
实践中碰见有关统计的问题时 你知道该如何思考
这种机会多的是…
统计学能帮你估计你是否能被哈佛录取
商人用它来制定销售计划
Netflix通过数据预测你接下来可能想看的节目
你在看天气预报的时候 用它来决定明天穿什么—连衣裙还是牛仔裤
决策者用来判断是否加大对学前儿童教育的投入
是否要加强精神卫生服务的建设
统计就是理解并运用数据
今天 我们来回答“什么是统计学”这个问题

English: 
Hi, I’m Adriene Hill, and this is Crash
Course Statistics.
Welcome to a world of probabilities, paradoxes
and p-values.
There will be games.
And thought experiments.
And coin flipping.
A lot of coin flipping.
Statisticians love to talk about coin flipping.
By the time we finish the course, you’ll
know why we use statistics.
And how.
And what questions you ought to be asking
when you run across statistics in the world.
Which is ALL THE TIME.
Statistics can help you make a guess whether
or not you’re going to be accepted to Harvard.
Marketers use them to sell us gold-lame pants.
Netflix uses stats to predict what show we
might want to watch next.
You use statistics when you look at the weather forecast and decide what to wear--dress or jeans.
Policy makers use them to decide whether or
not to invest in more early childhood education,
whether or not to spend more on mental health
services.
Statistics is all about making sense of data--and figuring out how to put that information to use.
Today, we’re going to answer the question
“What IS Statistics?”

Arabic: 
مرحبًا ، أنا أدريان هيل ، وهذا علم الإحصاء من Crash Course.
مرحبًا بك في عالم من الاحتمالات والمفارقات وقيم p
سيكون هناك ألعاب
وتجارب التفكير
و رمي النقدة
والكثير من رمي النقدة
الإحصائيين يحبون التحدث عن رمي النقدة
بحلول الوقت الذي ننهي فيه هذه الدُفعة ، ستعرف سبب استخدامنا لعلم الإحصاء
وكيفية ذلك
وما هي الأسئلة التي يجب أن تسألها عند تنفيذ الإحصائيات في العالم
وهي طوال الوقت
يُمكن أن تساعدك علم الإحصاء في تخمين ما إذا كنت ستُقبل في هارفارد أم لا
المسوقين يستخدمونها ليبيعوا لنا الذهب والسراويل المتعرجة
Netflix ستخدم الإحصاءات للتنبؤ بالعروضت التي قد نرغب في مشاهدتها لاحقًا
تستخدم علم الإحصاء عندما تنظر إلى توقعات الطقس وتقرر ماذا ترتدي - فستان أو جينز
يستخدمها صانعو السياسة ليقرروا ما إذا كانوا يريدون الاستثمار في مجال تعليم الطفولة المبكرة أم لا
أو ما إذا كان يجب إنفاق المزيد على خدمات الصحة العقلية أم لا
علم الإحصاء يدور حول فهم البيانات - وتحديد كيفية استخدام وتوظيف تلك المعلومات
اليوم ، سنجيب على السؤال "ما هي علم الإحصاء؟"

Spanish: 
Hola, mi nombre es Adriene Hiil y esto es Crash Course en estadistica
Bienvenidos a un mundo de probabilidades, paradojas y p-valores
Habra juegos.
y experimentos mentales
y lanzada de moneda
Muchas lanzadas de monedas.
A los estadísticos les encanta lanzar monedas.
Para cuando hayamos terminado el curso, usted sabrá por qué usamos estadísticas.
y como.
y cuales preguntas usted debería hacerse al encontrarse con estadísticas en el mundo.
Lo cual es TODO EL TIEMPO
Las estadísticas pueden ayudarle a adivinar si serás aceptado o no en Harvard.
Los mercadólogos la usan para vendernos pantalones hilados con oro
Netflix usa estadisticas para predecir qué programa queremos ver después
Tú usas estadísticas cuando miras el pronóstico del tiempo y decides que ponerte sea ya un vestido o un jean
Los formuladores de leyes las usan para decidir si deben invertir o no en la educación temprana;
si deben gastar más o no en servicios de salud mental
La estadística se trata de encontrarle sentido a los datos y diseñar formas de usarlos
Hoy vamos a responder la pregunta: "¿Qué es la Estadística?"

Chinese: 
翻译 天下第②帅
关于英式下午茶有一段轶事 在20世纪20年代的剑桥
一位女士认为 牛奶是先加还是后加 会影响茶的口感
当时的天才们立马开始思考该如何验证她的猜想
他们将8杯茶的顺序打乱
想看看她能否品尝出每一杯是先加奶还是先加茶
但就算她尝出不同了 那又能说明什么呢
因为她答对和答错的可能性相同
而且即使她确实品出区别了
还有可能是她将错就错得到的
如何判断她是否是品茶专家呢
运气好和舌头灵的界限在哪儿
众人一筹莫展时 轮到Ronald A. Fisher出场了

Vietnamese: 
Truyền thuyết kể rằng, trong một buổi trà chiều cuối thập niên 20 tại Cambridge, Anh
một người phụ nữ cho rằng rót sữa vào trà sau cùng sẽ có vị khác với rót trà vào sữa.
Những bộ óc lỗi lạc thời bấy giờ ngay lập tức muốn tìm ra một cách để kiểm tra nhận định đó.
Họ chuẩn bị 8 tách trà khác nhau để kiểm chứng xem liệu người phụ nữ có thực sự thấy khác biệt
giữa rót sữa trước và rót trà trước không.
Nhưng kể cả sau khi cô ấy đã phỏng đoán, họ quyết định thế nào?
Cô ấy có thể đúng 50/50 chỉ với việc đoán ngẫu nhiên,
và cho dù cô ấy phân biệt được, cô hoàn toàn có thể đoán sai 1-2 lần.
Làm sao bạn có thể kiểm chứng cô ấy thực sự là một chuyên gia trà?
Ranh giới giữa phỏng đoán cực kì may mắn và siêu vị giác là gì?
May thay, nhà khoa học thống kê tương lai và nghiên cứu khoai tây bán thời gian Ronald A. Fisher đã tham dự buổi trà chiều đó.

Arabic: 
تقول الأسطورة أنه خلال الشاي الإنجليزي في أواخر عام 1920 في كامبريدج ، زعمت امرأة
أن كوبًا من الشاي مع الحليب أضاف طعمًا آخر مختلفًا عن الشاي حيث تمت إضافة اللبن أولاً
بدأت العقول اللامعة في ذلك اليوم بالتفكير في طرق لاختبار ادعائها
قاموا بتنظيم ثمانية فناجين من الشاي بكافة أنواعها لمعرفة ما إذا كانت بإمكانها حقاً
التمييز بين الحليب أولاً وأكواب الشاي الأولى
ولكن حتى بعد ما رأوا تخميناتها، كيف يمكن أن يقرروا حقا؟
لأنها ستحصل على نصف الكؤوس مباشرة فقط عن طريق التخمين العشوائي إما الحليب أو الشاي
وحتى لو تمكنت بالفعل من معرفة الفرق ، فمن المحتمل تمامًا
أن تفوتها فنجانًا أو كوبين
إذن كيف لك أن تعرف ما إذا كانت هذه المرأة في الواقع واسعة المعرفة بالشاي؟
ما هو الخط الفاصل بين مُخمن الشاي المحظوظ و ذوّاق الشاي؟
كما قد يكون مصيرُ ذلك ، وعالم الإحصاء الفائق السرعة وعالم البطاطس بدوام جُزئي رونالد A. فيشر
كان حاضراً

English: 
INTRO
The legend says that during a late 1920’s
English tea at Cambridge, a woman claimed
that a cup of tea with milk added last tasted different than tea where the milk was added first.
The brilliant minds of the day immediately
began to think of ways to test her claim.
They organized eight cups of tea in all sorts
of patterns to see if she really could tell
the difference between the milk first and
tea first cups.
But even after they had seen her guesses,
how could they really decide?
Because, she’d get about half the cups right
just by randomly guessing either milk or tea.
And even if she really could tell the difference,
it’s completely possible that she would
miss a cup or two.
So how could you tell if this woman was actually
a tea-savant?
What is the line between lucky tea guesser
and tea supertaster?
As fate would have it, future super-statistician
and part time potato scientist Ronald A. Fisher
was in attendance.

Spanish: 
Intro
Cuenta la leyenda que durante un té inglés en Cambridge, a finales de los años 20, una mujer aseguró
que una taza de té con la leche agregada al final sabe distinto que una con la leche agregada al prinpcio
Las mentes brillantes de la época comenzaron inmediatamente a pensar en formas de verificar esta afirmación
Organizaron ocho tazas de té en un número de patrones distintos para ver si la mujer realmente podría
notar la diferencia entre la leche al principio y la leche al final
Pero incluso luego de haber visto sus respuestas, ¿cómo podrían decidirlo?
Porque la mujer respondería correctamente aproximadamente la mitad de las veces, simplemente adivinando al azar
E incluso si realmente podía notar la diferencia, es posible que se equivocara
en una o dos tazas
Entonces ¿cómo podríamos saber si esta mujer era realmente una erudita del té?
¿Cuál es el límite ente una adivinadora con suerte y una super catadora de té?
Por vueltas del destino, el futuro super estadístico y científico de patata de medio tiempo Ronald A. Fisher
estaba en la ceremonia

English: 
During his lifetime, Fisher began work that
set the stage for a large portion of Statistics
which is the focus of this series.
These statistics can help us make decisions in uncertain situations, tea-taste-tests and beyond.
Fisher’s insights into experimental design
helped turn statistics into its own scientific
discipline.
And, although Fisher didn’t publish results
of this tea-test...the story has it...the
woman sorted all the tea cups correctly.
Just in case you were curious.
At this point, it’s worth mentioning that
there are two related--but separate--meanings
of the word statistics.
We can refer to the field of statistics...
which is the study and practice of collecting
and analyzing data.
And we can talk about statistics as in facts
about... or summaries... of data.
To answer the question “What is statistics?”,
we should first...
...ask the question “What can statistics
do?”
Let's say you wake up at your desk after a
long evening studying for finals with a cheeseburger
wrapper stuck to your face.
And you wonder... "why do I eat this stuff?
Is fast food controlling my life?"

Arabic: 
خلال حياته ، بدأ فيشر العمل الذي مهد الطريق لجزء كبير من علم الإحصاء
التي هي محور هذه السلسلة
يُمكن أن يُساعدنا علم الإحصاء هذه في اتخاذ القرارات في مواقف غير مؤكدة واختبارات تذوق الشاي وما بعدها
وقد ساعدت رؤى فيشر على التصميم التجريبي في تحويل الإحصاءات إلى نظامها العلمي الخاص بها
وعلى الرغم من أن فيشر لم ينشر نتائج اختبار الشاي هذا ... إلا أن القصة تحتوي على  ...
في النهاية قامت المرأة بفرز جميع أكواب الشاي بشكل صحيح
فقط في حال كُنت فضولياً
عند هذه النقطة ، تجدر الإشارة إلى أن هناك معنيان مرتبطان - ولكن منفصلان
لكلمة "إحصائيات"
يُمكننا الرجوع إلى مجال الإحصاء ... وهو دراسة وممارسة جمع
وتحليل البيانات
ويُمكننا التحدث عن الإحصائيات كما هو الحال في الحقائق حول ... أو الملخصات ... للبيانات
للإجابة على السؤال "ما هي علم الإحصاء؟" ، يجب علينا أولا ......
طرح السؤال "ماذا يمكن أن تفعل الإحصاءات؟
لنفترض أنك استيقظت في مكتبك بعد قضاء أمسية طويلة في الدراسة للنهائيات مع شطيرة الجبن
الدثار يُغطي وجهك
وأنت تتسائل في قرارة نفسك ... "لماذا أكل هذه الأشياء؟
هل الوجبات السريعة تتحكم في حياتي؟

Vietnamese: 
Suốt cuộc đời của mình, Fisher đã nghiên cứu và đặt ra một mảng lớn nền móng cho ngành xác suất thống kê,
đó là các dãy số.
Các nhà khoa học thống kê này có thể giúp chúng ta quyết định trong những tình huống không chắc chắn,
như thử trà và phức tạp hơn thế.
Nghiên cứu về thiết kế thử nghiệm của Fisher giúp khoa học thống kê trở thành một lĩnh vực khoa học như ngày nay.
Và mặc dù Fisher không công bố kết quả thử trà, nếu bạn tò mò thì lời đồn là người phụ nữ đã đoán đúng cả 8 tách!
Một điều cũng nên nhắc tới là cụm từ xác suất thống kê có hai nghĩa tách biệt:
Chúng ta có thể đang nói tới ngành khoa học thống kê: lĩnh vực nghiên cứu thu thập và xử lý dữ liệu,
hoặc có nghĩa khác là những tóm tắt và quan sát đúng về dữ liệu.
Để trả lời câu hỏi khoa học thống kê là gì, chúng ta cần phải biết khoa học thống kê làm những gì trước đã.
Hãy tưởng tượng bạn vừa thức dậy sau một tối ôn thi cuối kì với giấy gói hamburger vẫn còn dính vào mặt,
và bạn tự hỏi "sao mình cứ ăn đồ ăn nhanh thế? Đồ ăn nhanh điều khiển cuộc sống của mình rồi chăng?"

Chinese: 
Fisher的一生 为统计学做出了大量奠基工作
也是这门课的重点
这些知识能帮我们在犹豫时作出决定 不只是品茶实验
Fisher创造性地提出实验设计法 使统计学成为一门严谨的科学
尽管Fisher本人没有给出品茶实验的结果
但这个故事的结局就是 那位女士正确的区分出所有的茶
如果你们想知道的话
现在 我们要引出相关但不同的两个统计学概念了
我们说统计学的领域 就是收集和分析数据的实践活动
我们认为统计学就是 数据的总合
为了回答“什么是统计学”
我们应该先问“统计学有什么用”
假设你为了期末考试熬夜复习
早上醒来 发现你是枕在汉堡上睡的
你会想 我为什么要吃这种东西
快餐控制了我的生活吗

Spanish: 
Durante su vida,  Fisher comenzó un estudio que marcó el futuro de gran parte de la Estadística
que es el tema de esta serie.
La estadística puede ayudarnos a tomar decisiones en situaciones de incertidumbre, de verificación de pruebas y más allá.
Las ideas de Fisher sobre diseño experimental contribuyeron a convertir a la estadística en su propia disciplina
científica
Y, si bien Fisher no publicó los resultados de esta prueba del té ... cuenta la leyenda ... que la mujer
clasificó todas las tazas de té correctamente.
Solo en caso de que seas curioso
A estas alturas, vale mencionar que existen dos significados relacionados -pero separados-
de la palabra estadística
Podemos referirnos al campo de la estadística o simplemente Estadística, que es el estudio y la práctica de recoger
y analizar datos
Y podemos hablar de estadísticas, nótese el plural, como afirmaciones sobre o resúmenes de los datos
Para responder a la pregunta "¿Qué es la estadística?", deberíamos primero preguntarnos
¿Qué puede hacer la estadística?
Supongamos que te despertas en tu escritorio luego de una larga tarde de estudio con un envoltorio
de hamburguesa pegado a tu cara.
Y te preguntas..."¿Por qué como esto?
"¿Está la comida rápida controlando mi vida?"

Chinese: 
然后你说服了自己
我只是图方便罢了
但你也很纠结 你在想明明麦当劳全天都在营业 比如现在
但这也没什么 毕竟马上要期末考试了
于是你上网搜“快餐消费” 找到一份相关的调查问卷
你做的第一件事可能就是问自己
例如 你可能会问 为什么有人会吃快餐
周末吃快餐的人会比平时多吗
吃快餐会让我烦恼吗
这些问题都挺不错的 但我们有一个更重要的问题要问
统计学能解决这些问题吗
我之前说过 统计学只是工具 不能所有脏活累活都给它干
为了回答“为什么有人会吃快餐”这个问题 你可以让他做一份问卷
但你没法保证他们是如实作答的
可能是因为自己累得不想做饭 才沉迷麦当劳的

Spanish: 
Pero luego te contestas, "No.
es solo súper conveniente.."
Pero estás preocupado, estás pensando qué excelente que McDonadl's sirva desayuno
todo el día EN ESTE MOMENTO.
Pero tal vez es normal, después de todo los exámenes finales son esta semana, entonces googleas la pregunta "Consumo
de comida rápida", y encontrás los resultados de una encuesta sobre comida rápida.
Lo primero que tal vez hagas es empezar a hacer preguntas que te interesan.
Por ejemplo, podrías preguntar, ¿Por qué la gente come comida rápida?
¿La gente come más comida rápida los fines de semana que entre semana?
¿Comer comida rápida me estresa?
Ahora que tenemos algunas preguntas interesantes,
Necesitamos preguntarnos una aún más
importante ¿Pueden estas preguntas ser respondidas por la estadística?
Como mencioné anteriormente, la estadística es una herramienta.
para que la usemos, pero no pueden hacer
todo el trabajo
Para responder a la pregunta de por qué las personas comen.
comida rápida, puedes pedirles que llenen un
un cuestionario, pero no se puede saber si
sus respuestas realmente representan lo que están
pensando.
Tal vez contesten deshonestamente porque
No quieren admitir que consumen McDonalds
porque están demasiado cansados ​​para cocinar la cena,
o porque se avergüenzan de admitir que

Arabic: 
ولكن بعد ذلك تقول لنفسك "كلا
إنها فقط مريحة للغاية
لكنك قلق ، أنت تفكر كم هو عظيم أن مطعم ماكدونالدز يُقدم
الإفطار طوال اليوم
ولكن ربما يكون ذلك طبيعيًا ، فإن هذا الأسبوع قد يكون نهائياً ، لذا عليك البحث في غوغل عن سؤال
"استهلاك الطعام السريع" ، وستجد نتائج مسح الوجبات السريعة
أول ما يُمكنك فعله هو البدء بطرح الأسئلة التي تهمك
على سبيل المثال ، يمكن أن تسأل ، لماذا يأكل الناس الوجبات السريعة؟
هل يتناول الناس طعامًا سريعًا في عطلة نهاية الأسبوع أكثر من أيام الأسبوع؟
هل الطعام السريع يُسبب لي الإجهاد ؟
الآن ، لدينا بعض الأسئلة المثيرة للاهتمام ، نحتاج لأن نسأل أنفسنا سؤالًا أكثر أهمية
هل يمكن الإجابة عن هذه الأسئلة عبر الإحصاءات؟
كما ذكرت سابقًا ، تعد الإحصائيات أدواتنا المستخدمة ، ولكنها لا تستطيع أن تؤدي كل هذا
الحمل الثقيل
للإجابة عن سؤال حول سبب تناول الأشخاص للوجبات السريعة ، يمكنك أن تطلب منهم
ملء استبيان ، ، لكن لا يمكنك معرفة ما إذا كانت إجاباتهم تمثل حقيقة ما يفكرون فيه
ربما يجيبون بطريقة غير صادقة لأنهم لا يريدون أن يعترفوا بأنهم يضعون وشاح ماكدونالدز
لأنهم مرهقون جدًا لطهي العشاء ، أو لأنهم يخجلون من الاعتراف

English: 
But then you tell yourself, "No.
It's just super convenient.."
But you're worried, you're thinking about
how great it is that McDonald's serves breakfast
all day RIGHT NOW.
But maybe that's normal, finals are this week
afterall, so you google the question “Fast
Food consumption” and you find the results
of a fast food survey.
The first thing you might do is start asking
questions that interest you.
For example, you could ask, Why do people
eat fast food?
Do people eat more fast food on the weekend
than on weekdays?
Does eating fast food stress me out?
Now that we have some interesting questions,
we need to ask ourselves an even more important
one: Can these questions be answered by statistics?
Like I mentioned earlier, statistics are tools
for us to use, but they can’t do all the
heavy lifting.
To answer the question about why people eat
fast food, you can ask them to fill out a
questionnaire, but you can’t know whether
their answers truly represent what they’re
thinking.
Maybe they answer dishonestly because they
don’t want to admit that they scarf McDonalds
because they’re too tired to cook dinner,
or because they are ashamed to admit they

Vietnamese: 
Rồi bạn tự nói với chính mình: Không, chỉ là đồ ăn nhanh rất tiện lợi thôi!
Nhưng bạn có chút lo lắng,
bạn đang nghĩ McDonald thật tốt khi phục vụ đồ ăn sáng 24/7, ngay cả lúc này!
Cơ mà đấy là bình thường nhỉ? Cuối kì cũng tận trong tuần, nên bạn hỏi google về tiêu thụ đồ ăn nhanh,
và bạn tìm thấy kết quả về một cuộc khảo sát đồ ăn nhanh.
Điều đầu tiên có thể bạn sẽ làm là đặt ra những câu hỏi bạn quan tâm.
Chẳng hạn, bạn có thể hỏi vì sao mọi người ăn đồ ăn nhanh?
Người ta có ăn nhiều thức ăn nhanh hơn vào cuối tuần không?
Ăn đồ ăn nhanh có làm bạn stress không?
Khi bạn đã đặt những câu hỏi như vậy, giờ cần phải đặt ra một câu hỏi quan trọng hơn nữa:
Khoa học thống kê có thể trả lời những câu hỏi này không?
Như tôi đã nói, xác suất thông kê là một công cụ để chúng ta sử dụng,
nhưng chúng không thể làm hết mọi thứ được!
Để trả lời câu hỏi vì sao mọi người ăn đồ ăn nhanh,
bạn có thể nhờ mọi người điền đơn khảo sát,
nhưng bạn không thể biết liệu mọi người có thực sự trả lời suy nghĩ của họ không.
Có thể họ không muốn nhận là họ thích McDonald vì họ quá mệt để nấu ăn tối,

Chinese: 
或是羞于承认Del Taco实在太好吃了
亦或是所有的选项都不恰当
甚至他们也不知道为什么要吃快餐
有了调查的结果后 你可以得出最可能的结论是
人们吃快餐只是图省事
或者 人们平均一周吃5次快餐
但你并没有研究人们为什么会吃这么多
你求出的叫“代理变量” 与所求有关但并非其自身
为了回答“为什么周末吃快餐更多”
或者“一周两次也让我压力山大” 我们就不仅要知道吃快餐的人数
这个问卷里有了 而且还要知道是在一周的哪几天吃的
而且我们给“压力”具体化
借助统计学 很容易回答“为什么人们在周末吃的多”
但是 “吃快餐是否与压力大有关”却无法直接回答
什么算压力 我们怎么量化

English: 
think Del Taco is delicious, or because none
of the given answers represented their reasons,
or they may not really know why they eat fast
food.
Armed with the results of the survey, you
could tell you that the most common reason
that people reported eating fast food was
convenience, or that the average number of
meals they eat out each week is five.
But you’re not truly measuring why people
eat so much fast food.
You’re measuring what we call a “proxy”,
something that is related to what we want
to measure, but isn’t exactly what we want
to measure.
To answer whether people eat more fast food
on the weekends, or whether eating it more
than twice a week increases stress, we’d
not only need to know how much people are
eating fast food, which our questionnaire
asked, but also which days they eat it.
And we’d need an additional measure of “stress”.
You can use statistics to give a good answer
about whether you’re going through the drive-thru
more on the weekend, but even the question
of whether eating fast food is associated
with higher levels of stress is hard to answer
directly.
What is stress and how can we measure it?

Arabic: 
بأنهم يعتقدون أن ديل تاكو لذيذ ، أو لأن أيا من الإجابات المقدمة لم تكن تمثل أسبابهم الحقيقية
أو قد لا يعرفوا حقاً لماذا يأكلون الوجبات السريعة
مع تسلسل نتائج الاستطلاع ، يُمكن أن تخبرك أن السبب
الأكثر شيوعًا في أن الناس قد أبلغوا عن تناول الوجبات السريعة هوالظروف الملائمة ، أو أن متوسط عدد
الوجبات التي يتناولونها في كل أسبوع هو خمسة
لكنك لا تقيس بصدق لماذا يأكل الناس الكثير من الوجبات السريعة
أنت تقيس ما نسميه "إنابة" ، وهو أمر يرتبط بما نريد
قياسه ، ولكن ليس بالضبط ما نريد قياسه
للرد على ما إذا كان الناس يتناولون طعامًا سريعًا في عطلات نهاية الأسبوع ، أو سواءً إذا كان تناوله أكثر
من مرتين في الأسبوع يزيد من الإجهاد ، فلن نحتاج فقط إلى معرفة كم يتناول الناس
الوجبات السريعة ، والتي طرحها استبياننا ، وأي  الأيام يأكلونه
وسنحتاج إلى مقياس إضافي "للإجهاد"
يمكنك استخدام الإحصائيات لإعطاء إجابة جيدة حول ما إذا كنت ستستمر أكثر في الطلبات الخارجية
أكثر في أيام العطل ، ولكن حتى مسألة ما إذا كان تناول الطعام السريع يرتبط
بمستويات أعلى من الإجهاد يصعب الإجابة عنها مباشرةً
ما هو الإجهاد وكيف يمكننا قياسه؟

Spanish: 
Del Taco les parece delicioso, o porque ninguna de las respuestas dadas representaban sus razones,
o puede que no sepan por qué comen comida rápida
Armado con los resultados de la encuesta, te podrías decir a ti mismo que la razón más común.
que las personas reportaron para comer comida rápida era conveniencia, o que el número promedio de
de comidas que comen cada semana es cinco.
Pero no estás realmente midiendo por qué la gente come tanta comida rapida
Estás midiendo lo que llamamos un "proxy".
Algo que está relacionado con lo que queremos
queremos medir, pero no es exactamente lo que queremos medir.
Para responder si la gente come más comida rápida los fines de semana, o si comerla más
de dos veces por semana aumenta el estrés, no solo necesitamos saber cuánta comida rápida
está comiendo la gente, que nuestro cuestionario preguntó, pero también qué días la comen.
Y necesitaríamos una medida adicional de "estrés".
Puedes usar la estadística para dar una buena respuesta sobre si estás pasando más por el drive-thru
los fines de semana, pero incluso la pregunta de si comer comida rápida está asociado
con mayores niveles de estrés, es difícil de responder directamente.
¿Qué es el estrés y cómo lo podemos medir?

Vietnamese: 
hoặc họ xấu hổ không dám nhận rằng họ thấy DelTaco rất ngon!
Hoặc họ không thấy câu trả lời nào trong tờ đơn đúng với mình cả,
có khi họ còn chẳng biết vì sao mình lại ăn đồ ăn nhanh nữa.
Khi đã có kết quả khảo sát, bạn có thể nhận thấy lý do thường gặp nhất là đồ ăn nhanh rất tiện lợi,
hoặc bình quân mọi người ăn ngoài 5 lần trong tuần,
nhưng bạn không thật sự đo đạc vì sao mọi người lại ăn đồ ăn nhanh.
Bạn đang đo một proxy (đại diện gián tiếp),
có liên quan đến thứ chúng ta cần đo, nhưng không hẳn là thứ đó.
Để trả lời liệu mọi người có ăn nhiều đồ ăn nhanh vào cuối tuần không, hay ăn nhiều hơn 2 lần một tuần có khiến bạn stress không,
chúng ta không những cần biết mọi người đang ăn bao nhiêu thức ăn nhanh,
như đơn khảo sát có hỏi,
mà còn cần biết họ ăn vào những ngày nào, và cần thêm một đơn vị đo đạc stress.
Bạn có thể dùng xác suất thống kê để biết liệu bạn có drive-through (mua mang về) nhiều hơn vào cuối tuần không,
nhưng dù là một câu hỏi như ăn thức ăn nhanh có gây stress không cũng rất khó trực tiếp trả lời.
Stress là gì? Làm sao có thể đo mức độ stress?

Chinese: 
压力大是吃快餐的原因呢 还是结果呢
人们为何会吃快餐类似这样有趣的问题 无法直接用统计学来解释
而“吃快餐的人每周工作时长是否超过80小时”这种问题是可以回答的
回答上述问题的工具可分为两种 描述统计与推理统计
描述统计学描述了数据的基本情况
描述统计学一般是研究 数据的中段在哪儿
统计学家称之为 集中趋势的度量
以及数据分布特征的度量
它们根据大量不直观的数据
通过分析和总结 希望得到有价值的信息
思想泡泡时间到
你在当地的华夫饼生产工厂干了两年
日复一日 你做出了金棕色的 最美味的冷冻华夫饼
完美的饼干孔浇上浆汁
现在 你想涨工资

Vietnamese: 
Mọi người ăn đồ ăn nhanh vì họ stress, hay ăn nhiều calorie như vậy khiến họ stress?
Những câu hỏi thú vị như vì sao mọi người ăn thức ăn nhanh thường không thể trả lời bằng khoa học thống kê,
thay vào đó chúng ta tìm những câu hỏi có thể trả lời, như liệu những người thường xuyên ăn thức ăn nhanh thì làm việc trên 80 giờ một tuần chăng?
Công cụ để trả lời những câu hỏi như thế chính là xác suất thống kê,
và có hai dạng chính: mô tả và suy luận.
Thống kê mô tả thì mô tả dữ liệu cho thấy gì.
Thống kê mô tả thường bao gồm điểm giữa của dữ liệu nằm ở đâu, các nhà khoa học thống kê gọi là các tham số đo xu hướng hội tụ,
, và các tham số đo độ biến thiên của dữ liệu.
Chúng xử lý những thông tin có thể không rõ ràng đối với chúng ta,
rồi nén và tóm tắt thông tin lại và hy vọng sẽ cho chúng ta nhiều thông tin có ích hơn.
Hãy xem Thought Bubble (chuyên mục đồ họa của Crash Course)
Bạn đã làm việc 2 năm tại một nhà máy sản xuất bánh waffle.
Ngày ngày bạn đều nướng những miếng bánh waffle vàng ươm ngon nhất mọi thời đại.
Hình tổ ong của bánh cực kì hoàn hảo, chỉ chờ có sirô thôi.

Arabic: 
وهل الناس يأكلون الوجبات السريعة لأنهم مُجهدون ؟
أو هل تناولهم لكل هذه السعرات الحرارية تزيد من الإجهاد لديهم؟
غالبًا ما تكون بعض الأسئلة الأكثر إثارةً للاهتمام هي تلك التي لايُمكن
الإجابة عليها مباشرةً عن طريق الإحصائيات - مثل سبب تناول الأشخاص للوجبات السريعة
بدلاً من ذلك ، نجد أسئلة يمكننا الإجابة عليها - مثل ما إذا كان الأشخاص الذين يتناولون الوجبات السريعة غالبًا
ما يعملون أكثر من ثمانين ساعة في الأسبوع
إن الأدوات التي نستخدمها للإجابة على هذه الأسئلة هي إحصاءات عددية - وهناك نوعان رئيسيان:
الوصفي والاستدلالي
الإحصاء الوصفي ، حسناً ... يَصف ما تُظهره البيانات!
تنطوي الإحصائيات الوصفية عادةً أشياء مثل مكان وسط البيانات
أو ما يطلق عليه الإحصائيون مقاييس الاتجاه المركزي - ومقاييس كيفية توزيع البيانات
فهم يأخذون كميات هائلة من المعلومات التي قد لا تكون بديهية بالنسبة لنا
ويعملون على ضغطها وتلخيصها ... على أمل  إعطائنا معلومات أكثر ذي فائدة
لنذهب إلى فقاعة التفكير
كنت تعمل لمدة عامين في مصنع waffle المحلي
يومًا بعد يوم ، تُنشيء اللون الذهبي-البني الخمري ، ألذ الفطائر المجمدة على الإطلاق
الثقوب متقاربة تماماً
يصرخون طلباً للشراب
والآن تريد زيادة راتبك

English: 
And are people eating fast food because they
are stressed?
Or does eating all those calories make them
stressed?
It’s often the case that some of the most
interesting questions are the ones that can’t
be directly answered by statistics--like why
people eat fast food.
Instead we find questions that we can answer--
like whether people who eat fast food often
work more than eighty hours a week.
The tools we use to answer these questions
are statistics-plural--and there are two main
types: Descriptive and Inferential.
Descriptive statistics, well... they describe
what the data show!
Descriptive statistics usually include things
like where the middle of the data is--what
statisticians call measures of central tendency--and
measures of how spread out the data are.
They take huge amounts of information that
may not make much intuitive sense to us, and
compress and summarize them to ...hopefully...
give us more useful information.
Let’s go to the the Thought Bubble.
You’ve been working for two years in the
local waffle factory.
Day in and day out, you create the golden-browny-iest,
tastiest frozen waffles ever created.
The holes are perfectly spaced.
Screaming for syrup.
And now you want a raise.

Spanish: 
¿Y está la gente comiendo comida rápida porque está estresada?
¿O comer todas esas calorías los estresa?
A menudo es el caso de que algunas de las
preguntas más interesantes son las que no pueden
ser respondidas directamente por la estadística. Como ¿por qué
la gente come comida rapida?
En su lugar, encontramos preguntas que podemos responder:
como si las personas que comen comida rápida a menudo
Trabaja más de ochenta horas a la semana.
Las herramientas que utilizamos para contestar estas preguntas se dividen en dos áreas principales
Tipos: Descriptiva e Inferencial.
La Estadística descriptiva, bueno ... describe lo que muestran los datos!
La estadística descriptiva suele incluir cosas como donde está el medio de los datos (qué
los estadísticos llaman medidas de tendencia central ) y
Medidas de cómo se distribuyen los datos.
Toma enormes cantidades de información que puede que no tenga mucho sentido intuitivo para nosotros, y
la comprime y resume para ... con suerte ...
Danos información más útil.
Vayamos a la burbuja del pensamiento (Thought Bubble).
Has estado trabajando durante dos años en la fábrica local de waffles.
Día tras día, creas los waffles oro-dorado-marrón congelados más sabrosos jamás creados.
Los agujeros están perfectamente espaciados.
Gritando por jarabe.
Y ahora quieres un aumento.

Spanish: 
Te mereces un aumento.
Nadie puede hacer un waffle tan bien como tú.
¿Pero cuanto pides?
¿Mil dólares más?
¿5 mil dólares más?
Sabes que eres valioso, pero no tienes idea
lo que se le paga a otros fabricantes de waffles.
Así que buscas en línea y encuentras que hay todo un subreddit dedicado a los fabricantes de waffles.
Y alguien que tiene el nombre de usuario "waffleleaks" ha publicado una hoja de cálculo con los salarios de los fabricantes de waffles.
Ahora, con una mirada rápida a esta enorme lista
de números, se puede ver si la mujer
que trabaja en una posición similar en la compañía rival de waffles congelados gana más que tú.
Puedes ver cuanto estás ganando más que
el chico nuevo, que acaba de aprender a
mezclar la masa.
Pero todavía no sabes mucho sobre como se paga en tu empresa.
O la industria de waffles congelados.
Porque resulta que hay miles de
fabricantes de waffles por ahí.
Y todo lo que ves es una lista con puntos de datos,
No hay patrones que puedan ayudarte a saber más.
sobre cuánto podrías convencer
a tu jefe que te pague
Aquí es donde interviene la estadística descriptiva.
Podrías calcular el salario promedio en
tu empresa, así como la difusión de todos

Arabic: 
أنت تستحق الزيادة
لا يمكن لأحد أن يصنع waffle مثلك
لكن كم تطلب؟
ألف دولار إضافي؟
إضافة 5 آلاف دولار؟
أنت تعرف أنك ذو قيمة ، ولكن ليس لديك أدنى فكرة عن ما يدفعه صناع waffle الآخرين
لذلك يُمكنك البحث عبر الإنترنت والعثور على موقع subreddit كامل ومخصص لصانعي waffle
وقد نشر اسم المستخدم "تسريبات waffle" جدولًا لرواتب صانعي الكعكة
الآن من خلال نظرة سريعة على هذه القائمة الضخمة من الأرقام ، يمكنك معرفة ما إذا كانت المرأة
التي تعمل في وظيفة مماثلة في شركة waffle المجمدة المنافسة تحصل على راتب أكثر منك
يُمكنك معرفة مقدار ما تفعله أكثر من الرجل الجديد ، الذي يتعلم الآن فقط
مزج الخليط
لكنك لا تزال لا تعرف الكثير عن رواتب شركة waffle ككل
أو النشاط الصناعي ككل
يتضح أن هناك الآلاف من صانعي الوافل هناك
وكل ما تراه هو قائمة بنقاط البيانات ، وليس الأنماط التي يمكن أن يُساعدك على معرفة المزيد
عن مدى قدرتك على إقناع رئيسك بالدفع لك
هنا حيث تأتي دور الإحصائيات الوصفية
يُمكنك حساب متوسط الراتب في شركتك وكذلك كيفية توزيع رواتب الجميع

Chinese: 
这是你应得的
没人能做出这么好吃的华夫饼
但你打算涨多少
加1000块吗
还是5000块呢
你知道你有能耐了 但不知道其他华夫饼工人的工资
你在网上搜索了一番 发现一家专业的华夫饼论坛
一位叫“华夫探”的用户 贴出了华夫饼工人的工资表
浏览了一串数字后 你知道了别的冷冻华夫饼公司的女工是否比你赚得多
还能看出你比刚会和面的新人多赚多少
你看不出公司里或者行业中 价格的整体情况
因为这里有几千个华夫饼工人的数据
你看见的是一串离散的点 而不是图样
你还是不知道应该向老板开价多少
这里就用到描述统计学了

Vietnamese: 
Và giờ bạn muốn được tăng lương. Bạn xứng đáng được tăng lương, không ai có thể làm bánh waffle hoàn hảo hơn bạn!
Nhưng bạn nên đòi thêm bao nhiêu? $1000? Hay hẳn $5000?
Bạn biết bạn rất có giá trị, nhưng bạn chẳng biết những thợ làm bánh khác được trả bao nhiêu cả!
Nên bạn tìm kiếm trên mạng, và phát hiện cả một sub-reddit (trang mxh) về thợ làm bánh waffle.
Một ai đó có tên sử dụng waffleleaks đã đăng tải cả một bảng lương thợ làm bánh waffle.
Xem qua bản danh sách khổng lồ này, bạn có thể biết liệu người phụ nữ cùng chức với bạn nhưng ở công ty khác lương có cao hơn bạn không,
bạn có thể thấy bạn kiếm nhiều hơn nhân viên mới vào làm bao nhiêu,
Nhưng bạn vẫn chưa biết mức lương của công ty bạn hay của cả ngành làm bánh waffle là bao nhiêu.
Vì hóa ra có cả mấy ngàn thợ làm bánh waffle, còn bạn thì chỉ thấy một danh sách các điểm dữ liệu,
chứ không phải là các hình mẫu và xu hướng giúp bạn biết có thể thuyết phục sếp trả thêm bao nhiêu.
Đây là lúc có thể sử dụng thống kê mô tả.

English: 
You deserve a raise.
No one can make a waffle as well as you can.
But how much do you ask for?
An extra thousand dollars?
An extra 5-thousand dollars?
You know you’re valuable, but have no idea
what other waffle makers get paid.
So you dig around online and find there’s
an entire subreddit devoted to waffle makers.
And someone username “waffleleaks” has
posted a spreadsheet of waffle maker salaries.
Now with a quick glance at this huge list
of numbers, you can see whether the woman
who works a similar job at the rival frozen
waffle company makes more than you.
You can see how much more you are making than
the new guy, who’s just now learning to
mix batter.
But you still don’t know much about the
paychecks of your waffle company as a whole.
Or the industry.
Cause it turns out there are thousands of
waffle makers out there.
And all you see is a list with data points,
not patterns that can help you learn more
about how much you might be able to convince
the boss to pay you.
Here is where descriptive statistics come
in.
You could calculate the average salary at
your company as well as how spread out everyone’s

Spanish: 
Los salarios alrededor de ese promedio.
Podrías ver si los salarios de los CEOs están relativamente cerca de los que baten la masa,
que son los que menos ganan, o increíblemente lejos.
Y cómo su salario se compara con ambos salarios
Podrías calcular el salario promedio de
todos en la industria con tu título de posición
Y ver el extremo alto y el extremo bajo de esa paga.
Y luego, armados con esas estadísticas descriptivas,
Podrías entrar con confianza a la oficina
de los jefes de los waffles y demandar ser pagado por tus talentos
Gracias, Thought Bubble.
Si bien la estadística descriptiva puede ser genial, sólo nos dice lo básico.
La estadística inferencial nos permite hacer… .inferencias.
(Los estadísticos son brillantes poniendo nombres)
La estadística inferencial nos permite sacar conclusiones que se extienden más allá de los datos que tenemos a la mano.
Imagina que tienes un barril lleno de caramelos masticables
Algunos rosados, otros blancos, otros amarillos.
Si quieres saber cuántos de cada color
tienes, podrías contarlos.
Uno por uno por uno.
Eso te daría un conjunto de estadísticas descriptivas.

Chinese: 
可以算出自己公司里工人的平均工资 以及每人相对于平均工资的分布
你可以看出CEO的工资 与刚进公司的新人工资的差距 是大还是小
你的工资与它们两者相比如何
你可以算出行业中 你所在职位的工资平均值
观察这个范围的两端
有了这些数据 你再向老板开价的时候就有底气了
感谢思想泡泡
尽管描述统计学很有用 但是只能提供基本信息
推理统计学能给出推理结论
（统计学家挺会起名字）
推理统计学能对手中的数据进行延伸推论
假设你有一个装满盐水太妃糖的糖果桶
有粉色的 白色的 黄色的
如果你想知道每种颜色有多少块 你可以慢慢数
一块 两块 三块...
这会给你描述统计学的数据

Arabic: 
حول هذا المعدل
ستتمكن من معرفة ما إذا كانت رواتب كبار المُدراء التنفيذيين قريبة نسبيًا من مستوى دخول
صانعو العجين ، أو بعيدون بشكل لا يُصدق
وكيف يُقارن راتبك بكل من رواتبهم
يمكنك حساب متوسط الراتب للجميع في النشاط الصناعي مع عنوان وظيفتك
وتنظر نهاية عالية ومنخفضة من هذا الأجر
ومن ثم ، وبعد أن تسلحت بهذه الإحصائيات الوصفية ، يمكنك السير بثقة في مكتب
رئيس شركة waffle، وطلب الحصول على أجر مقابل مواهبك
شكرا ، لفقاعة التفكير
على الرغم من أن الإحصائيات الوصفية يمكن أن تكون رائعة ، إلا أنها تخبرنا فقط بالأساسيات
تسمح لنا الإحصاءات الإستدلالية مايُستدل عليه
مصطلحات ذكية من قبل هؤلاء الإحصائيين
الإحصائيات الإستدلالية تسمح لنا بإستنتاجات تتجاوز حدود البيانات المتوفرة لدينا
تخيل لديك برميل حلوى مليئة بحلوى taffy
البعض منها وردي ، وبعض الأبيض ، وبعض الصفراء اللون
إذا كنت تريد معرفة عدد الألوان التي لديك ، فيُمكنك عدُها
واحداً تلو الآخرى
يعطيك هذا مجموعة من الإحصائيات الوصفية

English: 
salaries are around that average.
You’d be able to see whether the CEOs’
paychecks are relatively close to the entry-level
batter makers, or incredibly far away.
And how your salary compares to both of their
salaries.
You could calculate the average salary of
everyone in the industry with your job title.
And see the high and low end of that pay.
And then, armed with those descriptive statistics,
you could confidently walk into the waffle
bosses office and demand to be paid for your
talents.
Thanks, Thought Bubble.
While descriptive statistics can be great,
they only tell us the basics.
Inferential statistics allows us to make….inferences.
(Clever namers, those statisticians.)
Inferential statistics allow us to make conclusions
that extend beyond the data we have in hand.
Imagine you have a candy barrel full of salt
water taffy.
Some pink, some white, some yellow.
If you wanted to know how many of each color
you have, you could count them.
One by one by one.
That’d give you a set of descriptive statistics.

Vietnamese: 
Bạn có thể tính toán mức lương bình quân của cả công ty bạn, cũng như lương trong công ty biến thiên bao nhiêu.
Bạn có thể biết liệu lương của CEO tương đối gần với lương của thợ bánh mới vào làm, hay cao hơn rất rất nhiều,
và lương của bạn đem so với hai người họ thì ra sao.
Bạn có thể tính toán mức lương trung bình của tất cả thợ bánh waffle cùng chức với bạn trong cả ngành làm bánh,
và thấy được mức lương cao cũng như thấp là bao nhiêu.
Và sau khi tích lũy được các thống kê mô tả như vậy, bạn có thể đến gặp sếp và đòi mức lương xứng với khả năng của bạn.
Cảm ơn Thought Bubble. Mặc dù thống kê mô tả có thể rất hữu dụng, chúng chỉ cho chúng ta biết những đặc điểm cơ bản.
Trong khi đó, thống kê suy luận có thể giúp chúng ta suy diễn (tên huề vốn dễ sợ.)
Thống kê suy luận có thể giúp chúng ta kết luận ngoài vùng dữ liệu chúng ta có.
Hãy tưởng tượng bạn có cả một thùng kẹo dẻo đủ màu, hồng, trắng, và vàng.
Nếu bạn muốn biết bạn có bao nhiêu kẹo mỗi màu, bạn có thể đếm kẹo từng viên một.
Bạn sẽ thu được một tập các thống kê mô tả.

Spanish: 
¿Pero quién tiene tiempo para todo eso?
O bien, podrías agarrar un puñado gigante de caramelos y contar solo los que has sacado,
el cual estaría usando estadística descriptiva.
Si tu dulce fue, de hecho, mezclado bastante uniformemente
A lo largo del barril, y tienes un puñado
suficientemente grande, podrías usar la estadística inferencial en esa "muestra" para estimar el contenido
de todo el alijo de caramelos.
Pedimos a la estadística inferencial que haga todo tipo de trabajo más complicado por nosotros.
La estadística inferencial nos permite probar una idea
o una hipótesis.
Como responder si las personas en los EEUU de menos
de 30 años comen más comida rápida que las personas.
de más de 30.
No encuestamos a CADA persona para contestar esa
pregunta.
Digamos que alguien te dice que su nueva
vitamina del cerebro - Smartie-vite - mejora tu
CI
¿Te apresuras y lo compras?
¿Y si te dijeran que el coeficiente intelectual promedio?
aumento para el Grupo A (veinte personas que tomaron
Smartie-vite por un mes) fue dos puntos del CI,
y el aumento promedio de CI para el Grupo B (veinte
personas que no tomaron nada) fue un punto de CI?
¿Que tal ahora?
¿Todavía no estás seguro?

Chinese: 
但是谁有那闲工夫
或者 你抓一大把糖 就数这些就行了
这就用到推理统计学了
如果桶里的糖混合均匀的话
你一把抓的也足够多
你可以借助推理统计的原理 用“样本”估计总体
我们用推理统计来完成更复杂的工作
可以让我们验证一个想法或者假设
例如 回答“在美国 30岁以下的人吃的快餐更多吗”这种问题
我们不需要让所有人都来回答这个问题
假设有人说他们的益脑维他命产品 笨立停 能提升你的IQ
你会跟风抢购吗
如果他们告诉你 A组的20人 吃了一个月笨立停后
平均智商为2个IQ 而B组的没有吃笨立停的20个人
平均智商只有1个IQ
现在呢
开始动心了吧

Vietnamese: 
Nhưng ai rảnh mà đi đếm kẹo như vậy?
Hoặc bạn có thể vốc một nắm kẹo thật nhiều và chỉ đếm nắm kẹo đó, vẫn là dùng thống kê mô tả.
Nếu thùng kẹo trộn lẫn khá đều và bạn có một nắm kẹo đủ lớn,
bạn có thể dùng thống kê suy luận từ mẫu kẹo đó để ước lượng số kẹo mỗi màu của cả thùng!
Chúng ta sử dụng thống kê suy luận để làm đủ thứ phức tạp hơn nữa.
Thống kê suy luận giúp chúng ta kiểm chứng một ý tưởng hoặc một giả thuyết.
Như để trả lời liệu người Mỹ dưới 30 tuổi có ăn nhiều đồ ăn nhanh hơn người trên 30 không,
chúng ta tất nhiên sẽ không khảo sát tất cả mọi người!
Chẳng hạn ai đó bảo bạn rằng viên thuốc smartie-vite có thể tăng IQ của bạn, bạn có đi mua ngay không?
Nếu như họ nói nhóm A gồm 20 người dùng smartie-vite suốt 1 tháng tăng bình quân 2 điểm IQ,
và nhóm B gồm 20 người không dùng thuốc tăng bình quân 1 điểm IQ thì sao?

English: 
But who has time for all that?
Or, you could grab a giant handful of taffy,
and count just those you have pulled out,
which would be using descriptive statics.
If your candy was, in fact, mixed pretty evenly
throughout the barrel, and you got a big enough
handful, you could use inferential statistics
on that “sample” to estimate the content
of the entire taffy stash.
We ask inferential statistics to do all sorts
of much more complicated work for us.
Inferential statistics let us test an idea
or a hypothesis.
Like answering whether people in the US under
the age of 30 eat more fast food than people
over 30.
We don’t survey EVERY person to answer that
question.
Let’s say someone tells you that their new
brain vitamin--Smartie-vite--improves your
IQ.
Do you rush out and buy it?
What if they told you that the average IQ
increase for Group A-- twenty people who took
Smartie-vite for a month--was two IQ points,
and the average IQ increase for Group B--twenty
people who took nothing--was one IQ point.
How about now?
Still not sure?

Arabic: 
ولكن من لديه الوقت لكل ذلك؟
أو ، يمكنك الحصول على حفنة ضخمة من taffy، وتعتمد فقط على تلك التي قمت بسحبها
التي تستخدم الإحصاء الوصفي
إذا كانت الحلوى الخاصة بك ، في الواقع ، مختلطة بشكل متساو في جميع أنحاء البرميل ، وكنت حصلت على ما يكفي
يُمكنك استخدام الإحصاء الإستدلالي في تلك "العينة" لتقدير المحتوى
من كامل خزن ال taffy
نحن نطلب إحصائيات إستدلالية للقيام بكل أنواع العمل الأكثر تعقيدًا بالنسبة لنا
الإحصاءات الإستدلالية تتيح لنا  اختبار فكرة أو فرضية
مثل الرد على ما إذا كان الناس في الولايات المتحدة دون سن الثلاثين يأكلون طعامًا سريعًا أكثر من الناس
الذين تزيد أعمارهم عن 30 عامًا
لا نقوم بمسح كل شخص للإجابة على هذا السؤال
لنفترض أن شخصًا ما يخبرك أن فيتامين الدماغ الجديد - Smartie-vite - يعمل على تحسين
ذكائك
هل ستهرع وتشتريها؟
ماذا لو أخبروك بأن متوسط الزيادة في معدل الذكاء بالنسبة للمجموعة (أ) - عشرين شخصًا
ممن تناولوا نظام Smartie-vite لمدة شهر - كانت قد زادت نقطتين بمعدل ذكائهم ، ومعدل ذكاء المجموعة (ب) والذي عددهم عشرون شخصًا
الذين لم يأخذوا شيئًا - كانت نقطة واحدة في الذكاء
مارأيُك الآن ؟
لاتزال غير متأكد؟

Spanish: 
Es una diferencia bastante pequeña, ¿verdad?
La estadística inferencial te da la habilidad
de probar qué tan probable es que las dos poblaciones
que muestreamos realmente tienen diferentes incrementos de CI.
Sin embargo, depende de ti, como individuo, decidir si es convincente o no.
Y no te alarmes si el listón que pones no es igual de alto en cada situación.
Está completamente bien tener diferentes estándares
Para las preguntas "A mi gato le gusta Fancy.
Fiesta más que Meow Mix? "Vs"
¿Cura esta medicina el cáncer de pulmón? ”.
Podría tomar más evidencia para convencerte de
tomar un nuevo medicamento que supuestamente cura el cáncer
que cambiar las marcas de comida para gatos.
Debería ser necesario más evidencia para convencerte de tomar un nuevo medicamento que supuestamente cura el cáncer
que cambiar las marcas de comida para gatos.
Con pruebas inferenciales, siempre habrá
Habrá cierto grado de incertidumbre ya que puede
Sólo te diré qué tan probable es algo o es
no.
Tu trabajo es tomar esa información y
Úsalo para tomar una decisión * a pesar de * esa incertidumbre.
Si las estadísticas fueran un superhéroe, su batiseñal
sería la incertidumbre, y su lema sería

Vietnamese: 
Bạn không chắc phải không? Khác biệt cũng nhỏ mà.
Thống kê suy luận có thể giúp chúng ta tính toán khả năng hai tập hợp chúng ta lấy mẫu thực sự tăng IQ khác nhau là bao nhiêu.
Nhưng bạn là người quyết định liệu xác suất đấy có thuyết phục hay không,
và đừng lo lắng nếu tiêu chuẩn của bạn khác nhau với mỗi trường hợp.
Giữa hai câu hỏi liệu mèo của bạn thích ăn Fancy Feast hay Meow Mix hơn,
so với liệu thuốc này có chữa ung thư phổi không, khác nhau là hoàn toàn bình thường!
Sẽ cần nhiều bằng chứng để thuyết phục bạn dùng thuốc nghe bảo là chữa được ung thử phổi hơn là đổi hãng thức ăn cho mèo.
Bạn thực sự nên cần nhiều bằng chứng hơn để dùng thuốc chữa ung thư.
Khi kiểm định giả thuyết, luôn luôn có một phần không chắc chắn nào đấy,
vì thống kê suy luận chỉ có thể cho bạn biết khả năng đúng, hay sai, là bao nhiêu.
Nhiệm vụ của bạn là sử dụng thông tin đó và đưa ra quyết định cho dù có một phần nhỏ không chắc chắn.
Nếu Khoa học Thống kê là một siêu anh hùng, anh ta sẽ bay tới khi có sự không chắc chắn,

Chinese: 
差的不多 对吧
推理统计让你可以判断出两个样本的智商是否发生了变化
当然 作为个体 你可以拒绝相信
也不要因为标杆的不同而大惊小怪
不同问题标准也不同
“为什么我的猫喜欢吃珍致而不是咪咪乐”或 “这药能治好肺癌吗”
说服你买新款治癌药 比说服你换一种猫粮 要难得多
这也是利索当然的
经过推理统计的测试 仍存在一定程度的不确定性
毕竟答案要么是“是” 要么是“非”
你的工作就是排除不确定因素 获取有价值信息
如果统计学是超级英雄 那么他的绝招就是 拿不准

English: 
It is a pretty small difference right]?
Inferential statistics give you the ability
to test how likely it is that the two populations
we sampled actually have different IQ increases.
However, it’s up to you, as an individual,
to decide whether that’s convincing or not.
And don’t be alarmed if the bar you set
isn’t the same in every situation.
It’s entirely okay to have different standards
for the questions “does my cat like Fancy
Feast more than Meow Mix?” vs “does this
drug cure lung cancer?”.
It might take more evidence to convince you
to take a new supposedly cancer curing drug
than to switch cat food brands.
It should take more evidence to convince you
to take a new supposedly cancer curing drug
than to switch cat food brands.
With inferential tests, there will always
be some degree of uncertainty since it can
only tell you how likely something is or is
not.
Your job is is to take that information and
use it to make a decision *despite* that uncertainty.
If Statistics were a superhero, it’s batcall
would be uncertainty, and it’s tagline would

Arabic: 
إنه فارق صغير جداً أليس كذلك؟
تمنحك الإحصائيات الإستدلالية القدرة على اختبار مدى احتمالية أن يكون لدى المجموعتين
اللتين تناولنا عيناتهما زيادات في معدل الذكاء مختلفة
ومع ذلك ، يرجع القرار لك ، كفرد ، لتقرير ما إذا كان مقنعًا أم لا
ولا تنزعج إذا لم يكن الشريط الذي عينته متماثلاً في كل موقف
من المقبول تمامًا أن يكون لديك معايير مختلفة للأسئلة مثل : "هل قطتي مثل Fancy Feast
أكثر من Meow Mix؟" مقابل "هل يعالج هذا الدواء سرطان الرئة؟"
قد يتطلب الأمر مزيدًا من الأدلة لإقناعك بأخذ عقار جديد يُفترض أنه علاج للسرطان
بدلاً من تبديل العلامات التجارية لأطعمة القطط
يجب أن تأخذ المزيد من الأدلة لإقناعك بأخذ دواء جديد يُفترض أنه علاج للسرطان
بدلاً من تبديل ماركات القطط الغذائية
مع الاختبارات الإستدلالية، سيكون هناك دائما درجة من عدم اليقين لأنه لا يمكن
أن يخبرك إلا عن مدى احتمالية حدوث شيء ما من عدمه
يكمن مهمتك في أخذ تلك المعلومات واستخدامها لاتخاذ قرار * رغم * عدم التيقن هذا
إذا كانت الإحصائيات خارقة ، فسيكون من الخطأ أن نطلق عليها عدم اليقين ، وسيكون شعارها

Spanish: 
"Cuando no lo sabes con seguridad, pero
hacer nada no es una opción"
La estadística es una herramienta.
La estadística nos ayuda a dar sentido a la vasta cantidad de información en el mundo.
Al igual que nuestros ojos y oídos filtran estímulos innecesarios para darnos los mejores, los más útiles.
estímulos, la estadística nos ayuda a filtrar las cantidad de datos que nos llegan todos los días.
La estadística descriptiva hace más digerible los datos que obtenemos, aunque perdamos información
sobre puntos de datos individuales.
La estadística inferencial puede ayudarnos a tomar decisiones sobre los datos cuando hay incertidumbre (como
si Smartie-vite realmente aumentará
tu CI).
Pero la estadística no pueden hacer todo el trabajo.
Está aquí para ayudarnos a razonar, no a razonar por nosotros.
Nos ayuda a ver a través de la incertidumbre, pero
No se deshace de ella.
Para llevar nuestra analogía de la herramienta un paso más allá.
La estadística, como una motosierra, es bastante útil, incluso peligrosa, si no entendemos cómo funciona.
Necesitamos saber cómo usarlas y cómo no.
Como veremos en episodios posteriores, la estadística, mal manejada, puede llevarnos a conclusiones
un poco tontas

Chinese: 
而他的口号就是“我会犯错 但不能不做”
统计学是工具
它帮助我们理解世界中的庞大信息
像眼睛和耳朵能滤除外界无用的刺激 给我们呈现出最好的世界一样
统计学为我们抽取这个世界有益的数据
描述统计学使我们能读懂数据
虽然失去了个体数据信息
推理统计学让我们处理存在不确定性的数据
（如笨立停是否能提高智商）
但它不是万能的
它们是来帮忙的 不是来打工的
它们帮我们看清了不确定性 但没有排除不确定性
再拿工具作为喻体
统计学就像电锯 不理解原理的话 不仅无用还可能有害
我们须要知道什么能做 什么不能做
后面的课程我们就会知道 统计学不好会让我们吃亏上当

English: 
be “When you don’t know for sure, but
doing nothing isn’t an option.”
Statistics are tools.
Statistics help us make sense of the vast
amount of information in the world.
Just like our eyes and ears filter out unnecessary
stimuli to just give us the best, most useful
stuff, statistics help us filter the loads
of data that come at us everyday.
Descriptive statistics make` the data we get
more digestible, even though we lose information
about individual data points.
Inferential statistics can help us make decisions
about data when there’s uncertainty (like
whether Smartie-vite actually will increase
your IQ).
But statistics can’t do all of the work.
They’re here to help us reason, not to reason
for us.
They help us see through uncertainty, but
they don’t get rid of that uncertainty.
To push our tool analogy a step further.
Statistics, like chainsaws , are pretty useless even dangerous without understanding how they work.
We need to know how to use them and how not
to use them.
As we will see in later episodes, statistics
done poorly can lead us to some pretty silly
conclusions.

Vietnamese: 
và khẩu hiệu sẽ là "Khi bạn không biết chắc chắn, nhưng không làm gì không phải một lựa chọn."
Khoa học Thống kê là một công cụ. Khoa học Thống kê giúp chúng ta giải nghĩa lượng thông tin khổng lồ trên thế giới.
Giống như tai và mắt chúng ta lược đi những kích thích không cần thiết để có ích nhất có thể,
Khoa học Thống kê giúp chúng ta lọc nguồn dữ liệu khổng lồ thu thập mỗi ngày.
Thống kê mô tả giúp thông tin dễ hiểu hơn, cho dù chúng ta mất đi các điểm dữ liệu riêng biệt.
Thống kê suy luận giúp chúng ta đưa ra quyết định khi chúng ta không chắc chắn,
chẳng hạn như liệu smartie-vite có tăng IQ mình không?
Nhưng Khoa học Thống kê không thể làm mọi thứ. Nó giúp chúng ta suy luận chứ không suy luận thay chúng ta.
Nó giúp chúng ta hiểu rõ tính không chắc chắn, nhưng nó không hoàn toàn loại bỏ sự không chắc chắn.
Nếu so sánh hơn nữa thì Khoa học Thống kê giống như máy cưa vậy.
Nó khá là vô dụng, thậm chí là nguy hiểm nếu chúng ta không hiểu cách thức hoạt động.
Chúng ta phải biết dùng nó như thế nào, và không nên dùng nó vào đâu.
Trong các tập tiếp theo, chúng ta sẽ biết nếu dùng xác suất thống kê kém có thể dẫn tới những kết luận ngớ ngẩn.

Arabic: 
"عندما لا تعرف على وجه اليقين ، ولكن عدم فعل شيء ليس خيارًا"
الاحصائيات هي الأدوات
تساعدنا الإحصائيات على فهم الكم الهائل من المعلومات في العالم
تماماً مثل أعيننا وآذاننا تعمل على تصفية المنبهات غير الضرورية لمجرد منحنا أفضل الأشياء والأكثر فائدة
والإحصاءات تساعدنا في تصفية كميات البيانات التي تردنا كل يوم
الإحصاءات الوصفية تجعل من البيانات التي نحصل عليها أكثر قابلية للهضم ، على الرغم من أننا نفقد المعلومات
حول نقاط البيانات الفردية
الإحصائيات الإستدلالية يمكن أن تساعدنا في اتخاذ قرارات بشأن البيانات عندما يكون هناك عدم يقين
مثل  (ما إذا كانت Smartie-vite ستزيد معدل الذكاء لديك بالفعل)
لكن الإحصاءات لا يمكنها القيام بكل هذا العمل
إنها هنا لمساعدتنا في التفكير ، وليس إعطاؤنا المنطق
فهم يساعدوننا على الرؤية من خلال عدم اليقين ، لكنهم لا يتخلصون من عدم اليقين هذا
لدفع  أداتنا للتناظر خطوة أخرى
الإحصائيات ، تُشبه المناشير ، تكون خطرة إلى حد كبير حتى دون أن تفهم كيفية عملها
نحن بحاجة إلى معرفة كيفية استخدامها و عدم استخدامها
وكما سنرى لاحقاً في حلقات لاحقة ، فإن الإحصائيات التي تتم بشكل سيئ يمكن أن تقودنا إلى بعض الاستنتاجات الساذجة

Vietnamese: 
Và dùng máy cưa kém dẫn tới khoảng 36000 tai nạn mỗi năm tại Mỹ.
Khoảng 81% vụ là cắt phải cơ thể.
Bạn có biết gần như không ai chết vì tai nạn cầm cưa không?
Lâu lâu, nhưng rất hiếm.
95% người bị thương là nam giới,
nhưng không nhất thiết có nghĩa là nam giới cưa dở hơn.
Xác suất thống kê có thể giúp chúng ta sắp xếp kì nghỉ ở Bali vào tháng 12,
có thể giúp chúng ta tối đa hóa khả năng thắng game bóng đá điện thoại,
có thể giúp chúng ta tính toán chuyện ăn uống ở đại học!
Xác suất thống kê giúp chúng ta quyết định có nên mua bảo hành cho máy xay mà nhân viên Best Buy đang cố bán cho chúng ta không,
có nên chấp nhận phẫu thuật hở tim ít xâm lấn.
Xác suất thống kê giúp các tổ chức phi lợi nhuận tối đa lượng thực phẩm gửi tới các trại di trú,
giúp các nhà lập pháp quyết định chi nhiều hay ít hơn để giúp sinh viên đại học trả nợ,
và giúp bạn tính toán nên vay bao nhiêu tiền cho đại học ngay từ đầu.

English: 
And, chain sawing done poorly leads to about
36-thousand injuries in the US each year.
81% of which are lacerations.
Did you know that almost no one dies because of chainsaw injuries?
Once in a while, but it's very rare.
95% of the people who are hurt by chain saws
are male.
This does NOT necessarily tell us that males
are significantly worse chain sawers.
Statistics can help us plan a vacation to
Bali in December.
They can help us optimize our chances of winning
our fantasy football league.
They can help us budget our meal card at college.
Statistics can help us decide whether that
additional insurance the guy at Best Buy is
trying to sell us on our new blender is worth
it.
Statistics can also help us decide whether
or not to go ahead with an invasive heart surgery.
Statistics can help NGOs optimize the amount
of food aid they send to refugee camps.
They can help policymakers decide if they
should spend more or less money on helping
students pay back their school loans.
And can help you decide how much money you
should be comfortable borrowing for college
in the first place.

Chinese: 
而电锯用不好会导致美国全年的3.6万起伤人事件
其中81%是撕裂伤
你知道其实没什么人死于电锯吗
也会有 但非常少有
95%的伤者是男性
这不能说明男人用不好电锯
统计学能帮我们安排12月去巴厘岛度假的旅游计划
它能提高我们足球游戏的胜率
它能帮我们算出大学里的花销
他能帮我们判断百思买的营业员让我给搅拌机买附加险是否值得
它还能帮我们觉得是否要做心外科微创手术
它让非政府组织优化了送往难民营的食物数量
帮助决策者判断是否要资助辍学儿童重返校园
帮你计算大学的学费应该贷多少最划算

Spanish: 
Y la motosierra mal manejada, conduce a alrededor de
36 mil lesiones cada año en los EEUU.
El 81% de los cuales son laceraciones.
¿Sabías que casi nadie muere a causa de lesiones de motosierra?
De vez en cuando, pero es muy raro.
El 95% de las personas que sufren heridas con motosierras, son hombres
Esto NO necesariamente nos dice que los hombres son significativamente peores serruchadores
La estadística puede ayudarnos a planificar unas vacaciones para
Bali en diciembre.
Nos puede ayudar a optimizar nuestras posibilidades de ganar
nuestra liga de fútbol de fantasía
Puede ayudarnos a presupuestar nuestra tarjeta de comida en la universidad.
La estadística puede ayudarnos a decidir si ese seguro adicional que el chico en Best Buy está
Tratando de vendernos en nuestra nueva licuadora vale la pena
eso.
La estadística también pueden ayudarnos a decidir si
o no seguir adelante con una cirugía invasiva del corazón.
La estadística puede ayudar a las ONG a optimizar la cantidad
de ayuda alimentaria que envían a los campos de refugiados.
Puede ayudar a los políticos a decidir si
deberían gastar más o menos dinero en ayudar a
los estudiantes a pagar sus préstamos escolares.
Y puede ayudarte a decidir cuánto dinero
es cómodo pedir prestado para la universidad
en primer lugar.

Arabic: 
والمنشار الذي يُستخدم بشكل سيئ يؤدي إلى حوالي 36 ألف إصابة في الولايات المتحدة كل عام
81 ٪ منها تمزقات
هل تعلم أن ما من أحد يموت تقريبًا بسبب إصابات بالمنشار؟
الإصابات المُميتة نادرة جداً
95 ٪ من الأشخاص الذين أصيبوا من جراء المناشير هم من الذكور
لاتُخبرنا هذا بالضرورة أن الذكور هم أسوأ بكثير بإستخدام المنشار
يمكن أن تساعدنا الإحصائيات في التخطيط لقضاء إجازة في بالي في ديسمبر
يمكنها مساعدتنا على تحسين فرصنا في الفوز في إتحاد كرة القدم
يُمكنها مساعدتنا في وضع ميزانية لطاقتنا في الكلية
يمكن أن تساعدنا الإحصائيات في تحديد ما إذا كان التأمين الإضافي الذي يحاول الرجل شراءه في متجر Best Buy
الذي نقدمه على خلاطنا الجديد يستحق ذلك
يمكن أن تُساعدنا الإحصائيات أيضًا في تحديد ما إذا كنت ستجري جراحة القلب المُتغلغلة أم لا
يمكن للإحصاءات مساعدة المنظمات غير الحكومية على تحسين كمية المساعدات الغذائية التي ترسلها إلى مخيمات اللاجئين
يُمكن أن يساعدوا صناع السياسة في اتخاذ القرار بشأن ما إذا كان عليهم إنفاق المزيد أو الأقل من الأموال على مساعدة
الطلاب في سداد قروضهم المدرسية
ويُمكن أن تُساعدك على تحديد مقدار المال الذي يجب أن تكون مرتاحًا للاقتراض للكلية
في المقام الأول

Arabic: 
هناك الكثير من الإحصاءات التي يمكن أن تُساعدنا ولكن لا يمكن لبعض الإحصاءات أن تفعلها
التفكير الإحصائي يعني معرفة الفرق
لذلك ، عندما يقول أخوك أنه استخدم الإحصائيات لإثبات أن أمك تحبه أكثر
يُمكنك أن تهدأ في معرفة أن السؤال الوحيد الذي أجاب عليه هو ما إذا كانت ستُعطيه
المزيد من الآيس كريم كل ليلة
وقد حصلت على بيانات تقترح أنها تمنحك رشاشات حلوى إضافية
نفذ الترجمة : شوان حميد
تويتر : shwan_hamid@
 

Vietnamese: 
Xác suất thống kê có thể giúp chúng ta rất nhiều, nhưng cũng có nhiều thứ không thể trả lời.
Suy nghĩ theo thống kê chính là nhận ra sự khác biệt giữa hai mảng đó!
Nên khi anh trai bạn bảo anh dùng xác suất thống kê để chứng minh mẹ yêu anh hơn,
bạn có thể yên tâm khi biết rằng câu hỏi duy nhất anh trả lời là liệu mẹ có cho anh ăn nhiều kem hơn một tí mỗi tối.
Còn bạn thì có dữ liệu mẹ cho bạn nhiều kẹo rắc lên kem hơn!
Cảm ơn bạn đã xem tập này, tôi sẽ gặp lại bạn lần tới!
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Spanish: 
Hay mucho en lo que la estadística nos puede ayudar, pero hay algunas cosas que la estadística no puede hacer.
Pensar estadísticamente significa saber la diferencia.
Entonces, cuando tu hermano dice que usó la estadística para demostrar que tu mamá lo ama más a él
Puedes estar tranquilo sabiendo que la única pregunta que contestó es
si le da más helado a él que a ti cada noche.
Y tienes datos que sugieren que ella te da
a ti más sprinkles
¡Gracias por vernos! ¡Hasta la próxima!

English: 
There is a lot statistics can help us with
but some things statistics can’t do.Thinking
statistically means knowing the difference.
So, when your brother says he used statistics
to prove that your mom loves him more you
can rest easy knowing the only question he
answered is whether she gives him slightly
more ice cream each night.
And you’ve got data suggesting she gives
you extra sprinkles.
Thanks for watching. I'll see you next time.

Chinese: 
统计学“有所为 有所不为”
学习统计学要理解个中差异
所以 当你弟弟说 他在统计学上证明了妈妈更爱他时
你微微一笑 这只能推出妈妈晚上多给了你一勺冰激凌罢了
而你得到的数据表明 妈妈给你的冰激凌上巧克力屑更多
感谢收看 我们下次见
翻译 天下第②帅 
纠错  b14030621@gmail.com
