【20-5-22】如何不被数据欺骗

《学会提问》
第十一章 数据有没有欺骗性

• 统计数据是用数字表达出来的证据，数字让证据显得非常有科学性，非常精确，似乎代表了“事实”。但数据并不必然能证明想要证明的一切。
• 不同的数据展示方式就可能产生欺骗性。比如，放大或者缩小纵坐标的数据范围，就很容易导致数据曲线波动幅度很大。
• 要找出欺骗性的数据，第一个策略就是尽量找到数据是如何采集的。不知来历的统计数据，最常见的一个用处就是用大量的数字给人加深印象或者让人肃然起敬，这些数字的精确性常常让人怀疑。
• 在用到平均值时，需要区分是“平均数（mean）、中位数（median）、众数（mode）”。学过统计的人就知道，不同的数据类型需要用不同的平均值表述，乱用会得出大不一样的结论。网上常公布一些城市平均收入数据，但收入数据并非正态分布，比如马云一个人的收入就可以把平均值拉高很多。
• 我们进行数据分析，就跟打麻将一样，首先得看看牌，把牌整理一下顺序，看牌是比较集中还是比较散。数据也一样，除了看平均值，还需要看看数据分布情况。
• 要想识别出数据是否有欺骗性，还有两个策略。一是看结论，想想需要什么数据支持，然后与给出的数据进行比较。二是看数据，想根据数据可以得出什么结论，再比对给出的结论。通过差异就能判断是否有欺骗性。
• 统计数据常因为不完整而欺骗我们。当遇到统计数字时，一定要问一句“是否缺少了什么相关信息？”比如看到百分比时，要想一下绝对值怎么样，看到单个数据时，想一想可以与什么进行比较。永远不能只单看一个数据。
• 在自己的写作中，可以拿出一些篇幅来解释数据是怎么产生的，数据的含义以及数据存在的局限，这样可以让你的文章可信度更高。

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