我们是如何被误导的20221007

二战时期，美国海军的征兵广告。

纽约市民每年的死亡率为16%，而美国海军的死亡率为9%，当兵打仗是安全的。

乍一看，是不是觉得海军的死亡率比纽约市民的死亡率低了7%，确实挺安全的。

仔细一想发现不对，这两个数据的分母不同，纽约市民的死亡率，分母是全体纽约市民，海军的死亡率，分母却是全部海军。

你可能没觉得没有什么不妥，但是全体纽约市民是包含老弱病残的，海军大部分是健康青年，你还觉得死亡率不高吗，这就相当于100个里面要战死9个。

发现没有，提供的数据都是真实可靠的，但是会误导我们得出错误的结论。

这里造成这种情况，主要是对比错误，拿着不同的总体进行对比。

除此之外，就是首富平均，就是在一组人进行收入平均，比如，一个小组平均收入是10万，中位数也是10万左右，之后加入一个年收入1亿的人，这个平均收入一瞬间变成了900万左右，中位数还是10万。

看着平均收入，我们乍一看会觉得，这一组人的收入很高，但其实只有一个人的收入极高。

造成这种错觉的原因是，我们平时会把平均数，当作大小中心和位置中心。

而这个例子，有一个极端值，给平均收入带来影响，使得大小中心和位置中心出现偏移，但是我们心中并没有进行调整，区分大小中心和位置中心存在差异。

简单理解就是，平时看到平均数不要立马下结论，还要看看中位数。

一句话总结：看到平均数要小心。