1、,统计数字会撒谎,分享一本书,SDO UED 胡劼,像“故事书”一样精彩的数据造假曝光宝典,作者：美 达莱尔 哈夫,统计数字会撒谎 漫步华尔街 股市作手回忆录 并列为所有时代最伟大的25本投资经典之一。 英国著名财经作家 利奥 高夫,揭露了广告运营、统计人员、专家、有关部门常用的造假伎俩，告诉我们如何识破这些骗术，以便正确决策,1. 精心挑选的平均数我们为什么老是拖后腿,当一个家伙希望用数据影响公众观点，或者向其他人推销广告版面，平均数便是一个经常被使用的伎俩。所以，当你被告知某个数是平均数时，除非能说出它的具体种类均值，中位数，还是众数，否则你对它的具体含义仍知之甚少。 希望数值较大算数平均
2、数 数值较小中位数 众数序列中出现次数最多的数,1. 精心挑选的平均数我们为什么老是拖后腿,实际上，即使我们的工资都不涨，也有让平均工资涨的方法：假设盖茨和乔布斯搬来上海，我们的平均工资就会涨到10k啦,你也来上海啦？,恩，魔都是个好地方,1. 精心挑选的平均数我们为什么老是拖后腿,你知道吗？咱拉高了上海人的平均收入呢,起码拉高一千咧！,实际上，即使我们的工资都不涨，也有让平均工资涨的方法：假设盖茨和乔布斯搬来上海，我们的平均工资就会涨到10k啦,因此，当你看到某个平均收入时，首先问问：是什么的平均？包括了哪些人？ 这种说不清楚的平均数没有任何意义,1. 精心挑选的平均数我们为什么老是拖后腿,
3、2. 没有披露的数据想要什么结果就有什么结果,某位统计专家曾经建议，在被告知某个调查的结果时，你需要做的就是反问一句：“你调查了多少名被访者” 采用严重有偏的样本几乎能够产生任何人需要的任何结果。,高露洁广告,广告说啥我信啥,广告骗术中，怎样才能完全依靠机遇形成毫无指导性的结论呢？答案就是足够小的样本,2. 没有披露的数据想要什么结果就有什么结果,我们来抛下硬币。只经过少次数试验的话，你有可能得到合理但不能当结论的结果，但是很多人就拿这种结果当结论去忽悠人。 只有经过足够多次的试验后，平均数定律才是一种有用的描述，并可用来预测。,另外，当图表中有意或无意遗漏了左侧的波动范围，我们需要对平均数，
4、图表或趋势保留一些怀疑，不只怀疑，这个图表一定在坑爹没跑了！,2. 没有披露的数据想要什么结果就有什么结果,最简单的统计图形是直线类图形。在显示趋势时，直线图形非常有用。 数据是相同的，所以图形也相同，除了图形给人留下的印象不同之外，没有进行任何的伪造。 只需要稍微改变横轴与纵轴刻度的比例关系， 将纵轴的每一个刻度缩减为原来的l10 即可。没有人规定不能这样做，而这会产生一条更完美的折线绝对的视觉冲击。 显然，图形比文字更有效，因为它不存在任何形容词和副词来 破坏图形的客观性所形成的幻觉，而且谁也无法指责你。,3. 令人惊奇的图形看我72变,形象化图形的前身是普通的柱状图，在比较两种成两种以上
5、事物时，柱状图是一种描绘 数量的便捷常用的方法。但柱状图也具有欺骗性：在描述单一物体时，柱体改变宽度的同时，长度也发生变化；在描述三维物体时，物体的体积又不容易进行比较，以上任何一种情况都提醒我们应该对柱状图保留一些怀疑。数字全是2:1，但视觉效果却是4:1，而在大多数时候视觉效果起着加工资的作用。,4. 一维图形的滥用图形的魔术,不完全匹配的资料是一种保证你处在有利位置上的武器，而且屡试不爽。 你不会知道杀死的是什么细菌，你也不会知道哪种细菌引起了感冒。 你不会知道洗衣粉能洗掉的是怎样程度的污渍，也不知道能洗去多少污渍。,5. 不完全匹配的资料数字炸弹,舒肤佳广告,奥妙洗衣粉,两个事物之间的
6、关联关系并不能用于说明其中一个将引起另一个的变化。 数据是真实的，然而唯一不妥的是依据这些数据和事实推断出一个未经证实的结论。 相关显示了一种趋势，而这种趋势通常并不是那种一对一的理想关系。,6. 相关关系的误解吃的多所以笨？,对那些未加解释的平均数，我们根本不用太在意。（神马平均工资、平均智商、人均GDP都是浮云）,7. 如何进行统计操纵见证奇迹的时刻,为了使最声名狼藉的统计资料看上去更有分量、更精确，你应该使用小数。,百分数也给误解提供了肥沃的土壤，和小数一样，它也能为不确切的事物蒙上精确的面纱。,“现在就购买你的圣诞礼物，你将节省100%”听上去很有吸引力，但实际上混淆了比较的基础，相对
7、于原来的价格，价格只缩减了50%，虽然对于打折后的价格而言，减少量的确是100%，但是听上去确实比干巴巴的5折有吸引力。,平均睡眠时间约8小时 平均睡眠时间为7.8小时,平均睡眠时间为7.831小时 （哇好专业也）,变换基数还能产生增加折扣的幻觉。,7. 如何进行统计操纵见证奇迹的时刻,将一些看似能直接相加却不能这样操作的事情加在一起，会产生大量的欺骗和隐瞒,折上折！“50%折扣再打20%折扣” = 70% ？,60%,一年只上一天班？,8. 如何反驳统计资料真相只有一个,怎样凭双眼就能识破虚假的统计资料，并揭开它的老底，同样重要的是，如何在一大片充满欺骗性的数据海洋中找出可靠有用的资料。提出
8、5个问题,问题一：谁说的？,首先寻找的是偏差出于学术、名誉或收入的考虑而需要证明某些结论的实验室，希望获得一篇好报道的报界等等，他们提供的数据都有可能产生偏差当某个权威人士被引用时，请弄清楚到底资料的内容是权威的，还是仅仅扯上了权威人士的大名。Eg：xx砖家说：辐射没影响。有关部门说：油价上涨对百姓生活影响不大,8. 如何反驳统计资料真相只有一个,问题二：他是如何知道的？,数值是否足够大，从而能解释问题？观察值是否足够多，从而保证结论的可靠性？ 对于许多报告中的内容，通过观察，你会发现由于缺乏足够多的观测值，报告的内容不足以说服任何人。（前面的抛硬币的栗子）,问题三：遗漏了什么？,通常，你并不
9、会被告知包含了多少观测值，这个数据的缺失，特别当信息来源于信息存在利害关系一方时，已足以使你对整件事情提出质疑。比如，当均值与中位数相差甚远时，需要注意那些没有标明类型的平均数。 很多数据因为没有比较而变得缺乏意义。,Longlongago，x大学开始接收女学生时，一不赞成异性同校的人做了一个惊人的报道：x大学1/3的女生嫁给了大学老师！民风狠彪悍啊。,然而原始数据更清楚的描绘了事实：总共只有3个女生被录取，其中1人嫁给了老师,8. 如何反驳统计资料真相只有一个,问题四：是否有人偷换了概念？,在分析统计资料时，请留心从搜集原始资料，到形成结论时的整个过程中，是否存在着概念的偷换。比如，疾病案例
10、的增多不等于发病率的提高，民意调查中的获胜并不等于竞选时的获胜。典型的偷换概念：美国某个州长说，监狱的犯人每人每天所花费的钱与住酒店的钱一样,8. 如何反驳统计资料真相只有一个,问题五：这个资料有意义吗？,外推法是十分有用的，特别是当预测趋势时。但是，当看到利用外推法计算出来的数据和图表时，请记住：到目前为止的趋势都是事实，而未来的趋势只不过是受教育者的猜测。该方法暗含“其他所有条件都相同”以及“现有趋势将继续下去”的前提。但实际上，条件总在变化着。,某个5年期间，美国家庭拥有的电视数量增加了近10000%，按照该速率对下一个5年进行推测，你将发现电视机的总数将超过几千万，即每个家庭将拥有40台电视。,许多控制甚至扭曲都是在合理范围内进行的。统计工作者经常要在许多方法中主观的选择一个方法以描述事实。所有这些都在提醒大家，在报纸、杂志和书籍中看到统计资料、结论以及数据时，应该经过认真的思考后再接受他们。有时候，更仔细的一瞥将有利于进一步了解真相。武断的拒绝统计方法是因噎废食，也不值得提倡。,THANK YOU！,
