一秒钟看穿统计陷阱

实际上这个调查体现出来的是有 1472 个人更喜欢喝茶，828 个人更喜欢和咖啡，但是还有剩下 7300 个人没有给出答案——这是光看结果分析的读者所无法知道的，所以不能简单地相信一个直接而草率的结论。

最后我们要注意保持对统计图示和统计数据的敏感性。图标会有意无意地通过巧妙设计（比如横纵轴的尺度问题），从而使得这幅图凸显的内容就是作者期望读者能够收到的信息。

在观看图表的时候，我们可以试图在脑海中想象出与图像所对应的具体数据，只要图像不是捏造的，那么就能够在一定程度上摆脱视觉上的误导。然而白底黑字的统计数字又怎么会出错呢？捏造的数字当然是错误的。

比如当年闹得沸沸扬扬的 87.53%事件 ，但如果报道中提到的被调查人数是 130 人，不知道还会有多少人能发现这个数据不正确？

113 个人表示支持的话，那么支持率是 86.92% ，114 个人表示支持的话，那么支持率是 87.69% ——无论如何也得不到 87.53% 的数据，但是这样造假的数据却大大提高了可信度，让人再难发现起谬了。

实际上，很多的假数据都利用到了人们天生对“精确的数字”的信任——“在校大学生每日开销大约为 50 元”的说法就不如“在校大学生每日开销为 51.74 元”更显真实。仔细想想，我们每天接触着海量的信息，身边有多少数据是这样以假乱真的呢？

或许对于那些统计学家来说，只有下面这幅图才让人感到一点点的安心吧：

编者按：2015年即将过去，很快各种年末统计数据也将随之出炉。不管面对谁给出的数据，还都是多留个心眼吧。

来自：36大数据