统计数字会撒谎（统计数字会撒谎的看法）

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1、Chapter 1内在有偏的样本我们来看一则以前的新闻报道，“1924级的耶鲁毕业生平均年收入为25111美元。”好家伙，这些人干得真不赖！大家都把孩子送去耶鲁和牛津吧，那就是高薪的代名词，年纪轻轻就能享受幸福的生活。

2、和平均数有关的一些谬误，通常会和平均数的算法有关。通常意义上的平均值就是指算数平均值而平均值有时并不能代表整体情况主要指样本容量不充分，小样本数据同样不能代表整体。

3、显著性检验方法——一种反映检验数据以多大的可能性代表实际结论、而不是代表由于机遇产生的其他结论的方法。通常情况下，单凭一个平均数来描述事物过于简单，起不到作用，不管这个平均数是均值还是中位数。

4、第四章“无事瞎忙” 介绍的还是误差范围的重要性，强调只有显著性差异才有意义，否则都是瞎折腾。《统计数据会撒谎》的内容都可以在《看穿一切的统计学》一书中找到对应内容。

5、误导读者以为是4∶1。统计数据说谎的形式很多，如何应对日新月异的作弊手段。一方面需要具有一定的统计学基础，另一方面也需要养成独立思考的能力，看到数据多思考背后的来源、业务逻辑、统计口径，这样才能不被欺骗。

6、可见，要想从统计数据中挖掘出正确的结论，并不是一件容易的事。如果只从表面上观察数据，往往会得到一些错误的信息。正如著名作家马克·吐温所言：“世上一共有三种谎言：谎言，糟糕的谎言，还有统计数据。

用事实说话，日常生活中，我们会接触到越来愈多的统计数据和资料，其中，不乏有人对数据进行造假，我们要学会甄别。事实往往在所见所闻之外数据来源的样本就是有偏差的，根据有偏差的样本得出的数据结论，也是不准确的。

《统计数据会撒谎》的内容都可以在《看穿一切的统计学》一书中找到对应内容。比如《统计数据会撒谎》前四章的内容都能从以下三章找到对应的内容。

他用通俗易懂、幽默诙谐的语言，扒开概率统计的沉闷外衣，揭开大数据的神秘面纱，让我们知道权威期刊、媒体新闻、民意调研中公布的数字从何而来，轻松掌握判断这些统计数字“是否在撒谎”的秘籍。

在报道社会经济趋势、商业状况、民意调查时用到大量数据，此时统计方法和术语就不可或缺。统计学知识能够揭露真香，也可以漫天过海。案例：某人说99%的患者被排查，涉及1059万人。用数字增加说服力，体现自己劳苦功高。

改变横纵坐标的比例，把数字换成夸张的图片，能做的确实很多。如果你无法证明自己想要证明的东西，那就展示一些其他东西，并假装它们是一样的。

统计数据就是用数字来表达的证据，这样的证据可能看起来非常的动人，因为数字让证据显得非常具有科学性，非常精确，似乎他就代表了事实，但是呢统计数据能，而且经常会撒谎，他们并不必然就证明了，他们想要证明的一切。

内容预览：人们一直宣称，世界会由数字来统治。但我所知道的是，数字会告诉我们，它被利用得是好还是坏。—《歌德对话录》，爱克尔曼每个人都知道：可以人为操纵数字，可以用数字来蒙人，甚至可以用数字来撒谎。

轻松掌握判断这些统计数字“是否在撒谎”的秘籍。同时，作者还将统计学的工具带入日常生活中，告诉我们为什么不要买彩票，为什么你家附近的商场会知道你怀孕的消息并给你寄来纸尿裤的优惠券，等等。

Chapter 2精心挑选的平均数房地产商费尽心思大力宣传，你所居住的小区是高档小区，你邻居的年均收入是10000英镑；而该区域的纳税人委员会却反复向政府强调，这里居民的平均年收入只有2000英镑，是该减减税赋了。

1、当你回过神来，你已经被蒙骗了。想要不被蒙骗，最好的办法不是你事先知道这个故事，而是要自己多多思考，用批判性思维看待问题。

2、统计数据说谎的形式很多，如何应对日新月异的作弊手段。一方面需要具有一定的统计学基础，另一方面也需要养成独立思考的能力，看到数据多思考背后的来源、业务逻辑、统计口径，这样才能不被欺骗。

3、统计数据造假会直接损害数据的真实性，使得数据失去了参考价值。如果数据不真实，就无法为政府部门和企业提供准确的参考，也无法为公众提供正确的信息。

4、而这个结论的荒谬之处在于，如果用当前的衡量标准重新计算，那么，前几代人的得分都在70分附近，而这个数值意味着智障。

5、(2400+1000+250*6+200*5+100*10)/(1+1+6+5+10)=2300/11(元）平均数为2300/11元。

数据本无对错，通过本书，我们可以更好的识别出日常哪些数据是有问题的。用事实说话，日常生活中，我们会接触到越来愈多的统计数据和资料，其中，不乏有人对数据进行造假，我们要学会甄别。

《赤裸裸的统计学》是第一本，它的作者是Charles Wheelan，一名财经记者，他尝试着用通俗易懂的笔法和具体的例子来向读者介绍一些统计学的基础理论。同时也是向另一本类似风格的统计学书籍——《统计数字会撒谎》致敬。

同样类似的书籍还有《统计数字会撒谎》，这本书知名度要高点，通过揭露“虚假数字信息”来帮助大家理解背后的统计学原理。