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饮酒有助于预防心脏病;妇女们感到心脏健康,这促使她们增加饮酒;或许性格独立的妇女更愿适量饮酒并加强锻炼。果真如此,则适量饮酒与心脏之间相互联结,仅仅因为它们都与独立性密切相关。
总之,一旦对方指出特征之间的某种联结以支持其假说,你则要追问:是否有其它假说足以解释这种联结?
结论和证明风马牛不相及。下面的论述表现了运用统计数字的一种常见谬误。
某位汽车商极力赞誉一种汽车,说其大受欢迎,因为每100位买主之中,只有5位卖方抱怨汽车的低劣。于是车商说:&ot;只要95%的买主高兴,这车肯定好极了!&ot;
这段文字完全把统计数字置于迷雾之中,统计数字和结论全然风马牛不相及。我们自然无法假定所有不抱怨汽车低劣的人一定对这车爱不释手。作者只执一端(很少有买主抱怨),而结论却毫不相干,(大多数买主喜欢)。从这个例子我们得到的重要教训是:必须仔细审视统计的措辞和结论的措辞,看它们说的是否同一件事。如果不是,作者便是只执一端,而结论与之毫不相干。
数字的误区。下面我们举两个例子,它可以说明数字的误区。
其一,我们在小型机械的销售方面增加了50%,而我们的对手只增加了25%。
其二,犯罪浪cháo席卷本市。比去年的杀人案件增长了67%。
这两个例子,都使用了正确的百分比。然而,它们却疏漏了一件重要的信息即百分比所凭借的绝对数字。也许小型机械的销售是从40套增加到60套(即50%),可竞争对手的销售是从一万套增加到125万套(即只有25%)。请问孰优孰劣?
在第二个例子当中,假如我们知道所谓杀人案的增长只不过是从3件增加到5件,你心中的石头准会落回到地上了。
所以在遇到百分比时候应该仔细想一想,该百分比所凭借的数字是什么?一旦对手着手对百分比进行比较,你更要对此当心。
利用百分比眩人耳目,还有另一种常见的方式:选取便利合用的基础数据。如果想使数据大得骇人,只需把它表现成某个小数字的百分数;反之,如果想让数据微不足道,只需把它变成某个大数字的百分数。
所以说,表面的庞大和微小都是有奥秘在里边的,请看:
例一,假若有785名心理医生都对精神失常的被告表示支持,便有充分的理由让我们也对其表示支持。
例二,再假如,今年有105万多人来买汽车,我们便说汽车公司最好的年头到底来了。
例三,拳击并不如其它体育项目危险。这是因为一项与体育有关的死亡统计显示,该市棒球的死亡人数为43人,在死亡率方面领先于足球(22人)和拳击(21人)。
这些数字,有的尽力求大,有的着力求小,有的努力求准,目的都不外让你印象深刻。但是实际上,我们可以发现许多疑问。就例一而言,难道不需要知道有多少心理医生接到了调查表,多少名做出了回答,他们的合格程度是怎样?在例二中,增长用万的百分数会不会更有意义?很可能销售量不过是从104万增长到105万,而其它汽车的销售量比它不知要大出多少倍。例三竟会不了解参加这些体育项目的运动员人数便去计算百分数?谁知道拳击手的总数是否比棒球手的总数低出许多?……
以上内容,是希望你能发现对方利用统计数字扯谎的办法。主要是说:
第一,利用证据找出你自己的结论。如果与对方的结论不符,你或许便找到了某种不实之处。
第二,问清百分比的基数,以及百分比的绝对总量。
第三,一旦见到数字畸大或畸小,在解释统计数字之前确定需要了解何种百分比。
第四,确定是否需要了解平均的含义到底是平均数、中间数还是全部数。
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