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（或许你会说用四色彩页的被截断的曲线图同样也能达到这一目的，但这似乎不太厚道。一张被截去下半部分的曲线图夸大了人均增长的钢铁产量。所以，上面画的对比图不仅节省纸张，还做到了事半功倍。）
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也许有些人会说是画图水平太差。但是这好比少找了钱，如果收银员所犯的错误都对其自身有利，你就不得不产生怀疑。
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《新闻周刊》杂志曾经运用图表来说明“美国人更长寿了”：图上有两个男子，一个代表1950年前后68.2岁的人均寿命，另一个代表1879—1889年间34岁的人均寿命。该杂志用的还是那一套老把戏：第一个人的身高是第二个的两倍，因此，前者的体积或重量是后者的8倍。为了达到更好的效果，图表给人以极其夸张的感觉，我将其称为“新闻炒作”（通过用极度夸张及捏造情节的手法来渲染新闻事件）的一种形式。同一期杂志里还有一张被截断的惊人曲线图。
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随意更改图像中物体的尺寸还有其他弊端。1860年全美国有800多万头奶牛，而1936年奶牛数量增加到了2 500多万头。为了表示该项增长，有人画了两头奶牛，一头是另一头的3倍高，这就造成了我们讨论过的那种夸大效果。而且，急性子的读者看到这幅图也许会得出更奇怪的结论：1936年的奶牛比1860年的要大很多。
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如果用相同的欺骗技巧来描述犀牛数量，你也会得到同样的效果。奥格登·纳什曾将“犀牛”（rhinosterous）与“荒谬”（preposterous）一词的发音搞混。这个词用来形容这个方法真是再好不过。
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统计数据会说谎：让你远离数据陷阱 [:1701039017]
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统计数据会说谎：让你远离数据陷阱
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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。如今统计数据让人眼花缭乱，几乎没人会注意到其中的差别。使用“看似相关的数据”绝对有用，这种手段向来有效。
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你无法证明你的特效药能治疗感冒，但你可以用大字标题发表一份实验报告，报告声称只要半盎司（约14.17克）该特效药就可以在11秒内杀死试管中的31 108个细菌。不过你这么干的时候，要确保这个实验室声誉良好，或者它的名字如雷贯耳。然后，将这份报告全文复印下来，并给报告配上一张身着白大褂的医生肖像。
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但是，千万不要在你的报告中提及你的高招儿。抗菌剂在试管里效果显著，但在人体喉咙里效果却一般，尤其是病人需遵医嘱将药稀释后服用，以防烧坏咽喉组织。这种事不应该是你要指出的，对不对？说清楚你的药会杀死哪种细菌只会使问题更加复杂，千万不要这样做。没有人会关心哪一种细菌会导致感冒，特别是引起感冒的也许根本就不是细菌。
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事实上，人们并不知道试管里林林总总的细菌与造成感冒的根源有何联系，也并不打算去认真研究，尤其是在擤鼻涕的时候。
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也许这个例子过于明显，人们很容易就能发现其中的破绽。不过，“看似相关的数据”往往不会就以这样的形式出现在广告中。无论如何，这里还有个更高明的办法。
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假设在美国种族歧视愈演愈烈的某个时期内，你被任命去“证实”情况并非如此。这个任务并不难。你可以做一个民意调查，或者更好的办法是找一个信誉良好的组织为你调查。找一些典型人群，问问他们是否认为黑人与白人的工作机会均等。定期对这个问题进行一次调查，你就能得出一个报告。
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普林斯顿的民意研究所（Princeton’s Office of Public Opinion Research）曾对这个问题做过调查。有趣的是，调查结果证明实际情况往往与表面现象不符，民意调查时尤为如此。每个被问及工作问题的调查对象也要回答一些为了考察此人是否强烈歧视黑人而设计的问题。最后调查结果证明，歧视情绪最强烈的人多半就是在被问及工作机会是否均等时回答“是”的人。（而实际上，大约2/3同情黑人的调查对象认为黑人与白人工作机会不均等，大约2/3带有歧视倾向的人则认为两者机会相当。）显然，就这个调查来看，你无法准确得知黑人的就业情况，不过你了解到了不少与种族态度相关的有趣事实。
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所以你就能明白，如果你在调查问卷中增加有关种族歧视的问题，你得到两者工作机会均等的答案也会增多。这样你就可以公开你的调查结果了：民意调查表明，黑人所受待遇向来公平。
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通过巧妙地使用“看似相关的数据”，你获得了非凡的成果，实际情况越糟糕，你的调查却能使它看起来越好。
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这还有个例子：“27%的名医抽烟时选择亮嗓牌（Throaties），其比例远高于其他品牌。”当然，也许这个数据本身就是通过多种不同的方式伪造而来，不过这也没什么差别。对这个毫无关系的问题的唯一答案是：“那又怎样？”一般来说，人们对医务人员相当尊敬，但是医生真的就比你更了解香烟品牌吗？难道他们有什么内部消息能告知他们哪种香烟品牌的危害最小吗？当然没有！你的医生肯定会这样回答。然而“27%”这个数据听起来总是让人觉得不简单。
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