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事实证明，起初该报社是向1 200家大型公司发去了调查问卷，但只有14%的公司予以回复。86%的公司压根儿就不愿意公开表明自己对“囤积物品、哄抬物价”这一问题的看法。
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《商业日报》对这件事表面上是一副若无其事的态度，但事实表明它没有什么可以炫耀的资本。据说情况是这样的：收到问卷的1 200家公司中，9%的公司表示它们没有抬高物价，5%的公司表示它们抬高了，还有86%的公司什么都没说。这些回复了问卷的公司就组成了一个可能带有偏差的样本。
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要格外注意那些带有偏差的样本，到底是因为选择不当，还是像这个案例一样，调查者有意识地选择对自己有利的资料从而造成了偏差？不妨提出我们前几章的一个问题：这个样本的规模是否足够庞大，以确保任何根据这个样本而得出的结论都真实可信？
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同样，当你看到关于“相关性”的报道时也要想想：它的规模是否大到足以说明问题？案例是否多到具备显著性？作为一般读者，你无法使用显著性检验或通过足够大的样本得出一个准确结论。但对于许多报道中的内容，你在一瞥之下（或者是长长的一瞥），就能发现这些内容都缺乏足够的案例，无法让人信服。
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漏掉了什么？
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通常，你无法得知样本中包含了多少案例。尤其是当数据来源关系到利益问题时，数据缺乏就会让人对整件事情产生怀疑。同样，一个相关如果缺乏可信的测算方式（比如概率误差、标准误差）检验，那么也就没必要把这个相关当真。
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要留心那些未加说明的平均数，因为无论在什么时候，均值和中位数都有着本质的差别。
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许多数据由于无法进行对比而变得没有意义。《观察》（Look）杂志上的一篇文章在讲到唐氏综合征时曾说：“在2 800个案例中，一大半病患者母亲的年龄都达到或超过了35岁。”事实上，如果你想获知更有意义的信息，你还需要了解一下这些母亲普遍的生育年龄。但很少有人知道这些。
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这里有一段摘自1953年1月31日《纽约客》杂志“伦敦来信”栏目的文字。
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卫生部近日发布的一份数据表明，在大雾天气的一周内，大伦敦地区的死亡人数猛增至2 800人。这对公众而言无疑很震撼，因为他们向来将英国的不宜气候看作是讨厌鬼而非夺命杀手……这个冬天致命性大雾天气的造访……
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但是，这个造访怎么会是致命的呢？这一周内死亡率比平时高这么多难道不是例外吗？所有的事情都处在变化之中。那么，随后几周情况如何？死亡率降至平均水平以下，是否意味着大雾中死去的人本来就已不久于人世？这个数据的确让人印象深刻，但由于没有其他数据可以对比，所以这个数据也变得没什么意义。
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有时，材料只给出了百分数，却没有给出原始数据，这种数据也带有欺骗性。很久之前，约翰·霍普金斯大学开始招收女性学生，有个特别反对男女同校的人报道了一则让人大吃一惊的消息：约翰·霍普金斯大学33%（也就是1/3）的女生嫁给了该校的男老师！最后还是原始数据还原了事实的真相——其实当年只有3名女生入学，其中之一嫁给了大学老师。
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若干年前，波士顿商会推选出了一些做出杰出贡献的女性，其中有16人随后被载入了《美国名人录》。据说这16个人总共有“60个学位，育有18个孩子”。似乎这个信息颇为全面，不过后来你会发现，这16人中还有弗吉尼娅·吉尔德斯利夫（Virginia Gildersleeve）院长和莉莲·吉尔布雷思（Lillian M. Gilbreth）夫人。这两人的学位加起来就占了60个学位的1/3，而仅是吉尔布雷思夫人一人就育有12个孩子。
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一家公司宣布3 003人持有该公司的股份，每人平均持有约660股。这倒是实话。不过同样是实话的还有，公司共有200万股股票，其中，3位大股东的股份就占了3/4，而剩下的3 000人总共持有的股份只占1/4。
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如果给你一个指数，你也许要问是不是漏掉了什么。该指数也许是被挑来用以扭曲事实的。一个全国性的工人组织曾经表示：经济萧条过后，利润和生产指数的增长要比工资指数的增长快得多。但是，有人找到漏掉的数据时，这个作为要求涨工资的论据就失去了效力。这是因为经济萧条时期利润已经降至一个较低水平，其基数较小，所以利润在此基数上增长的百分比一定会比工资的大。
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有时候被漏掉的还有导致变化发生的因素。这种遗漏往往暗示着其他因素才是导致变化发生的主要原因。有人发布了一份数据，对比了今年四月和去年四月的零售销售额，目的是要证明今年经济处于复苏阶段。但遗漏的事实是，去年复活节假期在三月，而今年的则是在四月。
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一份报告曾指出“过去25年内因癌症死亡的人数大幅增长”。这份报告也带有误导性，除非你知道这个结论是一些不相干因素的产物。例如：以前“原因不明”的病症现在都被确诊为癌症；尸体解剖更加频繁，因此诊断更为确切；医学统计材料的上报和编纂更为完善；此外，现在人均寿命延长，因此，更多人能活到容易患癌症的年龄。而且，你看到的应该是死亡总人数而非死亡率——不要忽略这个事实，因为现在的人口总数比以前要多。
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有人偷换了概念吗？
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在分析一份统计数据时，你要注意在原始数据和最终结论之间有没有什么地方被偷换了概念。将一件事说成是另一件事可是常有的。