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当你检验末尾数字时，你需要数一数销售报告数据中每一组末尾两位数各出现了多少次。由于可能的两位数共有100个，因此你可以绘制一幅有100个矩形的直方图。
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图10-5能让你略微了解实际数据看起来大概是什么样子。它记录了由Execl电子表格生成的500个随机数据。对一家小企业17个月里的每日销售额或者10年里的每周销售额来说，500是合理的数据量。即便有500个数据，图表的噪声仍然很大，变数极多。在这种情况下，68这个两位数完全不曾出现过，10、53、74这3个两位数的出现概率则是预期概率1%的两倍。对随机数据而言，这是在你料想之中的正常变化。
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图10-5 500个随机数据末尾两位数的分布情况
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现在，让我们来看看伪造数据吧。
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图10-6说明了500个伪造数据末尾两位数的分布情况。即使随便一瞥，你也能看得出，它与500个随机数据末尾两位数的分布情况有很大的不同。93和94这两个两位数的出现概率达到4%以上，这一点是很难发生在随机数据上的。而12这个两位数完全没有出现，同样也是极不可能的。
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以下3个问题是检验数据可信度的3个标准。尝试回答这3个问题，任何一个问题的回答为“是”，都会提高数据的可疑水平。
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（a）是否有一个两位数（或多个两位数）莫名其妙地比其他两位数出现次数更多？
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（b）末尾两位数均为同一数字（尤其是00和55）的出现次数是否始终低于平均水平？
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（c）递减两位数（10、21、32、43、54、65、76、87、98）的出现次数是否总是更多？
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图10-6 500个伪造数据末尾两位数的分布情况
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在本例中，问题（a）的回答显然为“是”。这些数据也同样回避了问题（b）中的同一数字重复的两位数。在你的预期中，10%的数据在末尾两位数上应该为同一数字，而这500个数据中，这种情况只出现了20次，仅占4%。00、55和77这3个两位数都完全不曾出现过。
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在这500个数据中，有44个降序两位数，这几乎完全吻合预期概率9%（因为100个数据中，降序两位数应为9个）。因此，从标准（c）来看，这些数据没什么可疑的。
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上述数据未能通过3项标准的两项。如果这是一家小企业的销售额，我们最好检验更多数据，或更详细的数据，并借此观察卖家如何应对我们提出的需求。
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至于检验数据的繁琐事宜，你不必担心。我们只需要剪切数据并粘贴即可。你可以要求对方把数据存为Excel文件或其他兼容文件，复制到本福特定律检验模板里。在网上，你可以找到免费模板，其中有一套还是尼格里尼本人设计的（NigriniCycle.xlsx）。把数据粘贴进去之后，你可以按照说明在若干数据列里填写预设公式。接着，图表立刻生成，你可以标注末尾两位数或其他常见测试。另外，这些免费模板还给出了统计意义上的数学量度，比目测数据更加可靠。
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超级预测术
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如果公司最近数据里的数字分布情况与公司过去的情况背离，这就是欺诈的迹象。
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贪污犯和骗子在伪造数据时会不自觉地反复使用降序的两位数，如10，21，32等。
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伪造数据者对重复的两位数如00或55使用不足，认为它们显得不够“随机”。
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剪刀石头布：如何成为超级预测者 [:1701527503]
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11 阈值效应与整数的不妥
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纽约市的一名保险推销员有一个其公司设立的返还工作费用开支的账户，他由此想出了一套完美的骗局。他所在的公司因为想要实现无纸化办公，规定：收据提交扫描件而不是原件。推销员发现，他可以用黑笔涂改收据，将1改成7或者9，而低分辨率扫描出来的图片看不出修改痕迹。
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自此以后，他费尽心思，让自己收据上的金额以1作为首位数。他兴许会点个18美元的早餐，或是入住房费178美元的酒店。接着，他就在金额上动手脚，报销98美元的早餐或者778美元的房费。
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笔尖轻轻一划，他就能每笔开支净得70～800美元。可惜他不走运，他所在保险公司的审计部门很早就采纳了本福特定律分析法。这样一来，首位数异常就足以提醒审计师这名推销员的收据有问题了。他们发现，该推销员提交的收据金额的首位数中，7和9太多，1又太少。调查证实了推销员动的手脚，公司把他告上法庭，责令他将欺骗所得如数归还。