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学会提问（原书第10版） 把一个结论改头换面包装成另一个结论
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有些数据确实能证明一件事，而持论者往往宣称这些数据证明了另一件性质完全不同的事，这时候他们往往在欺骗我们。这些数据压根儿就证明不了它们用来证明的一切！我们有两种策略可以帮你找出这类欺骗。
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一个策略就是对持论者提供的数据视而不见，然后问自己：“什么样的统计数据作为证据在证明他的结论方面会有帮助？”然后，将“所需”的数据和所给出的数据进行比较。如果两者之间难以吻合，你可能就发现了一个数据上的欺骗。下面的例子为你提供一个机会来应用这种策略。
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有种新的减肥药“肥脂畏”（Fatsaway）在帮助肥胖人士减肥方面卓有成效。在临床试验中，服用此药的100例人员当中仅有6例报告有药物副作用。生产这种药物的公司说：“94%的人服用‘肥脂畏’之后有了显著的积极效果，因此我们可以放心地说，我们的药物是市场上疗效最为显著的减肥类药品之一。”
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生产这种药物的公司怎样才能证明其结论——“肥脂畏”作为一种减肥药物能够达到94%的疗效？难道它不应该做一项研究，看多少人服用此药以后体重有所减轻，看这些人体重到底减轻了多少？相反，这家医药公司呈报的数据却是关于副作用出现的频率，他们假定，如果这药物没有出现副作用，那么它帮助人们减肥就会效果明显。这家公司证明了一件事（相对较少的人服用此药以后报告说有副作用），却拿它作为另一件事的结论（“肥脂畏”帮助人们减肥效果显著）。从这个例子当中得到的一个重要教训就是，我们要加倍注意统计数据的措辞和结论的措辞，看看二者是不是指的同一件事情。如果不是，作者或演说者就很可能是在用数据说谎。
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知道什么样的数据证据应该用于支持一个结论是很难的。因此，另一个策略就是不急于去看作者的结论而是先非常细心地检查作者的数据，然后问自己：“从这些数据我们可以得出什么合适的结论？”然后拿你的结论和作者的结论相比较。用这个策略来检验一下下面这个例子。
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大约半数的美国人欺骗了自己的另一半。研究人员最近在一家购物中心采访了很多人。在接受采访的75人中，有36人坦承他们有朋友曾承认欺骗过自己的约会对象。
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你有没有质疑这个例子一开始得出的结论？大约一半人在某个特定地点承认自己有朋友告诉过自己他们在和他人约会或交往过程中至少有过一次的欺骗行为。你有没有看出数据所证明的东西和作者的结论之间存在巨大差异？如果你看出来了，那你就发现了这位作者是如何利用数据来进行撒谎欺骗的。
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学会提问（原书第10版） 省略数据也是欺骗
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统计数据经常因为不完整而欺骗我们。因此，另一个在数据推理中找到缺陷非常有用的策略就是问一问：“在你判断数据的影响力之前还需要哪些进一步的信息？”让我们先看看下面的例子，诠释一下这个问题所派的用场。
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（1）大公司正在将市中心地带的小镇气息破坏殆尽。就在去年，城里的大公司的数目增长了75%。
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（2）尽管大家都挺害怕，但跳伞运动其实比其他活动比如说驾驶汽车要安全得多。拿某一个月的时间来做比较，这段时间里，洛杉矶有176人死于车祸，而死于跳伞事故的却只有3人。
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（3）艾滋病预防项目需要较大的资金投入。2009年，有54 000人饱受艾滋病的折磨。
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第一个例子当中，75%这个数字显得很吸引眼球。但是缺少了一些东西：这一百分比所依据的绝对数值。假如我们知道这种增长是从4家增长到7家，而不是从12家增长到21家，我们还会觉得如此惊讶吗？在第二个例子里，我们倒是有数字了，但是却不知道比率。难道我们不需要知道这些数字对参加这两种活动的人数的百分比而言有什么意义吗？不管怎样，参加跳伞活动的总人数比起驾车的总人数而言简直是微不足道。
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第三个例子展示了我们社会当中常见的一个事实，通过聚焦全国范围内受病痛折磨的总人数来企图引起公众对某个社会问题的关注。尽管这显然是个亟待解决的问题，但当我们将54 000除以美国的大概总人口数3亿，我们只得到一个大概2%的数值。
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当你遇到听起来让人动心的数字或者百分比，一定要当心！你可能需要其他信息来判定这些数字到底有多让人动心！当只有绝对数值摆在眼前的时候，问一问百分比是不是有可能帮你做出更好的判断；当只有百分比出现在眼前的时候，问一问是不是绝对数值会丰富它们的含义。
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另一个重要的有可能缺失掉的信息类型是相对比较（relevant comparisons）。问一下这个问题常常很管用：“这是和……相比较？”
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下面每个陈述都展现了要求做比较会给统计数据带来的好处。
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·美杜莎发胶，现在效果要好50%。
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·运动型轿车很危险，不该让它们上路行驶。2006年，有4 650名车主死于运动型轿车事故。很显然，应该采取行动才行。
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·电影预算这些年简直是骇人听闻。看看《哈利·波特与火焰杯》：这部电影的预算是308 000 000美元！
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