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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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·我们的文化正在日益向弱智化靠拢，更多的证据包含在以下事实当中：最近《纽约时报》一篇文章说接受采访的年轻人中知道美国内战哪一年开始的人还不到一半。
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说到第一个表述，我们难道不需要问一问：“比什么要好50%？”是其他没效果的发胶？还是美杜莎以前的发胶产品？第二个例子，难道你不想知道如果不涉及运动型轿车，这些死亡数字中本可以避免掉的有多少，其他不含运动型轿车的机动车恶性事故又有多少，和它们涉及的死亡数字相比上路行驶的运动型轿车到底有多少，和运动型轿车发生的死亡数字比较运动型轿车行驶的里程数有多少？谈到第三个例子，一部电影的预算和其他电影的预算之间有怎样的联系，是这部电影特别不同寻常，还是它代表了整个的电影产业？谈到美国内战的日期方面的知识，这样的调查结果和20年前类似的调查得出的结果比起来又怎么样？
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当你遇到数据的时候，一定要问一句：“有什么相关的信息缺失了？”
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学会提问（原书第10版） 表述方式不同效果更加动人
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每天吃太多高脂肪含量的肉食品使患肠癌的概率增加了25%。
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新的癌症药物的效果令人失望，数据显示乳腺癌减少的绝对值只有0.5%。
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统计数据在论证中的常见用法（尤其是关于健康风险类的论证）就是报告作为某种医疗干预后的风险降低情况。这里的报告很可能具有欺骗性。同样数量的风险减低可以用多种不同的形式报告，例如用相对方式而不是绝对方式进行表述，这些不同形式可以极大影响到我们对于实际的风险降低数值的认识。
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想象一个65岁的女性刚患了中风，和她的医生一起商量治疗的方法。医生引用了三种治疗方法的相关统计数据：
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（1）甲种疗法可以减少33%的未来再次患中风的可能；
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（2）乙种疗法可以减少3%的绝对风险，从6%降低到3%；
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（3）丙种疗法，有94%的女性在十年里不会再患第二次中风，而没有接受这种疗法的病人有91%的人十年里不再患中风。
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她该选择哪种疗法呢？我们猜想要是你的话，你会选择第一种治疗方法。但是所有这些选择都指向同样的治疗效果，只不过是以不同的方式来表达风险而已。第一种（33%）是相对危险度降低率，如果一种疗法将心脏病的风险从100例中的9例减少到100例中的6例，风险就降低了1/3，或者33%，也就是9减去6再除以9，或者说不治疗的风险减去治疗的风险再除以不治疗的风险。但是绝对风险的变化，从9%到6%，却只有区区3%，而疗效好的结果只是从91提升到94，也仅仅只是提高了3个百分点。关键问题是以相对方式，而不是绝对方式来表达风险减低值，可以让疗效显得比实际情况好得多，而当一种疗法其好处是以相对方式而不是以绝对方式表达时，个人更愿意使用这种疗法。正如你所期望的那样，医药公司通常在他们的广告中使用相对风险，媒体报道也倾向于关注相对风险。
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在你知道了肠癌绝对发病率是从4%增长到5%，癌症绝对发病率是从1%降低到0.5%以后，现在你明白了该怎样给本部分一开始提到的那两个事关风险的例子提供不同的答案了吧。当你遇到使用这样的统计数字的论证，一定要判断这些风险降低是怎样判定的，如果用绝对方式进行表达这些结果会有怎样的不同，会变得更加动人还是褪色不少。
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