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在接下来的章节里，我将探讨事实性知识和无知跟个人幸福有着怎样的联系。
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关联往往非常显著。例如，我向445名美国人询问了10个有关历史、地理、公民、科学、文学、艺术和个人理财等常识性知识的问题。事实上，我通过这份问题清单，安装了一个统计软件包。我借此检验了受访者的知识水平和收入水平之间是否存在相关性。的确存在。知道更多事实的人赚的钱更多。为进一步进行解释，我有必要稍微跑题一下，对统计学进行一番介绍——我保证简短扼要。
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事实性知识与收入存在相关性
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大多数人对统计数据的认识是，民意测试和调查并不完全准确。你随机选一些人，指望他们代表整体人口。这肯定是存在“误差范围”的。
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怎样判断这个误差范围呢？这里有一个例子：我在问答测试里请人们说出时任众议院议长的名字。在当时，正确的答案是约翰·博纳（John Boehner），70.6%的受访者都选择了他。但我真正关心的是，整个美国有多大比例的人能给出正确答案。我并不真的知道，因为我没有问过美国的所有人，而是只从互联网小组里随机选择了445个人。统计数据显示，对一个包含了445人的随机样本，70.6%的误差范围是正负4.2%，也就是说，实际的人口百分比可能处在66.4%到74.8%之间。
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人们还对相关性感兴趣，这是一个更为微妙的概念。我说过，在问答测试里表现好的人，往往能赚更多的钱。这可能是一个有趣的发现，但还是老问题，我怎么能担保它反映了整体人口趋势？
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假设我调查了10名随机志愿者，其中一人既是个冷知识迷，也是个亿万富翁。光是这一点，显然会在繁琐知识和收入水平之间建立某种相关性，但这是统计学上的“噪音”，并没有什么太深的意义。
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这是统计学家非常担心的一点。他们通过p值（概率值）来表示这种担忧。用简单的话来说，p值就是一个结果纯属偶然发生的概率。这是个假阳性的概率。由于我们喜欢有意义的结果，而不是假阳性结果，所以p值越小越好。
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按照惯例，不大于0.05（5%，1/20）的p值叫作“具有统计意义的”。换一种说法，给定结果并非偶然，你希望自己对此至少有95%的把握。当然，“统计意义”的意思无非是，数据给出了相当高的概率，支持一个结论。5%的阈值没什么神奇的地方，它也并不能保证真相。然而，这是学术期刊发表论文通常所需的阈值。从发表论文的角度来说，批评者们认为，实现p=0.05的阈值，就像是扔一个20面的骰子。足够多次数地重复实验，你总能弄点东西出来发表！（这种做法叫作“p值操控”）。尽管并非四处皆准，但民意调查员和记者在汇报调查结果时，广泛采用0.05的p值。
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回到我的问答测试。正确答案率和家庭收入之间的相关性p值<0.001，意味着假阳性的概率小于1‰。如你所知，p值低本身并不证明结果有意义。但当它<0.001，你至少可以说p值简直好得不能再好了。
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现在，我们要提出另一条重要的统计学规律：相关性并不能证明因果关系。
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对此，我最喜欢用“Spurious Correlations”（伪造的关联）网站来举例子。该网站罗列了各种令人印象深刻却全无意义的统计数据。例如，从1999年到2009年，发生溺水事件的游泳池的数量跟尼古拉斯·凯奇（Nicolas Cage）拍过的电影数量相关。同一时期，“美国小姐”获胜者的年龄跟用水蒸气和高热物质杀人的凶手数量相关（见图6-1）。
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图6-1 “美国小姐”的年龄与用水蒸气和高热物质杀人的凶手数量的相关性
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如此东拉西扯的巧合，在这个数据丰富的时代很容易找到。符合统计学意义的测试不一定能过滤掉它们。只要对相关性考察得足够仔细，又花了足够长的时间，总能有人找出点什么抓眼球的数据来。
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这就是为什么关注有意义的相关性很重要。事实性知识与收入水平之间的关系有一个明显的解释变量：教育。
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知道很多事实的人可能在学校花了更长时间，受过良好教育的人会赚更多的钱。这可是美国学术能力评估测试（SAT）补习班和学生贷款的销售卖点呀。常春藤联盟高校、斯坦福大学或麻省理工学院的学位可直接换算成现金（而且会按年度不停地记录下去）。与许多有声望的职业岗位一样，学士、MBA、哲学博士或者医学博士学位，都等同是虚拟的工资卡。
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这就提出了一个问题：能不能仅用“知道事实”这一点来预测收入呢？还是说，它无非是额外提示了人接受过多少正规教育？
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统计学家常常希望消除多个预测因素对给定结果带来的影响。他们使用最广泛的一种工具是线性回归。尽管名字有点深奥，但背后的理念很简单。假设你怀疑人吃多少甜甜圈跟他的体重之间存在联系，那么，你可以用甜甜圈消费量来预测体重吗？找出答案的办法之一是，收集个体每周的甜甜圈消费量和体重变量。接下来，你找一些绘图纸，为数据图中的每一个人创建数据点（散点图）。每个点的位置表示给定个人的消费量（x轴）和同一个人的体重变量（y轴）。
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要是两者之间真的存在相关性——大吃甜甜圈的人会更重——图表上会出现一团向上的点云，从左下方推移到右上方。倘若案例的结果足够清晰，你可以用一把尺子把点云连接起来，画出趋势线。这条线，就是线性回归。你可以用它来进行预测。如果你想知道，一个人一个月吃14个甜甜圈，体重最有可能是多少，你可以在x轴（代表甜甜圈的个数）从14的位置往上画一条线，直到它跟对角的趋势线相交。然后，你就可以从交点上读到y轴上体重的预测值。
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从概念上说，统计软件创建线性回归时做的就是这件事。代码不是关键所在——要让直线与数据吻合，有着严格的数学程序，但其基本思路就跟我前文描述的差不多。
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如果你把多个预测因素加入组合，情况就变得有趣了。如果你考虑到了受访者的性别，那么体重预测会更准确，因为男性往往比女性重。为此，你需要制作一幅三维散点图，这就很难用图纸来管理了，但用统计软件就没问题了。
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所谓的多元回归，是分析大数据使用的主要技术。性别为x、邮政编码为z的地方的一名顾客，有更大概率购买a，点击b，给c投票。测量每一个具体因素有多大用处可进行预测，是这些模型的作用之一。掌握很多因素的时候，你往往会发现有些因素是多余的。包含了邮政编码的模型，就不需要再包括居住州了，因为邮政编码就给出了州，而且对居住地做了更准确的描述。软件可以识别它。
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我们理解为什么邮政编码比所在州蕴含的信息更丰富。通常，各个因素之间的重叠并不太明确，也缺乏显而易见的理由。任何数量的不同因素都有可能告诉我们一些相同的事情，但每一个因素也有可能同时在传达一些独特的信息。此时，模型通过囊括多个因素来获得预测能力。
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