1702633120
1702633121
最常见的误读数据是在不了解整体的情况下对数据进行点评。数据不是人造的，所以信息不完整可能导致无意识的误读。
1702633122
1702633123
例1 滑雪胜地
1702633124
1702633125
科罗拉多州王冠峰发布广告说，在所有科罗拉多州的滑雪镇里，它的平均降雪量最大，借此吸引滑雪者。这是事实。但滑雪者真正需要的是雪下在滑雪坡上，而不是下在镇子里。在许多其他的科罗拉多滑雪胜地，滑雪坡上的雪更多。
1702633126
1702633127
例2 暴风雪
1702633128
1702633129
关于暴风雪，新闻报道常会这样说：“这场冬季风暴挟着雪横扫该地区，造成28起轻微交通事故。”威斯康星州密尔沃基的记者迈尔说，他常打电话给当地的警长搜集这类信息。有一天他问警长，天气好的时候通常会发生几起轻微交通事故？警长回答说大约48起。迈尔说，他也许应该在新闻报道中这样写，“今天的暴风雪，防止了20起轻微交通事故的发生”。
1702633130
1702633131
1702633132
1702633133
1702633134
“你的患者的蛀牙肯定比其他人少50%，因为他的牙齿也比别人少了一半。”
1702633135
1702633136
例3 大学申请指南
1702633137
1702633138
各大学都知道，许多学生都会查阅某些很受欢迎的入学指南，来决定要向哪所学校提交申请资料。指南上的信息是由各所大学自己提供的，当然没有哪所大学会对一些数据公然造假，比如该校入学学生的美国学术能力评估测试平均分。可是，大学确实希望这类数据看起来很好，入学标准看上去很高。如何让美国学术能力评估测试分数有利于大学录取优秀的学生呢？学生们倾向于不把低分写在申请材料中，这样可以使平均分提高。此外，申请人数增加了，录取率就会下降，显得学校挑选学生的标准比较高。
1702633139
1702633140
比如，霍巴特威廉史密斯学院在2006年声称他们的学生的美国学术能力评估测试分提高了20分，而同期全美的美国学术能力评估测试平均分在下降。
1702633141
1702633142
这些例子告诉我们，数字的意思取决于上下文联系，如果你不考虑上下文联系，单独、孤立的数字不会告诉你什么。
1702633143
1702633144
数字之间是否具有一致性？
1702633145
1702633146
例4 弥天大谎
1702633147
1702633148
汽车制造商会借钱给销售商，以便让他们有车可卖。汽车售出之后，销售商再偿还这笔钱。长岛一位名叫约翰·麦克纳马拉的汽车销售商1985~1991年向通用汽车公司借款超过60亿美元。仅在1990年12月，麦克纳马拉就借了4.25亿美元，购买17000辆由一家印第安纳公司订购的汽车，谎称用于海外销售。通用汽车愉快地把钱借给了他，因为他一直都能按时还款。
1702633149
1702633150
让我们审视一下这些数字，通用汽车公司原本也应该这样做，但它们没有。整个汽车定制行业一个月才能生产大约17000辆车，所以麦克纳马拉相当于要购买一个月的产量。这些大型、豪华和耗油量大的车是为美国州际高速公路设计的，休闲汽车贸易协会说1990年这些车中只有1.35%被出口到海外。所以，麦克纳马拉声称一个月要出口17000辆这种车是不可信的。麦克纳马拉的订单即便与这种汽车的总产量相比也很大，例如，雪佛兰公司1990年全年一共生产了100067辆全尺寸车。
1702633151
1702633152
现在，你应该可以猜到结果了。麦克纳马拉于1992年在联邦法庭上承认对通用汽车公司进行了巨额欺诈。那家印第安纳公司是他注册的一个空壳公司，发票也是假的，那些订单并不存在。麦克纳马拉用从通用汽车公司借来的新款去还旧债，以保持他良好的信用记录，并中饱私囊了一部分钱，多达4亿美元。通用汽车公司拨款2.75亿美元来弥补这项亏空，两位本应审核这笔巨额借款的高管也因此被解雇。
1702633153
1702633154
约翰·麦克纳马拉愚弄了通用汽车公司，因为后者并没有审核他捏造的数据，没有人质疑一家汽车销售商一个月竟然能订购17000辆车用于出口，整个行业每个月的产量才这么多，而出口量只有1%多一点儿。
1702633155
1702633156
例5 销售量数字
1702633157
1702633158
通用汽车公司的“凯迪拉克”是在美国畅销57年的豪华车第一品牌。1998年，福特汽车公司的“林肯”差一点儿抢走了它的王冠。《纽约时报》报道，“在宣布了令人难以置信的12月份的销售量后，凯迪拉克的销量只比第二名多出222辆。”最终，凯迪拉克销售了187343辆车，林肯共销售了187121辆车。之后，通用汽车公司宣布凯迪拉克1月份的销量下跌了38%。为何这两个月的销量差别如此之大？会不会是1月份的部分销量被计入了前一年12月份的销量中，为了赶超林肯车的销售？是的，确实如此。次年5月，通用汽车公司承认上一年12月凯迪拉克的实际销量比其公布的数据少4773辆。
1702633159
1702633160
在通用汽车公司的例子里，因为数字和我们的期望有差距，所以我们怀疑它有问题。在下面的例子中，我们确知事情有问题，因为数字不对。下面是一篇文章的一部分，内容是关于斯隆–凯特琳研究所的一位癌症研究员的，他被指控犯了科学领域的弥天大罪——伪造数据。
1702633161
1702633162
例6 伪造数据
1702633163
1702633164
“他需要想办法完成一件事，就是写有关明尼苏达小鼠实验的报告……那篇报告得到了其所在研究机构的认可，并在《实验医学》杂志上发表，其中一个统计表错得很离谱儿，哪怕是完全不懂统计学的人也能看出破绽。那张表列出了6组动物，每组20只，以及每只动物的相关数据。尽管20个比例都必须是5的倍数，但萨摩林记录下的却是53、58、63、46、48和67。”
1702633165
1702633166
数字可信吗？
1702633167
1702633168
在通用汽车公司的例子里，你可以发现可疑数字，因为它们很容易露出破绽。有时候，你可以将那些数字与有可靠来源的数字进行对比，比如每年发布的《美国统计摘要》。有时候，你也可以通过计算发现数字的破绽。
1702633169