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4—8000美元
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5—8000美元
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6—12 000美元
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7—23 000美元
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8—24 000美元
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9—24 000美元
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10—24 000美元
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11—25 000美元
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该企业可以把所有年薪加在一起除以11，然后得到数字15 181美元。他们可以把这个数字称为平均数。这样的平均数称为算数平均数。必须注意，这样一个数字在此背景下既具迷惑性又毫无价值。该企业中没有人的年薪是15 000美元；人们挣的或多或少，工作时间也不一样。
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算数平均数必须伴随两个其他的平均数：众数和中位数。众数是一系列数字当中出现频率最高的一个或多个数值。在上述例子中实际上有两个众数——大多数人所挣年薪要么是大约7000美元要么是大约24 000美元。比起算数平均数，众数通常更有价值，有更多的相关性。
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中位数是将数字从高到低或从低到高排列之后排在中间位置的数字。上述系列数字的中位数是12 000美元；它也不是个特别有用的数字，但它确实能帮助我们建立平均数的背景。
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还有两种其他方法可以帮助建立数字的背景：全距和频数分布。上述例子中的全距是19 000美元，即从6000美元到25 000美元；频数分布告诉我们有2人挣6000美元，1人挣7000美元，2人挣8000美元，1人挣12 000美元，1人挣23 000美元，3人挣24 000美元，还有1人挣25 000美元。
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当把算数平均数理解为众数时，一个常见的谬误就产生了。“多好的公司啊，”有人可能这样评论，“平均薪水这么高。”“荒谬！”你肯定这样想，除非你知道此平均数是指众数而不是指算数平均数。
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因此，当处理平均数时，区分算数平均数和众数非常有必要，如果你能确定中位数、频数分布和全距则更佳。
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百分率也能导致误解。“在科德市长在任期间，腐败已经下降了50%。”一位科德市长的支持者如此声称。这种言论也许是真实的，但也许是从4个腐败人员减少到2个——并非多么明显的区别。然而，百分率比数字听起来更令人印象深刻。有人还可以让百分率看起来更加非同凡响：“上一任治理期间，腐败案例比现任治理期间高出200个百分点。”200个百分点听起来非同小可。事实上，两任市长治理期间的腐败水平并没有多大区别。
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还有误导性取样技巧。“60%的人支持麦考密克。”这可能是真实的，但投票也许发生在共和党人集中的区域，大部分居民都支持共和党候选人麦考密克。这种骗术是来自有限取样的一个例子。投票人的取样并不能代表全部投票选民。
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类似于有限取样的是小样本取样：“60%的人支持米勒。”同样，这也可能是真实的，但只有30人参与投票。在这30人中，18人支持米勒。但是30人并不足以形成有意义的统计数据。30人不具备所有投票人口的代表性。
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然后还有模糊的统计数字：“最近的调查表明，更多医生针对普通头疼开出的药方更偏向于Z品牌而非其他品牌。”该词汇“最近的调查”可能隐藏了大量信息，这种词汇不具备权威论证，除非提供更多信息。还有误导性统计数字：“最近的调查表明更多人宁愿选择Z品牌而非其他品牌。”可能是真实的，但看看以下数据：
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85人更喜欢A品牌
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80人更喜欢B品牌
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89人更喜欢C品牌
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91人更喜欢Z品牌
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投票人员总数为345人。这345人中有91人，或者说低于30%的人更喜欢Z品牌。尽管比起其他品牌，Z品牌的确有更多人喜欢使用，但Z品牌并未显著地占据更大市场份额。
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最后，还有诉诸大数字，这是随波逐流（乐队花车）策略的变式。“大家都在做X事情，所以，我也做X事情。”“400万美国人不可能做错。”大数字可能用来加深我们的印象，但我们未必会被打动。即使4000万人都在做X事情或者购买Z产品，也无法构成我们做X事情或者购买Z产品的理由。许多人都做某事的事实与主题毫不相干，除非有更好的论证。
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自信的推测
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