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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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众所周知的与主题无关的类型还有很多，我们可以在此引证，让我们再看一种类型——诉诸权威的一位远亲。如果有人做出推断性的认定，却表达得好像事实一样，这种现象被称为自信的推测。比如，有个人保证：“我敢肯定……”“我就知道……”“我有理由相信……”“我可以自信地说……”
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这种先验性做出了保证，但这些保证根本无法兑现……
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有个子类别是诉诸个人经历：“从我个人经历中，我认识到……”“以我个人经历而言，我知道……”“我认识某人，他……”这种先验的形式也保证它们如事实一般，但是支撑这些保证的理由并不可靠。个人经历可以提供指导方针，但它们内部本身并未构成接受某一立场的标准。
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有时候多米诺理论（连锁反应）也被当作证据来使用。“如果做A事情，则B会发生。如果B发生了，则C也会发生。如果C发生了，则D也会发生。”的确，有时候我们能够以一定程度的准确性来预测未来。如果我们炸掉大坝，水肯定会淹没下面的谷底。但是，往往应该说“可能”的时候，却有人极其频繁地使用“肯定”。“除非我们认可这份合同，否则员工肯定会罢工。”其实，也许会也许不会。这种言论作为证据是不可信的。说话者把推测混淆为事实。也许那种推测发生的可能性非常高；然而，它还是一个推测，未必是事实。
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最后，还有诉诸全知全能。这种情况一般出现在推测假如有其他事情发生或者不发生，现在情况会变得如何：“如果肯尼迪不被刺杀的话，那么他就能够更快地结束越南战争；如果战争很快结束，那么我们就不会如此敌视政府；如果我们没有如此敌视政府，那么我们就不会有60年代末的激进青年运动；如果我们没有如此激进的青年运动，那么我们就不会形成普遍蔑视权威的国家形象。”此言论者可能会为犯了极度简单化的错误而后悔，但他也犯了把推测混淆为事实的错误。推断是可以的，但是没人有足够的全知全能去说某事一定会发生。
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这样的论证方法经常使用，为我们的失败寻找合理化（文过饰非）的借口：“如果我昨晚没有熬夜，那么我应该会更清醒；如果我更清醒一些，那么我可能会留下更好的印象；如果我留下更好的印象，那么我可能就得到这份工作了。”再次说明，推测就是推测，不应该盖上事实的戳记。
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本章引用了若干与主题无关的诉求案例。因为完全排除与主题无关的事物的讨论极其罕见（有些讨论中与主题无关的情况甚至泛滥成灾），所以保持警觉非常重要，不要轻易地被其说服。与主题无关的内容时常隐现的原因很复杂，但其中必有一个原因，就是企图说服别人的人自身并不客观，并且无所不用其极地支持自己的信念、立场或态度。此外，这些信念和态度常常并未经过明晰地论证阐述，因此，这些人也没有十分准确充足的理由。“我知道我喜欢什么，别用事实来糊弄我”并非夸大言辞，用这种话来形容他们的态度并不为过，我们都会与这种人打交道。
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