读书笔记：《学会提问》 Neil Browne - 第10章 数据有没有欺骗性

统计数据具有很大的欺骗性，他只是一个数字表达的数据，一个只是浮于表面的东西无法深入证明深层次的东西

如何去判断数据是否具有欺骗性？               1.对于数据来源进行判断和寻找。例如大学生自己都做过调察问卷，得到过一些数据，先不讨论问卷的好坏，问卷的受访者就可以解读他数据的有效性，我就这样做过，数据直接靠自己乱想的，要不就是直接在网上发布，广撒网，完全不在意受访者是不是目标人群。                                                                   2.平均数值。我们实验数据中所谓的平均值是怎么样求出来的。平均是可以是A数值相加再除去数目；B从高到底，去中间数;C寻找频率最高的数值。当最高和最低有很大差距时，A可信度低，B的可信度也不高，具有太多偶然性，C只有频率高才具有代表性。    3.理由A无法支撑结论B。想证明B,需要询问c，但他去问a，a和c存在一些联系，可是，a不是c，无法支撑b。                                        4.数据信息不完整。比如只有一个数值，却没有相关比例，以及具体解释。                      5.表达方式不同，影响也不同以发病为例子，一样是100例中，9人减到6人复发。可是写法上可以写，复发率由9%降到6%；运用新疗程94%的人不再复发，原来只有91%;减少了33%的复发率。你只要看到具体数据，那么其实这些表达都是一个意思。所 以我们需要了解数值如何进行计算。

评估线索：1.尽量找出获得数据的相关信息，越多越好，问一下是怎么样知道的       2.了解平均值时，你需要了解它是怎么计算的，还有其他相关数值吗？比如全距或数值分布                                                                     3.数据使用者拿一件事的结论来证明另一件事时要当心                                                           4.先不要看作者或演说者使用的数据，把所需的数据证据和实际提供的数值做比较          5.从数据中心得出你自己的结论。如果这结论和作者演说者结论不一致，那么就有可能哪里出现错误。                                                   6.判断有什么信息缺失了。对于误导性的数字和百分比以及缺失的比较，你要特别当心。