这是李婷365日写作计划第62天的写作内容

本次写作是基于《学会提问》第10章

主要讲述了什么？

讲述了数据具有欺骗性的问题。

细节上是如何安排的？

讲述了找出欺骗性数据的方法，以及了解具体数据的含义和局限。

欺骗性的统计数据

统计数据就是用数字表达的证据。
这样的证据可能看起来非常动人，因为数字让证据显得非常具有科学性，非常精确，似乎它就代表了“事实”。

但是，数据真的是科学，准确的吗？我们地多想想其中的问题了。

如何找出欺骗性的统计数据

1.它们是怎么得来的
用大量的数字给别人加深印象或让别人肃然起敬，这些呈现出来的数字的精确性常常会让人怀疑。
所以，在相信这些数据之前，尽量找到足够多的关于这些数据是如何采集的信息。

2.对提供的数据视而不见
我们要问自己：“什么样的统计数据作为证据在证明他的结论方面会有帮助？”。
然后，将“所需”的数据和所给出的数据进行比较。如果两者之间难以吻合，你可能就发现了一个数据上的欺骗。

3.注意数据与结论的措辞
我们要加倍注意统计数据的措辞和结论的措辞，看看二者是不是指的同一件事情。如果不是，作者或演说者就很可能是在用数据说谎。

4.对提供的结论视而不见
不急于去看作者的结论而是先非常细心地检查作者的数据，
然后问自己：“从这些数据我们可以得出什么合适的结论？”然后拿你的结论和作者的结论相比较。

平均值&百分比

除了要知道数据是怎么产生的，也要知道数据的含义和数据存在的局限。

当你见到平均值的时候，一定要记得问一下：“是平均数、中位数还是众数，选择的平均值不同会不会产生什么影响？”

判断了数据的平均值是哪一种，也要分析事件的的全距和数值分布，这样对数据多了一个有用的视角。

当只有绝对数值摆在眼前的时候，问一问百分比是不是有可能帮你做出更好的判断；
当只有百分比出现在眼前的时候，问一问是不是绝对数值会丰富它们的含义。

百分比的数据很可能缺失掉的信息类型是相对比较。问一下这个问题常常很管用：“这是和……相比较？”