生日屋数据也喜欢骗人
由于统计数据的不完整，我们经常被欺骗。因此，如果要在数据推理中找到缺陷，那就要提出这样的问题：“在判断数据的影响力之前，你还需要哪些进一步的信息？”至于这个问题所派的用场，下面的例子会告诉你。
（1）现代化办公楼正在将市中心区域的小镇气息破坏殆尽。就在去年，城里的现代化办公楼的数目增长了75％。
（2）虽然大家都心存恐惧，但跳伞运动其实比其他活动要安全得多，比如驾驶汽车。在一个月的时间里，洛杉矶死于车祸的人数为176人，而死于跳伞事故的却只有3人。
（3）艾滋病预防项目需要投入大笔的资金。仅2009年，全美国就有54000人饱受艾滋病的折磨。
先看第一个例子，75％这个数字看上去很吸引眼球，但是缺少了一个关键数字，即这一百分比所依据的绝对数值。如果我们知道这种增长是从4家增长到7家，而不是从12家增长到21家，我们可能就不会觉得非常惊讶了。在第二个例子里，倒是出现了明确的数字，但却没有讲明比率。想知道哪项活动更安全，我们就有必要知道这些数字对参加这两种活动的人数的百分比是多少。无论如何，参加跳伞活动的总人数跟驾车的总人数相比，肯定会少很多。
最后看第三个例子，它向我们展示了社会当中常见的一个事实，通过聚焦美国境内受艾滋病折磨的总人数，来企图引起公众对这一社会问题的关注。很明显，这的确是个亟待解决的问题，但当用54000除以美国的大概总人口数3亿时，我们只得到一个大概2％的患病几率。
如果你听到一个让人非常动心的数字或者百分比，千万要当心！你可能需要了解一些其他信息，以便进一步判定这些数字到底有多让人动心。在只有绝对数值摆在眼前的情况下，你最好问一问百分比，这有可能帮你做出更好的判断；在只有百分比出现在眼前的情况下，你最好问一问绝对数值是多少，这能丰富百分比的含义。
此外，还有一个重要的有可能缺失掉的信息类型，即相对比较（relevant comparisons）。你可以提出这样一个问题：“这是跟……相比较？”
请看下面几个陈述，它们都展现了要求做比较会给统计数据带来的好处。
（1）欧莱雅洗发露，现在效果要好50％。
（2）运动型轿车非常危险，不该让它们上路行驶。2006年，有4650名车主在运动型轿车事故中丧生。很显然，相关部门应该立刻采取行动。
（3）近些年来，电影预算简直是骇人听闻。比如《哈利·波特与火焰杯》，这部电影的预算高达308000000美元。
（4）美国的文化正在日益向弱智化靠拢，更多的证据包含在以下事实当中：前些天，《纽约时报》一篇文章称，在接受釆访的年轻人中知道美国内战哪一年爆发的人还不到50％。
先看第一个例子，我们难道不应该问一问：“比什么要好50％？”是其他没效果的洗发露？还是欧莱雅以前的洗发产品？第二个例子，难道你不想知道假如不涉及运动型轿车，这些死亡数字中有多少是本可以避免的；其他不含运动型轿车的机动车恶性事故又有多少，跟它们涉及的死亡数字相比，上路行驶的运动型轿车发生事故的百分比是多少；跟运动型轿车意外的死亡数字相比，它的里程数有多少？第三个例子，一部电影的预算和其他电影的预算之间存在什么样的联系，是这部电影特别不同寻常，还是它能够代表整个的电影产业的现状？至于第四个例子，关于美国内战的日期方面的知识，这样的调査结果跟20年前类似的调査得出的结果比起来有什么变化？
总而言之，当你遇到统计数据不完整的时候，一定要及时提问“我被骗了吗，是否有一些相关的信息缺失了？”
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