在生活中，统计学无处不在，每件事、每个人似乎都可以用统计数字来说明。特别是进入大数据时代以后，统计学更是成为了一门非常有用的学问，它不仅可以帮助我们解决很多重要的社会问题，它还可以提升个人的思维层次，成为你在职场实用的高智商武器。

但是，统计学本身因为包括大量的数学内容以及专业术语，以至于让人望而生畏。

直到我读到了《赤裸裸的统计学》这本书，作者查尔斯.惠伦用生活中有趣的案例、生动的语言，彻底揭开了统计学的“神秘面纱”，让我们知道媒体期刊、民意调研中公布的数字从何而来，告诉我们“统计数字也是可能撒谎的”。同时，作者还用统计学的思维帮助我们明白，为什么不要买彩票？别人有没有撒谎？你该不该相信公开的新闻报道？等等

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我们不需要成为统计学专家，只要了解一些基本的统计学常识就能帮助我们在生活和工作中做出更好的判断。

1.概率

举个例子，在学校进行的考试中，多名考生以同样的答案答错同一道题的情况是极为少见的，通常发生的概率只有不到百万分之一。当某一群考生答错题的时候，他们的错误答案不应该是完全一样的，如果错误答案完全一样，那么他们就有可能是相互抄袭。又假设考生在难题上的正确率大大高于容易的题（这意味着他们有可能提前知道了答案）

A. 作为一名商务人士，我经常得对各种中间商渠道反馈的信息做出判断，以便制定最优的价格策略。

比方说渠道A反馈我的价格高出了市场接受价10%，称如果我不降价就会丢失订单。

降价还是不降价？降价可能牺牲利润，不降价可能丢失订单，两者都有风险。

最简单的做法就是搜集其它渠道的信息，从B渠道，C渠道（他们彼此互为竞争对手，串通的可能性极小），如果他们反馈的信息都是差不多，那我最好相信他们的话。因为，如果他们都撒谎的话，不太可能提供几乎一样的数字。

B.再来看一个经典的琳达问题：

琳达，31岁，单身，一位直率又聪明的女生，主修哲学。在学生时代，她就对歧视问题和社会公正问题较为关心，还参加了反核示威游行。

请问以下答案哪个更有可能？

A.琳达是银行出纳

B.琳达是银行出纳，还积极参与女权运动。

如果你的答案是B，那么恭喜你，你和85%的斯坦福大学商学院学生的答案一样，都答错了。

因为从逻辑上来说，积极参与女权运动的银行出纳的集合包含在银行出纳的集合之中，每个持女权主义理念的银行出纳本身还是银行出纳。因此，琳达是位积极参与女权运动的银行出纳的概率，就一定比她只是个银行出纳的概率低。

赌场仅仅靠概率就能赚钱，即使是没有任何欺诈的公平赌博，赌客获胜的概率也永远小于赌场。据说，学习过统计学的人通常不会去赌场，也不会买彩票，因为那是对其智商的侮辱。

C.赌徒谬误：

人们常犯的另一个常见错误是，面对相互独立的事件浑然不知，甚至还将它们作为相关事件进行处理。

假设你在赌场观看人们押大小，前面连续出了9次大，有人就会想当然地认为下一次会出现小。于是，加大赌注，结果还是大，赌徒因为他的误判而输得精光。

赌徒谬误：人们相信命运具有一种平衡力量，但独立事件不存在平衡的力量。

就像抛硬币一样，哪怕你连续抛出了99次正面朝上，你抛第100次正面朝上的概率仍然为1/2。

我刚参加工作的时候，工作清闲而无聊，收入还比较高。我一度迷上了赌博跑马机。有一次，我连续押了多次5号马，它都没跑第一。我牛脾气上来了，执拗地认为它总会跑第一。于是，我不断加大赌注继续押5号马，试图捞回损失。结果，我输光了兜里的所有钱，不得不徒步1个多小时走回家。

后来读到赌徒谬误这个概念，我狠抽了自己一嘴巴。从此，我不再赌博。

2.百分比

现在连小学生都已经学会如何计算百分比了，但成年人却经常犯错。

不信？试试下面这道简单的习题吧。

假设某家商场正在出售一款连衣裙，售价为每条100美元，随后该商场的经理将所有商品的价格都下调了25%。但这位经理很快被解雇了。新来的经理否认了前任经理的做法，将所有商品的价格又上调了25%，那么那一款连衣裙的最终的售价为多少？

如果你想说是100美元的话，你还是学点统计学吧。

连衣裙的最终售价应该是93.75美元，计算过程在此略过。

如果公司打算给员工提高薪水，每一位加薪10%，看起来很公平。但别忘了高管年薪100万，加薪是10万元。而基层员工年薪5万，加薪仅5仟元。貌似公平的加薪其实并不公平。使用百分比——每个员工加薪10%要比高管加薪是基层员工的20倍更容易接受。

在一项研究中，看到“每10000个人中有1286人因某种疾病而死亡”的人，比看到“某种疾病导致24.14%的人口死亡”的人更有可能认为此疾病的危害性更大。其实前者的风险只是后者的一半。

绝对数额比百分比感觉更大。

我在销售中给客户降价一般会使用绝对数，比如每吨降价100美金，让客户感觉降价幅度比较大，得到了实惠。而我要求供应商降价时，则尽量使用百分比，比如要求对方降价1%，让数字显得小一些。

3.回归平均数

有一个叫做“体育画报封面的诅咒”的说法，即成为《体育画报》封面人物的运动员或团队，在之后比赛中的成绩会出现不同程度的下滑。诅咒这种说法并不科学，按统计学的解释是，能上封面的通常都是那些近期表现特别出色的运动员或队伍，如20连胜之类的异乎寻常的竞技表现，而他们之后的比赛成绩不过是回归正常水平。

在传统的中国教育中，一些家长相信“黄金棍下出好人”。孩子成绩不好时，家长就是简单粗暴一顿打。有时，打完后孩子成绩似乎好了一些。过了一段时间，孩子的成绩又下降了。家长再打一顿，成绩又上升了。家长因此得出结论，处罚有利于孩子提高成绩。

有些人一感冒就吃药，认为吃药后，症状缓解快，能更快恢复。

将以上三种现象联系在一起的其实就是均值回归。

特别出色的表现后会移向均值。孩子不打下次成绩也可能变好一些。一般感冒不吃药过几天也会好。

在做来年的销售预测时，我会根据过去一年的数据来做相应调整。去年表现优异的产品，我会调低数字，而去年表现特别差的产品，我预测则会更大胆一些。根据均值回归，我预测的准确性会得到提高。

当事情处于低谷时，无论我们尝试什么，都可能见效。

所以，我们在低谷时应该多折腾，也许你的努力真有效。即使无效，均值回归规律也可能帮到你——业绩还是显著提升了。据此，你可以在年终报告中写下浓重的一笔“由于你的不懈努力，终于走出了低谷，业绩触底反弹了。”

除了以上提到的概率、百分比和均值回归外，书中还用大量生活中的案例和小故事来讲述了大数法则、小数定律、正态分布等基本的统计学概念。

就像举重练习能够锻炼你的肌肉一样，统计学就是思维的举重训练，它将成为你提高职场竞争力的高智商武器。