上一篇文章分享了，提升对消息可信度的判断力的前2个习惯，这回来看看第3个习惯：看到列举的数据，先想一下。
有些消息为了让我们感到内容很可信，且接受其观点，往往会罗列大量事实数据来作为论据，且论证的逻辑也非常清晰，难以反驳。如果文章还是从影响力比较大的媒体平台发布的，看起来就更可信了。
可只要你认真查看下那些数据，就会发现这些论证材料是有缺陷的。证明材料有缺陷不是大问题，因为任何人或组织都难以做到完全的客观中立，出现缺陷也在所难免，通过读者与作者的讨论，还是可以沉淀出一个客观可靠的信息。
会成为大问题的是，有些人为了自己的私利，故意利用数据统计漏洞来误导读者，所以我们在阅读消息中的数据时，也要懂得辨别真伪，避免被骗。这里分享3种典型的“数据不靠谱”情况：
1.用平均数制造虚假繁荣
“被平均了”的现象，相信你也见过吧，遇到新闻里说：我国人均年收入达到了xx元，你大吃一惊：“啊，我拖后腿了”，或是百度查到自己城市的人均工资水平是xx元，你拍腿直呼：“不，有钱人太多啦，这是虚假的繁荣”。
可见，用平均数来代表收入水平，是很不准确的，往往出现虚假的繁荣，描述收入这类信息时，更准确的值是用中位数或众数，而不是平均数。
2.以偏概全提出错误结论
这里跟你举一个书中的案例，来自《统计陷阱》，在1949年的新闻报道中，通过问卷调查统计得出1924级的耶鲁毕业生年均收入有25,111美元，这让家长们相信只要把孩子送进耶鲁大学，毕业后会有高收入。
书中的案例都是有“陷阱”的错误结论，很显然的是它用了平均数，那你有发现除了平均数之外，另一个有"陷阱"的地方了吗？
“陷阱”出现在回复这份问卷的毕业生范围，即数据的收集环节，因为问卷调查可以联系到的毕业生大部分是有声望，有高收入的人群，而那些低收入的毕业生要么很难联系到，要么拒绝填写这种问卷，所以这些调查结果只代表了收入高的那一批同学的答案，最后就导致了“以偏概全”的错误结论。
3.假借专家或机构名义发布虚假数据
网络上的一些文章，数据看起来挺真实的，但当你想了解下数据出处时，就会发现，要么数据没有明确的出处，要么是很难搜索到的或是模糊的人名和机构名，数据真实性无法追溯，也无法查证。
这个现象有多常见，你可以试着在刷到有数据展示的文章时，搜一下数据出处，看看是否可以溯源。
信息爆炸的网络上，拥有独立思考能力越来越重要，这需要建立在真实数据的基础上，可网络上很多消息的发布方，或是因为无知，或是带有私立，制造了“数据不靠谱”的情况，诱导我们做出错误的判断，所以我们平时阅读时，需要有意识地去判断消息的可信度。
参考资料：《阅读7堂课》秋叶 秦阳著
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