为什么要小心数据的欺骗性？
你好！我是精读君，今天我们要探讨的概念是【数据】。
数据指的是，对事件进行记录并可以鉴别的符号。比如说，一段声音、一副图像、一串数字。
数据是支持结论的重要证据。当我们引用数据论证观点时，观点看起来就会更可信。
不过，有了数据，观点未必就会更可信，因为数据可能具有欺骗性，并不能给观点以可靠的支撑。
一个批判性思考者看到数据时，会自我提问：这个数据具有欺骗性吗？而不会像数据数据崇拜症那样，看到数据就轻易下判断，认为观点可信。
我们来考察一个情境。A和B两人接受某个智商测试，A的得分101分，B的得分是98分。根据智商平均分是100这个标准，有人就下结论说，A相对聪明，B略微低智。
这个观点表面上看起来成立，但批判性思考者会追问：这个测试的误差是多少？
之所以有误差，是因为测量不可能100%精准。如果这个智商测试正负误差是2，就意味着，得分落在98到102之间，都没有差别，代表智商就是100。
因为有这种误差存在，再做第二次测试，可能A和B得分会相反，A得98分，B得101分。如果根据第二次测试记录下结论说，A略微低智，B相对聪明，就会得出与第一次测试截然相反的结论。
为应对这种问题，在工作和生活中，我们通常采用多次测量取平均值方法，来减少此类数据误差。
除数据误差外，批判性思考者还会继续考察，提出一系列问题：数据来源是什么？样本是否有代表性？样本够不够大？数据产生过程可能有什么问题？数据是否具有可比性？
之所以如是考察，是因为批判性思考者深知，数据可以增加结论可信度，但很容易被操纵，被打扮成能支撑某个结论的样子。
为用好数据，又不被数据所欺骗，批判性思考者不会不加思考地接受数据，而会审慎考察。
每天一个概念，每年一个台阶。我是精读君，今天我们一起探讨了第66个概念【数据】。谢谢你的陪伴！下期再见。
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