统计数据具有欺骗性

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举个例子吧

一家汽车销售公司宣称其所推出的某款新型汽车是一个巨大的成功，因为每100个购买该款汽车的人里，只有5个人向代理商投诉这款车的性能不够好。“95%的买主都对这款车感到满意，”推销员说，“证明这是款非常好的车。”

汽车经销商是怎样得出95%的买主都感到满意这个结论的呢？他本应该在购买这款车的所有买主中随机抽取一大批人并询问他们：“你对你的新车满意吗？”但是，他没有那样做，他仅仅听到了那些提出投诉的买主的意见，并由此提出了一个未经证实的假设——所有没有投诉的买主对这款车都感到满意。由此，经销商通过这一个事实（少数买主投诉）而得出另一个结论（多数买主满意）。从这个事例学到的重要教训就是，我们要仔细地注意统计数据的措辞和结论的措辞，看两者说明的是不是同一件事。如果两者不一致，那么作者就可能在运用统计数据说谎。

上述案例表明我们有必要知道统计信息的获取方式。

第二个值得注意的是采用相对数据和采用绝对数据会给人带来截然不同的感觉。

举个例子
想像一下，一个心脏有问题的60岁老人在与医生讨论某项有益的治疗，这项治疗可以使他避免心脏病发作的可能性。医生采用统计数据来评价三种治疗方案：

（1）治疗方案X将使心脏病发作的可能性减少20%。

（2）治疗方案Y将使这种风险减少1%。

（3）采用治疗方案Z，5年之内，96%的男性可以避免心脏病发作，而不接受治疗的男性中有95%的人将发病。

这位老人应该选择哪一种治疗方案呢？我们认为他会选择第一种。但是事实上，这些描述针对的是同一种方案的治疗效果，它们只是以不同的语言来描述心脏病发作的风险。第一种评价描述的是相对减少的危险性（20%）。假设每100个心脏病患者中本来有5个人发病，如果采用这种治疗方案发作的人减少为4个，相对原来的5个人就减少了1/5，或者说20%。从5%减少到4%的绝对变化只有1%，也就是第二种评价的意思。并且，病情好转的人数从95人增加到96人的变化比例也只有1%，即第三种评价的意思。

** 由此可见，从相对的角度来描述风险减少的比例，比起从绝对的角度来描述，风险减少的幅度比真实值更大；使用相对值来表示某种治疗方案的效果时，人们也更乐意接受该方案。可能正如你所期望的那样，医药公司在他们的药品广告中通常使用相对值来介绍药品的效果，媒体也倾向于报道那些相对值。**