不要相信统计数据

我经常提及的一个事实是，87%的统计数据是临时拼凑的。不过，有时候我会说这个比例是56%。

若你不理解其他人为了让你认同他们的思维方式而操控数据这个现实，你就不能真正理解统计数据。数据是最有力的支持某个论点的方式，因为数据具有欺骗性，它们看上去仿佛和事实一样。 我们当然有可能以数据形式完美呈现真正的事实，但千万不要做出这种假设，除非自己已经彻底审查了所有的数据。你是认真的批判性思考者，不会被任何人蒙骗。

首要的一点是，永远记住考察信息的出处，以及背后的出资人。你敢确定信息是中立的吗？样本规模有多大？是调查了10000个人还是调查了8个人？他们都是些什么人？如果是调查问卷，具体提了什么问题？假设你听到以下两个问题：

•你相信选择自由吗？

•你认为政府应当阻止民众过度饮酒吗？

我觉得大部分人对第一个问题给出的肯定回答会比第二个问题更多。这其实取决于调查人希望留在问卷上哪些选项，以上两个问题都有可能出现在人们对酒精态度的调查中。

我还能举出一个常见的扭曲事实的例子。假设你拥有一家书店，去年有10个客人，现在客人人数达到了20个人；你可以说，客人人数实现了翻倍。话虽没错，可你只新增了10个客人，其实你的这家书店遇到了大麻烦。与此类似，如果客人数量从100个增加到150个，你既可以说去年客人人数只有今年的2/3，也可以说今年顾客数量增加了50%。两种说法都是对的，但却给人完全不同的印象。

图表会使这些让人讨厌的数据更具误导性。最典型的例子就是图表左边的数字不以零为起点。想象一组柱状图，一个柱子的数据为155，另一个柱子为160。二者高度应该差不多，对不对？现在想想柱状图左下角的起点，数字不是0，而是150，柱状图因此只能显示两个数字的一小部分。其中一个显示5个单位的图形，而另一个则是10个，高度相当于前一个的两倍。这种手法以及由此演绎出的各种变体，其目的都是欺骗你，所以不要掉入这种陷阱。

还有一点，没有人会呈现与他们的论点相矛盾的统计数据。你需要不断思考并进行研究，了解是否存在能让人形成完全不同观点的数据。当然，这些数据也会以具有误导性的方式呈现出来。

没有人会呈现与他们的论点相矛盾的统计数据。

了解因果关系

有时其他人会试图说服你，让你认为两个数据存在关联，他们甚至会拿出图表证明自己的观点。 很多时候他们是正确的，但绝不是100%正确。作为经验丰富的批判性思考者，你不会仅从表面做出判断，对吗？你会拆解分析，确认两者真正存在关联。

讨论的第二阶段就是论证，如果两者具有相关性，那么它们之间一定存在因果关系：一个原因必定导致一个结果。要举例的话，我们可以说，一个团体中吸烟的人越多，这个团体肺癌的发病率就越高。因为我们都知道，吸烟可以导致肺癌。

美国缅因州的离婚率与人均消耗人造黄油的数量紧密相关，这个事实大概会让你惊讶不已。这绝对是事实，但完全是巧合。明白我的意思了吧？即便原始数据准确，你也不能推断两者之间存在关联。

当两组数据（假设为A和B）存在相关性时，你需要考虑四种可能性：

•A导致B；

•B导致A；

•两者完全不存在因果关系；

•其他情况同时导致了A和B。

我来举一个经典案例。夏天时，冰淇淋的销售量和谋杀案的发生率会出现相似比例的上升。然而，如果你认为其中一个导致另一个出现，这个认知显然就是错的。事实上是高温这个外部因素导致了两种情况的出现。

假设你确定了某款汽车的碰撞事故率最低。为了方便讨论，假设你是个20多岁的男性，如果买下这辆车，你发生事故的可能性就比较低。这看似很理想对不对？你大概会这样想。我来告诉你为什么这款车的事故率更低，因为这款车尤其受中年女性的偏爱（统计数据表明女性事故率低）。因此，这款车的事故数据才会这么漂亮。

这也是你需要调查数据来源、质疑数据调查者或实验参与者的原因之一。在很长一段时间里，人们注意到接受生育治疗的女性更有可能出现卵巢癌，而治疗中使用的激素可能是罪魁祸首。医生们现在认为，导致卵巢癌的更有可能是不孕本身，而非治疗，这是由统计数据得出的结论。当然，研究小组都是接受治疗的女性，这一点也需要考虑。

拆解分析，确认两者真正存在关联。

即便不能证明，也不等于是假的

你相信心灵感应吗？你相信即便不在同一个房间，有人也能知道其他人在想什么吗？

伪科学思维中最常见的一个现象，就是除非自己能证明，否则不相信一件事是真的。很多人都会说，因为没有科学证据，所以很多事不可能是真的。不要忘了，曾几何时，科学家还不能证明地球是围绕太阳转动的，但地球并不会因此停止转动。

我并不是说自己相信心灵感应，但我也不会不屑一顾。可惜我并不相信魔法（我希望自己相信），所以从个人角度看，我认为魔法不是真的，还没有人对此发现理性科学的解释。我曾经有过似乎能够支持心灵感应的经历，但我无法证明那些经历仅仅是令人惊喜的巧合 。

一方面，不要只是因为没有证据就排除与拒绝一种观点，在这里你显然需要发挥智慧。物理学家会告诉你，几乎所有物理现象最终都无法被证明；需要进行讨论时，必须坚持科学理论为真这个原则。在科学界以外，即便没有科学证明，我也可以合理地做出“家人爱我”的假设。

另一方面，不要将证据和证明混为一谈。我认识一些人，他们会把自身经历作为证明，这让人尤其恼火。假如你告诉他们，研究证明棕色眼睛的人更擅长数学（这当然是我编的），他们会立刻对你说那不是真的，因为他们朋友的数学就很好，却有着蓝色的眼睛。所以研究是错的！或者他们的朋友有棕色的眼睛，但数学成绩却很差。

优秀的思考者知道，个人经历没有任何意义。 （我编造的）数据并没有说所有棕色眼睛的人的数学都学得很好，也没有说非棕色眼睛的人的数学就学得不好。这个数据只是说相比拥有其他颜色的眼睛的人，棕色眼睛的人与数学好的人存在更高的正相关。一个人的经历也许有其代表性，但这并不能否定我（细致认真的研究并不容易）得到的研究结果。另外，很多使用这个数据的人也会注意到例外的情况，因为他们本身就属于例外。所以尽管他们可能会立刻想到一个数学思维优秀的蓝眼睛朋友，但假如我之前的数据不是编造的话，调查了身边的所有人后，他们得到的结果仍可能支持我的研究。

因此，不要混淆证据和证明，不要因为某事没有得到证明就认为那不是真的。保持开放心态，尽可能以中立、冷静的心态评估自己获得的所有数据。

不要混淆证据和证明。