拼凑真相认清纷繁世界的十大数据法则混乱、卧底经济学作者? 蒂姆哈福德新作_[英]蒂姆·哈福德（TimHarford）著_9787521743159

统计数据很容易撒谎，但没有统计数据，撒谎更容易。
在纷乱的信息时代，人们好像已经失去一种认知能力：统计数据可以帮助我们把世界真相拼凑起来。失去这种信念不是因为数据的假，而是难以找到世界的真。其实，数据在对的人手中可以让世界变得更美好。与普遍的看法相反，好的统计数据不是一种把戏，也不是障眼法，它们就像天文学家的望远镜、细菌学家的显微镜、放射学家的X光片，可以让我们在纷繁世界中变得更聪明。
经济学家蒂姆·哈福德认为，好的统计数据不是用来扭曲真相或掩盖事实的，而是让大家识别真相的有效工具。通过对统计数据本质的认识，人们可以越过逻辑错误、情感因素和认知偏见的障碍，到达真相的彼岸。当人们透过统计数据的“望远镜”环顾四周时，会惊讶地发现自己能将这个世界看得如此清晰。
这本书列出十大法则来帮助读者理解统计数据，并运用大量生动、鲜活且知名的故事，辅以大量资料佐证，带大家深入充满虚假信息、不良研究和糟糕动机的世界，从中挖掘可贵的数据，让“用数据沟通”变得更可信，并教会大家正确运用统计数据，帮助个人、组织或政府部门做出更好的决策。

如何用数据说谎
问题的重点不是去伪，而是鉴真。
—安伯托·艾柯
你听说过鹳鸟送子的故事吗？我告诉你这事千真万确。我可以用数据证明给你看。
我们先看看每个国家鹳鸟的大概数量，再比对每年的婴儿出生数量。在整个欧洲，这两个数字的关联性很强。统计的某年鹳鸟数量多，婴儿出生率也高；相反，某年鹳鸟数量少的话，婴儿出生率也低。
用数据论证十分符合学术期刊对论文的科学严谨要求，而且还有人真的发表过一篇题为《鹳鸟与生育率（p=0.008）》的论文，光是题目里那些精确到小数点后面好几位的零就已经足以让读者买账。
但也许聪明的你已经看出问题。德国、波兰和土耳其这样的欧洲大国，自然是家中婴儿多，房顶鹳鸟多。同理，阿尔巴尼亚和丹麦这样的小国，婴儿和鹳鸟的数量都少得多。虽然论文中的数据明确表明婴儿和鹳鸟呈正比关系，但事实上，这种正比关系并不能说明家有鹳鸟就会让这家人丁兴旺。既然任何东西都可以用数据来证明，那数据也可以用来证明鹳鸟送子这样的故事是骗人的。
你如果读过《统计数据会说谎》这本书，就知道我说的是什么意思。1954 年，一位名叫达莱尔·哈夫的美国自由撰稿人写了一本妙语连珠、针砭时弊的小册子。这本小册子出版后立即受到《纽约时报》的好评，并成为有史以来在数据统计方面最受欢迎的书，销量超过100万册。
这样的赞誉和喜爱并不为过。这本书简直就是数据统计领域里的一部神作，也让哈夫这样一位名不见经传的学者成为传奇人物。流行病学家，同时也是畅销书《科学弊病》的作者本·戈尔达克曾不无赞赏地说“愤青”哈夫“ 揭开了一块遮羞布”。美国作家查尔斯·惠兰更是将他的书《数字裸奔》形容为对哈夫“经典”的“致敬”。权威期刊《统计科学》在哈夫的书出版50 年后组织了一次声势浩大的回顾展。
我以前对这本书也是顶礼膜拜。我十几岁时就开始阅读《统计数据会说谎》。我对这本书的印象是精辟、犀利，还有很多搞笑的插画，最大的亮点还在于内容：揭秘如何在幕后操纵数据，怎么做局。我读后大呼过瘾，如开天眼。
哈夫的书里举了很多例子。他说他最早是好奇“耶鲁大学毕业生一年能赚多少钱”这个问题。根据1950年的一项调查，耶鲁大学1924届毕业生的平均年收入相当于今天的50万美元。这听起来
很有道理，毕竟是耶鲁毕业的，但每年50 万美元也不是个小数目啊！他就开始怀疑他们是否能赚这么多。
这当然不可能是真的。哈夫解释说，这个“看上去很美”的数字都是人们自己报的，未经核实，也就是说，会有人为了面子而夸大收入。此外，这项调查也只找到了能找到的和愿意填写调查问卷的那些耶鲁校友。哪种人找得到，还愿意发声呢？当然是富人和名人，换句话说是那些达则兼济天下的人。那些“地址不详”的独善其身者又能赚多少呢？哈夫也很想知道。耶鲁大学一向追踪杰出校友的情况，但那些混得不怎么样的毕业生可能就不在被追踪者之列了。所以这一切都意味着，这项调查得出的结论注了水。
哈夫爆料了各个领域的数据造假情况，例如，为了牙膏广告而做的数据漂亮的证明实验，又如随意上色的图表。正如哈夫所写，“骗子们见人说人话，见鬼说鬼话，老实人千万要小心”。
如果你读过《统计数据会说谎》，一定会对数据产生警惕，这本书的确为人们拉响了数据骗局的警报。
十多年来，我一直在和数据打交道，知道真实反映事实是数据的诉求。所以这些年来，我开始重新审视《统计数据会说谎》这本书，渐渐地对书中的观点产生了怀疑。这本在数据统计方面卖得最火的书，到底想给我们灌输什么观点呢？从头到尾，它都只是在提醒大家警惕虚假数据的误导吗？

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