统计数字会说谎

统计数字会说谎

摘要: 在我们的工作、生活中，经常能接触到各种各样的数据、调查结果，这些数据和结果都

是正确的吗？哪些数据有误导性？哪些数据有限定条件？哪些数据不可以比较？本次分享告

诉大家如何解读数据，如何看透数据的真相！

在我们的工作、生活中，经常能接触到各种各样的数据、调查结果，这些数据和结果都是正确的吗

？哪些数据有误导性？哪些数据有限定条件？哪些数据不可以比较？本次分享告诉大家如何解读

数据，如何看透数据的真相！

【案例一】样本的代表性

1936年《青年文摘》对美国总统大选的结果进行预测，结果失败，问题出在调查方法上（调查对象

是其读者，调查方法为电话调查）。1936年有能力购买电 话和订阅杂志的人并不能代表所有的

选民，至少在经济上，他们是一个极其特殊的群体，是有偏的，事实后来证实他们有许多人是共和

党的选民。但是如果调查选择 的样本是代表性的，能代表全部选民那么调查就能得到准确的预测

结果。

盖洛普为什么预测美国大选的结果很准确？他们采用抽样调查方法，在全国各州按比例选择调查对

象对总体有很强的代表性 。

【案例二】样本量是否足够？

我们来调查“喜欢大番茄的人多还是小番茄的人多”，究竟调查10个人、20个人还是100个人得出的结

论是准确的呢？我们选择多少个人作为调查对象，即需 要多少个样本量的决定因素有很多，总体的

大小，总体内部的变异程度等等。总体的大小很容易理解，调查全市市民和调查一个班级哪个需要

的样本量大呢？显然是 前者。至于总体内部的变异程度，举个例子，如果总体只有100个人且

这100个人差异不大，或许十几个样本就已经足够了，但是如果这100个人每个人差异 性都很大呢

？是不是要选取更多的样本才能更真实反映100个人的情况呢？

举一个用研的例子：对于整个淘宝网买家的调研，基本上我们要保障1500的样本量，而对于某一类

目卖家的调研可能几百就足够了（比如机票等类目卖家较少）。

PS：抽样经验：1500以上的样本量基本就能很好地代表总体，无论总体有多大。

【案例三】敏感、隐私话题

对于一些敏感、隐私的话题，被调查者对于你的提问可能不会反映最真实的情况。如果采纳这些不

真实的信息，会使得调查结果不准确，比如图中询问“您更喜欢阅 读哪本杂志？”，可能有很多人明

明更喜欢阅读《东周刊》却选择《凤凰周刊》，原因在于担心选择前者可能会被大家认为是一个喜

欢偷窥隐私的人。因此对于敏感 隐私的话题，不必面对面调查，可以采用集体填答问卷的形式或者

电话调查的方式，并且说明我们的保密原则，结果就会好很多。另外有些隐私话题不用直接询问，

可以从不同角度确认这些信息，例如询问“每月您的消费支出水平”，我们可以通过询问“购买哪些品

牌的衣服”“经常去哪儿就餐”等问题从侧面收集资料。

【案例四】平均数的陷阱

假设你是某个小型制造企业的3个合伙人之一，到了月底给企业的90个职工发了99000元，你和合

伙人每人共获得5500元的工资，最后还余下21000 元作为利润可供你们3个合伙人平分。你会选择

哪一种表述公示呢？ 肯定是后者，因为显得收入分配更公平，但其实每个人拿到的钱还是和前者

一样。因此需要特别注意这