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不靠譜的數據有哪些?

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普通人對數據都有敬畏感,特別是來自貌似官方權威的數據,更是能夠給普通人帶來自然的說服力。越是這樣,我們越要提醒大家,有些人會利用普通人過於信賴貌似專業的數據心理,來欺騙大家。

那麽利用不靠譜數據誤導我們的常見手段有哪些呢?

1.濫用平均數製造虛假繁榮

我所在的高校領導曾經在一次報告中說全校老師年薪收入已經達到人均十萬,結果很多老師就嘀咕,我哪裏有十萬年薪?我是被平均了好不好?

說到工資這個事情,大家都已經很清楚了,要分析一個單位大多數人的平均收入,用平均數計算工資是不科學的,用中位數或者眾數相對來說更接近真相。

比如按上表,七個員工平均年薪是(5+5+5+6+8+16+25)萬=70萬/7=10萬

按中位數,應該是6萬。(對於有限的數集,可以通過把所有觀察值高低排序後找出正中間的一個作為中位數。)

按眾數,應該是5萬。(一組數字中出現頻率最高的數字)。

你看,選擇不同的平均工資計算方式,大家的感受會完全不同。

2.用有限取樣數據推導出不客觀的結論

2.15年1月底,國家工商總局公布定向監測結抽檢報告說淘寶正品率僅37.25%,其中:①抽查的淘寶、京東、天貓、1號店等,正品率為58.7%,淘寶最低,僅37.25%;②手機行業正品率僅28.57%,小米手機正品率40%,三星手機正品率0%;③雅戈爾、only、雅詩蘭黛、史丹利等品牌正品率低。

這個抽樣報告引起很多人質疑,原因何在?我們不妨先看看一組抽樣調查數據。

淘寶有假貨是事實,但是用於說明淘寶假貨率高的調查樣本也太少了。如果多買一件三星,恰好是正品,馬上正品率就上升到33%,這顯然不是一個有說服力的調研樣本。所以引起爭議也非常正常。