五大法则，教你看透统计数据背后的真相

一个18岁的女孩已有6次20%的受孕概率，那么大多数18岁很低中生确实至少有一个孩子了。我们再来身边的情况下，这是是不是吗？卡尼追查人口统计得出，适当的十六进制是每年只有2%的很低中生受孕。

我们以为34%的人中风白血病，而确实的十六进制是8%。

我们以为75%的人用脸书。2017年追查时，这个十六进制是46%。

新闻报道的大惨剧，在无论如何上也是原始数据，它们虽然不是近现代的原始数据，却实实在在地负面影响了我们对世上的看法。用卡尼克尔的话时说，它们就是“快十六进制”—让人一下子就能确信的十六进制。

眺望着重提可让者的十六进制枯燥严谨，但全面性深刻，蚯蚓着重看见的原始数据鲜活，但极其全面性，要有利于两个着重不是非常容易的大事。我们要常提防自己，在明白这些外面的同时也可能不会忽视了另一些外面。人口统计学和其他学门一样，严谨的逻辑和个人经历要便是，相互纠偏，只有将两者有机地混合一起才是最理想的方法。

所谓三

看清原始数据的定义

当我们要知觉任何人口统计结果的时候，我们到时要想一想，这个结果基本上的涵义是什么。新冠败血症暴发引来了类似的情况下。

2020年4年底9日，传媒报道时说在现在的24不间断中的，英国国内有887人死于新冠，但我不久前告诉他这个十六进制是严重错误的。苏格兰生态学家米歇尔·伯德好好了周密追查，他告诉他我，真实世上十六进制很可能不会到了1500人左右。5为什么十六进制相异如此大？部分状况是一些人死在阿姨，而官方只人口统计了那些死在该医院中的的人，但主要是因为那些因新冠下半年的该医院来不及更是新丧生伤亡人数分析报告，非常一定不会平稳几天。今天，星期四，宣布的丧生原始数据可能不会是星期天或星期四的丧生伤亡人数。由于这几天丧生伤亡人数激增，告诉他我们三天前的原始数据非常容易让人远超过目前情况下的严峻性。

许多情况下都是因为人们在一开始就走错了侧向。他们执迷于人口统计上的系统设计情况下，比如询却说量化数值和数值幅度，听证会十六进制唯回升还是回升，相信、相信、统计分析、解构各种十六进制，就是没萝卜小时去知觉那个首要的，也是最该却说的情况下：人口统计都可是什么？用的什么标准？

我们首到时要弄清楚原始数据的人口统计都可是什么，其次才是数学计唯。

所谓四

学不会在微观势头下

看原始数据

拉开距离看情况下能让你有微观思绪。每次看见一个人口统计原始数据，你可以无非，这是一个巨大的十六进制吗？

我们以美国政府任副总统克林顿在美墨边境地区建墙为例，来时说时说微观思绪是什么。建墙将萝卜费250亿美元。这个十六进制大吗？这听一起确实有点大，但要确实知觉这个十六进制，你需要一些外面作为参照。例如，美国政府每年的裁军预唯将有数7000亿美元，即每天20亿美元。所以建墙费用差不多美军两周的军大事财政支出。或者，美国政府分之一有3.25亿人，250亿美元相乘3.25亿人，这一个大的单价分之一为每人负担75美元。这个十六进制是大是小，你可以自己推论，但我猜有了这些来得，你的推论不会更是合理。拉开距离看情况下能让你有微观思绪。

如果可以记起一些具有可调含义的十六进制，它们能给你带来很多方便。你可以用十六进制来进言道来得（一篇1万字的分析报告显然很长，但一本除此以外的小时说要长10倍），也可以唯平均数（美国政府的裁军预唯是次之2000多美元）。这些可调性十六进制，无论是你从前仍然记起的，还是你查的，都可以用来好好好好唯数，或者按微操控器也言道。这是件非常简单的大坏事，但很有趣味。

所谓五

明白人口统计量化

是否覆盖全面性

回大事我们必须常却说：“原始数据中的少了谁？勾了什么？

在原始数据多方面，规模非常意味着一切。要处理形式好两个情况下：量化数值和量化。

不确定性量化数值反映的是这样一种情况下：有时纯属偶然，被随机量化的人不会反映民众的真实世上意见。“数值全域”都是这种可能性，但是量化越大，数值不会越小。1000人的随机报导对任何目的的民意测验都唯大量化。

民意追查还有一个更是大的陷阱要避免，即量化不确定性。量化数值是指随机物色的量化恰巧不会反映真实世上状况，而量化不确定性是量化不会覆盖全量化各种类型。

社不会有多少不负责任的种族主义者和同性恋者者，你再来四周就告诉他了。但总的来时说，我们人口统计了什么，或勾掉了谁，都是由自己选择时的粗恨、不颇严重的成见和一些无恨之过造再加的。除非我们亲力亲为地抽取原始数据，否则对人口统计勾失能好好的更少。但至少，在别人给我们提可让者原始数据时，我们可以，也确实那时候却说一下，哪些人或哪些内容可能不会都是了。

大原始数据样子很全面性，也可能不会用途很广，但“一个都不少”是一种非常容易让人居然的感知：一切尽在自己依靠之中。回大事我们必须常却说：“原始数据中的少了谁？勾了什么？”这只是我们对待大原始数据要谨慎的状况之一。大原始数据代表着原始数据抽取和人口统计形式的巨大巨大变化，这种巨大变化的负面影响还有待我们去探究。

本文执笔者《拼凑真凶》，杰中的米·哈合兴 著，之兄弟象队出版社，2022年7年底

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