作者：herain

來源：趣味數據週刊

數據時代，我們開始擺脫感性的束縛，在數據中尋求科學的理性的決策依據，主張沒有數據就沒有發言權，沒有數據的論斷，就是扯淡；

可是數據真的就是實實在在，毫無欺騙性嗎？數據來自於人，有人蔘與的地方就有欺騙，不是數據在說謊，是數據替說謊的人說謊，

今天我一起看看幾個數據說謊的例子，願每一人在數據的海洋中，保持一份特立求真的本領。

1，出行選擇，警惕航空的延誤率：

顯而易見，阿拉斯加航空的總體延誤率：13.27%高於美國西部航空的總體延誤率：10.96%，你可能會不假思索的認爲出行旅美的最佳選擇是：美國西部航空。

很遺憾的告訴你，你選擇錯了。

你對數字的準確辨識沒有錯，可你對數據的深度迷信就大錯特錯了

你被總體比值欺騙，進一步看看兩大航空公司5個機場的詳細數據：

拆解數字，是解開真相的有效方法，看看下圖你是不是懷疑自己的眼睛，如果你還將信將疑，你可以運用數學的加減乘除覈對一遍。

從圖中你可以是直觀的看到與總體比值相反的情況：美國西部航空在5個機場的航班延誤率都不低於阿拉斯加航空的5個機場的延誤率。所以你選擇美國西部航空是不理智的。下面的條形圖，也更加直觀，不需要雄辯。

總體比率有優勢的美國西部航空，在5個機場的具體數據中並沒有優勢。美國西部航空自己優勢的航班，提高基數，總體比率上輕易超過對手，也不需要大費周章的改變方方面面的不足，這也是一種欲蓋彌彰的策略。

所以你還會選擇那個看似美好數字背後卻不美好的延遲率高的美國西部航空嗎？明白人都不會選擇美國西部航空。

2，選擇醫療方案：

醫療方案的選擇，我們需要數據的對決策的支持，也需要更加謹慎。不要因此地錯過好的醫療方案，數據的誤導有時候是致命的。

同樣如果我們忽略了兩個治療中心，兩種治療方案的細節數據，只看彙總的比值：治療方案A總失敗率：50%，治療方案B總失敗率：64.3%，你肯定覺得：治療方法A更好。很遺憾的告訴你，你又選擇錯了。

從細節數據可以看出，治療方案B 更好於 治療方法A。

就像一個神醫和庸醫都救不了病入膏肓的人一樣，

你能說因爲慕名找神醫醫治的必死之人，而否定神醫的藝術不精嗎？

你能說因爲庸醫救治很多小病小傷，而認爲庸醫藝術高能嗎？

根據病情危重，選擇適合的醫治方法 比盲目的相信一個好看的總成功率是更加明知的。

3，被掩蓋的黑白歧視：

當你看到 白人死刑率：10.97%高於 黑人死刑率：7.58%時，你是否相信美國宣揚的人權和沒有黑白歧視，第一眼看上去，覺得美國的司法還是很公正的，但真相是殘酷的，黑白歧視是美國司法無法逾越的鴻溝。

我們可以看出白人謀殺白人的死刑率：11.3%，黑人謀殺白人的死刑率卻高達：22.9%。更讓人驚訝的是殺害了黑人的16的白人卻免於死刑，這樣明顯的司法歧視，讓人後背發涼，人權平等是美麗的面紗，無法掩蓋黑白歧視的社會劣根性。

4，最後說一說：

上述的三個數據事例，反映的數據欺騙性，有一個學名，叫做 “辛普森悖論“。不應該被模糊的總體比值誤導，模糊的總體比值也是廣告營銷的策略，忽略細節層級中的弱勢，用模糊的總體比值壓蓋競爭對手的優勢。從而誤導大衆的消費選擇，在個社會不讀點書，會被騙的傻傻的。

日常生活中，我們需要根據自我需求，理性看待各種佔比的營銷策略，我們追求的是數據帶來的積極價值，而不是數據本身的大小。

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