美妙统计数据谎言.ppt
产品经理-数据也会说谎隐藏在统计数据中的那些小把戏
数据也会说谎隐藏在统计数据中的那些小把戏数据本身不会说谎，但说谎者需要数据。
统计数据主要在决策时拥有十分重要的意义，然而许多数据显示机构却经常以一些谎言无耻掩盖数据的真实性，因此，学会识破统计数据中的一些常见小把戏非常有必要。
“世界上为有三种谎言：谎言、同谋和统计数据！”——美国统计专家达约莱尔·哈夫在其传世之作《统计数据会说谎》中如是说。
对于统计数据，我们似乎对其有着某种天然的信任感，认为其代表者着客观公正，数据不会说谎乃至成为了我们的潜意识，在许多时候成为了我们评判事物好坏已成与否的标准。
但现实的悖论在于，许多聪明机构人或的就是抓住了我们对于数据的这种天然的信任感做起了文章，通过各种统计手段得出各种或好或坏的各种数据，进而消极影响普通消费者消费者的判断。
的确，在日常生活中，我们时常也能看到，在那些价格竞争激烈的行业，不同的统计机构往往会在同一时间给出相互打架的数据结论，造就同一行业中同时出现多个第一的闹剧，这在过往的外卖、移动支付、共享单车、智能手机等市场中都智能手机已是屡见不鲜。
但常识告诉我们，各别行业中四个同时出现两个第一，是概率极小乃至是不或许事件。
那种为何这种统计闹剧屡见不鲜？其中原因在于多种多样，往小了则表示有统计口径差异，基数偏差、数据粉饰、夸大等等，而往大了说那么就有可能是佯装数据为之的数据造假，以求达到不可告人的目的。
诚如政治家格罗夫纳（C.H.Grosvenor）所言：“数据本身不会私底下，但说谎者可能需要数据。
”所以对于我们而言，在以统计数据作为决策依据时，可能需要擦亮自己的眼睛，预防辨别出统计数据中时常出现小把戏的一些小把戏，选择具备真正有意义的来做参考。
关联性不同统计口径造就的数据差异，往往在市场份额、销售量这类统计中时常出现，表现得颇为明显。
诸如在过往国产厂商在国内智能手机市场销量谁是第一的竞争中，甲乙两家厂商都宣称自己是当年的销量第一，并且拉出了不同的市场调研机构给出的结论来站台背书。
《统计数据会说谎》课件
描述统计数据误导
当描述性统计数据被断章取 义或无视背景时，会导致人 们产生错误的印象。
推断统计数据误导
当推断性统计数据的样本选 取或分析方法存在问题时， 会导致错误的结论。
统计数据的谎言案例分析
案例一：政治民调数据 的谎言
政治民调常常被用来操纵公众 舆论，通过有选择性的数据展 示来达到特定的政治目的。
案例二：商业广告中的 谎言
许多商业广告使用模糊的统计 数据或夸大的效果来误导消费 者，以增加销售量。
案例三：科学实验数据 的谎言
有些科学研究可能受到资金、 压力或偏见的影响，导致其结 果被错误地呈现或解读。
如何辨别统计数据的谎言
1
多方获取信息
通过多个不同的渠道获取信息，以避免过于依赖单一数据源。
2
1 自然观测
通过观察和记录自然现象、行为或事件来收集数据，例如天气变化或动物行为。
2 人工实验
在控制环境中进行的实验来收集数据，例如药物试验或心理学实验。
3 抽样调查
通过随机抽样收集数据，以便代表总体进行统计推断。
统计数据的谎言
误导性统计数据
通过选择性地呈现数据或使 用不正确的统计方法来误导 观众。
《统计数据会说谎》PPT 课件
统计数据是我们生活中无处不在的一部分，它们既普遍又重要。然而，我们 必须认识到统计数据可能存在谎言的问题。
统计数据的类型
描述性统计数据
用于总结和展示数据的特征，例如平均值、中位数和标准差。
推断性统计数据
基于样本数据进行推断以得出总体数据的估计值和结果。
统计数据的来源
调查统计样本
仔细检查统计数据的样本，确保其代表性和可靠性。
3
检查数据来源
统计数字会撒谎
8. 如何反驳统计资料——真相只有一个
•问题二：他是如何知道的？
数值是否足够大，从而能解释问题？观察值是否足够多，从而保证结论的可靠性？ ——对亍许多报告中的内容，通过观察，你会収现由亍缺乏足够多的观测值，报告的内容丌足 以说服仸何人。（前面的抛硬币的栗子）
•问题三：遗漏了什么？
通常，你幵丌会被告知包含了多少观测值，这个数据的缺失，特别当信息来源亍信息存在利害 关系一方时，已足以使你对整件事情提出质疑。比如，当均值不中位数相差甚进时，需要注意 那些没有标明类型的平均数。 很多数据因为没有比较而发得缺乏意义。 Longlongago，x大学开始接收女学生时，一丌赞成异性同校的人做 了一个惊人的报道：x大学1/3的女生嫁给了大学老师！民风狠彪悍 啊。
高露洁广告
广告说啥我信啥
某位统计与家曾经建议，在被告知某个调查的结果时，你需要做的就是反问一句 ：“你调查了多少名被访者” 采用严重有偏的样本几乎能够产生仸何人需要的仸何结果。
2. 没有披露的数据——想要什么结果就有什么结果
广告骗术中，怎样才能完全依靠机遇形成毫无指导性的结论呢？答案就是足够小的样本
1. 精心挑选的平均数——我们为什么老是拖后腿
你也来上海啦？
恩，魔都是个好地 方~
实际上，即使我们的工资都丌涨，也有让平均工资涨的方法：假设盖茨和乔布斯
搬来上海，我们的平均工资就会涨到10k啦~~~
1. 精心挑选的平均数——我们为什么老是拖后腿
起码拉高一千咧！ 你知道吗？咱拉高了 上海人的平均收入呢
7. 如何进行统计操纵——见证奇迹的时刻
•发换基数还能产生增加折扣的幻觉。 折上折！！！“50%折扣再打20%折扣” =
70% ？
60%
•将一些看似能直接相加却丌能这样操作的事情加在一起，会产生大量的欺骗和隐瞒
逻辑推理问题-说谎问题PPT课件
谎言者悖论
定义
一个陈述声称自己是假的。
例子
“我正在说的这句话是假的。”
分析
如果这句话是真的，则它是假的；如果它是假的，则它是真的。因此， 这句话既不是真的也不是假的，形成了一个悖论。
其他类型的说谎问题
01
悖论的实例
如“罗素悖论”、“理发师悖论”等。
02
涉及多个陈述的复杂说谎问题
例如，有两个人分别说“我们两个人中至少有一个人在说谎”和“我们
根据已知的前提和推理规则，推导出结论，判断说谎 者。
模态逻辑分析方法
80%
可能性和必然性
分析说谎者话语中的模态词，如 “可能”、“必然”等，推断其 真实意图。
100%
模态悖论
探讨说谎者悖论等模态悖论在说 谎问题中的应用。
80%
模态推理规则
运用模态逻辑的推理规则，分析 说谎者的陈述，揭示真相。
多值逻辑分析方法
说谎的心理学和社会学问题
说谎的心理动机
说谎者可能出于自我保护、谋取私利、逃避责任等心理动机而说谎。
说谎的社会影响
说谎可能对社会造成负面影响，如破坏信任、导致误解、引发冲突等。
说谎与社交技巧
在社交场合中，适当的“白色谎言”有时被视为一种社交技巧，用于避免冲突或保护他人 感情。然而，这并不意味着所有谎言都是可接受的，需要根据具体情况进行道德和伦理的 考量。
意外绞刑悖论
定义
一个法官告诉囚犯，在下周的某天会对囚犯处以绞刑，而具 体哪一天将出人意料。然而到了周末，囚犯仍未被处刑，于 是囚犯根据法官的条件推理出自己不会被处刑，但结果却在 周日被处刑。
分析
囚犯的推理基于法官的条件，但法官可以违反自己的条件来 处刑囚犯。因此，囚犯的推理虽然看似合理，但实际上并不 成立。
《统计数据会说谎》课件
详细描述
一些学者在研究中为了证明自己的观点，可能会篡改或编造 实验数据，或者选择性地使用部分数据来支持自己的论点， 导致研究结果失真。
05
如何避免统计数据的说谎
提高公众的数据素养
培养对数据的敏感性和批判性思维
01
让公众了解数据的基本概念、特点和局限性，学会从多角度分
析数据，不盲目相信或传播数据。
惕，仔细核实数据的真实性和可靠性。
04
统计数据的说谎案例
媒体报道中的数据误用
总结词
媒体在报道时往往为了制造轰动效应 或引导读者做出某种判断，会选择性 地使用或解读数据，导致数据误导。
详细描述
媒体在报道时有时会忽略数据的背景 信息，只选取部分数据来支持他们的 观点，或者对数据进行断章取义的解 读，使读者产生误解。
数据的选取偏差
总结词
在收集和选择数据时，可能会因为主观因素或外部压力而产生偏差，导致数据不 能客观反映实际情况。
详细描述
数据的选取偏差通常源于对数据的理解不足或偏见，导致只选取符合某种观点或 利益的数据，而忽略其他重要信息。例如，在市场调研中，如果只选择有利于自 己产品的数据，而忽略其他竞争产品的优点，就会产生数据选取的偏差。
损害信任
不准确的统计数据会破坏 人们对数据和信息来源的 信任，影响数据和信息的 公信力。
浪费资源
基于错误数据的决策可能 导致资源的不合理分配， 造成资源浪费。
提高对统计数据的重视和警惕性
增强意识
通过培训和宣传，提高人 们对统计数据重要性的认 识，了解数据质量对决策 的影响。
严格审核
建立数据审核机制，对统 计数据进行严格把关，确 保数据的准确性和可靠性 。
数据解读的误区
统计数字会撒谎
University
7/13
6/13
某大学历史系和地理系招生，共13男13女报名。
历史系：5男报名，录取1男；8女报名，录取2女。 地理系：8男报名，录取6男；5女报名，录取4女。
整个学校统计：男生录取率(7/13)高于女生(6/13) 按系统计：每个系的女生录取率却都高于男生录取率。
$150,000 $35,000 $20,000
D’Amario
$10,000
2.精心挑选的平均数
算数平均数(Arithmetic mean) 中位数(median) 众数(mode)
正态分布的钟型曲线，三种数落在相同点上
例如人类身高，体型
长尾曲线，三种数值相差甚远 收入的中位数，一般人挣得比它多，一半人挣得比他少 说到平均收入时，首先要问问是什么平均，包括哪些人
1.样本容量 2.实验过程 3.事物整体范围的全距和与平均数偏离水平的数据
3.没有披露的数据
不充分的样本…统计角度的不充分 数量小的样本，存在偶然因素 信息来源的显著性程度，5％的显著性意味着有95％的概率 保证是正确的 要注意没有披露的数据 另一种没有披露的数据：表明事物的变动范围和给定平均数 的偏离水平
Garnett
Jackson Nelson Olson Smith Jones Howard Johnson Hamlin
$1,000,000
$225,000 $80,000 $60,000 $40,000 $30,000 $20,000 $20,000 $15,000
Mean Median Mode
样本选取难度大，成本昂贵
分层随机样本
准备好内部所有单位的名单，调查被随机抽中的单位
统计数字会撒谎ppt
是否拥有了更对哪些医务职务的尊敬， 医生就能比其他人掌握更多关于香烟品牌的 资料？是否自身的知识能够促使他们选择危 害性最小的品牌？当然不是，也许你的一生 第一个就会反驳这种观点，但“27%”又仿 佛暗示着能解释一些问题。
相关关系与因果关系
如果B紧跟A出现，那么A一定导致B。这一古老的 谬误然而它仍频繁的出现在统计资料中，并被大量让人印 象深刻的数据所伪装。这在很多人脑海中已根深蒂固，所 以导致很多人陷入陷阱中 。 哈夫先生举了如下的例子：六月是自杀率最高的月 份。那么，是否自杀导致了六月的婚礼—抑或六月的婚 礼促成了被抛弃者的自杀？一个更合理的解释是（同样 未经证实）：整整一个冬季，某人抚慰自己沮丧的心情， 并满怀希望春天一切会重新开始。可是到了六月，他仍 没能从低落中解脱出来，于是用自杀表示放弃。
是比较聪明的孩子，彼得是个笨孩子。
对待智力测验以及许多其他类似的抽样结果应注意
它的范围。正常的智商不应该只是100这样一个数值，而 应是诸如90～110的一个范围。将处于这个范围的孩子与 低于或高于此范围的孩子进行比较时会得出一些有用的 结论。但比较相差不大的两个数据则毫无意义。结论： ◆我们可以定量地衡量你的样本能以多大的精度代表总体， 那就是：可能误差和标准误差。 ◆在所有抽样研究中都有误差，忽略这些误差将导致一些
谁说的？即究竟是谁的出的结论。当某个权威人士被引用时，要弄清 楚到底资料的内容是权威的，还是仅仅与权威人士沾边，有些时候数据 是来自权威人士，然而结论却是作者自己得出的。 • 他是如何知道的？即他到底是通过什么渠道得到的，所选样本是否有 偏，样本容量是否足够大，所取样本又是否具有代表性。 • 遗漏了什么？即样本包含多少案例、平均数有没有标明类型、数据有 没有对照组、数据是否够清晰、对照组是否具有对照性。 • 是否有人偷换了概念？即将甲说成乙。 • 这个资料有意义吗？即当所接触的资料是建立在未经证实的基础上， 那么这个 资料毫无意义。
为什么统计数据会撒谎的阅读理解
为什么统计数据会撒谎的阅读理解文章标题：为什么统计数据会撒谎的阅读理解1. 背景介绍统计数据在我们日常生活中扮演着重要的角色，它不仅影响着政策决策，还指导着企业经营和个人选择。
然而，我们不得不承认，有时统计数据也可能会撒谎。
本文将从多个角度探讨为什么统计数据会撒谎的问题，并帮助读者更好地理解并应对这一现象。
2. 统计数据真相与谎言统计数据在很多情况下都是客观的真实反映，但也存在一些制造或夸大问题的情况。
在一些调查中，可能存在样本不足、调查方式有误或者数据解读主观等问题，从而导致数据不真实的情况发生。
统计数据背后的利益驱动也会造成数据的夸大偏向，甚至有些统计数据是被有意伪造出来的。
3. 统计数据的影响撒谎的统计数据会给我们的决策和判断带来负面影响，这种影响不仅体现在政治决策和经济发展上，还会影响到我们个人的生活和工作。
我们必须更加深入地理解统计数据，并对其真实性保持警惕。
4. 如何识别和处理撒谎的统计数据针对撒谎的统计数据，我们可以采取一系列的措施来识别和处理。
查看统计数据的来源和调查方法，核实数据的真实性，对于不合理的统计结果要有怀疑和求证意识，以及加强对统计数据背后利益驱动的敏感度等。
5. 总结与回顾统计数据的真实性至关重要，而撒谎的统计数据可能会误导我们的思考和决策。
我们需要具备一定的阅读理解能力，提高对统计数据的识别能力和分析能力，以更好地应对撒谎的统计数据。
6. 作者观点作为文章写手，我个人觉得统计数据是一把双刃剑，它可以指引我们前进，也可能使我们误入歧途。
在面对统计数据时，我们应该保持清醒的头脑，多方求证，不能一味地相信表面的数字，更要关注统计数据背后的真相。
通过以上内容的全面探讨，读者可以更深入地理解为什么统计数据会撒谎的问题，并且在实际生活中更好地应对和处理这一现象。
统计数据是我们生活中不可或缺的重要组成部分。
它在政策制定、商业决策、学术研究以及个人生活中起着至关重要的作用。
然而，随着数据的日益普及和重要性的增加，统计数据撒谎的问题也日益突出，这不仅损害了数据的真实性和可信度，还可能导致误导和错误的决策。
统计数据会说谎阅读心得
统计数据会说谎阅读心得一、概述在当今社会中，数据无处不在，从商业报告到社交媒体统计，再到政府发布的统计数据。
这些数据真的可靠吗？统计数据会说谎，本文将探讨为什么统计数据会撒谎，以及如何识别和避免被误导。
统计学是一门旨在从数据中提取有意义信息和结论的科学，当涉及到统计数据时，事情并不总是那么简单。
统计数据会因为各种原因而说谎，从而误导读者。
在本阅读心得中，我们将探讨统计数据为什么会说谎，以及如何识别和避免被误导。
1. 数据作为现代社会的重要组成部分在现代社会中，数据已经成为了不可或缺的一部分。
它像空气一样弥漫在我们的生活中，从商业决策、医疗健康，到教育、交通乃至国家治理，每一个方面都离不开数据的支撑。
作为一名统计学家，我深知数据的重要性。
但当我们沉浸在这些美丽而富有洞察力的数据时，也需要时刻保持警惕，防止数据被误用或篡改。
因为数据本身并没有意义，只有当它被正确解读和使用时，才能真正发挥其价值。
2. 数据分析和解读的重要性在数据分析的过程中，我们不仅要关注数据的准确性和完整性，更要学会如何正确地解读这些数据。
数据本身并不能告诉我们任何事情，它只是一种工具，帮助我们更好地理解和分析现实世界。
对数据进行深入的分析和解读，是每一个数据分析师不可或缺的技能。
我们需要明确数据解读的目标，这可能是为了评估一个项目的成功程度，也可能是为了发现潜在的市场机会，或者是为了优化业务流程。
无论目标是什么，我们都应该确保我们的解读方法与目标的契合度，这样才能确保我们的分析工作具有实际意义。
我们要掌握正确的数据解读方法，这包括统计学原理、数据可视化技巧以及领域专业知识等。
通过运用这些方法，我们可以从数据中提取出有价值的信息，并形成能够支持决策的见解。
数据解读是一个持续的过程，随着市场和业务环境的变化，我们需要不断地更新我们的解读方法和策略，以适应新的情况。
我们才能确保我们的数据分析工作始终与现实世界保持一致，为决策者提供真正有价值的见解。
1 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。
统计数据撒谎
•问题三：遗漏了什么？
通常，你并不会被告知包含了多少观测值，这个数据的缺失，特别当 信息来源于信息存在利害关系一方时，已足以使你对整件事情提出质
大家好才是真 的好
疑。比如，当均值与中位数相差甚远时，需要注意那些没有标明类型
的平均数。很多数据因为没有比较而变得缺乏意义。
如何反驳统计资料——真相只有一个
3
图形图表变身 —— 看我72变
黄金联盟的黄金奖励 持续6000C，第3个月奖励1g黄金 第6个月奖励2g黄金， 第9个月奖励3g黄金
第12个月奖励4g黄金
2g
1g
3g
4g
宣导时，图形上长、宽、高按比例放大，文字上的“2”倍，给人
的感觉却是8倍，刺激感更强。
统计数字撒谎的
4种方式
精选的平均数
未披露的数据 图形图表变身
平均睡眠时间为 7.8小时
4
混乱的神逻辑 ——见证统计操纵
•百分数也给误解提供了肥沃的土壤，和小数一样，它也能为不确切的 事物蒙上精确的面纱。
A：本月绩优 率环比提升 20个点
B：本月绩优 率环比提升 25%
如何反驳统计资料——真相只有一个
•怎样凭双眼就能识破虚假的统计资料，并揭开它的老底，同样重要的是，如何在一大 片充满欺骗性的数据海洋中找出可靠有用的资料。
•问题一：谁说的？
首先寻找的是偏差——出于名誉或收入的考虑， 而需要证明某些结论，他们提供的数据都有可能 产生偏差.
•——
提出5个问题
如何反驳统计资料——真相只有一个
•问题二：他是如何知道的？
数值是否足够大，从而能解释问题？观察值是否足够多，从而保证结 论的可靠性？——对于许多报告中的内容，通过观察，你会发现由于 缺乏足够多的观测值，报告的内容不足以说服任何人。
逻辑推理问题--说谎问题 ppt课件
问题6：从前有三个和尚,一个讲真话,一个讲假 话,另一个有时讲真话,有时讲假话,一天,一位智 者遇到这三个和尚,他问第一位和尚:“你后面是 哪位各尚?”和尚回答:“讲真话的.”他又问第 二位和尚:“你是哪一位?”得到的回答是:“有 时讲真话,有时讲假话.”他问第三位和尚:“你 前面的是哪位和尚?”第三位和尚回答说:“讲 假话.”根据他们的回答,智者马上分清了他们各 是哪一位和尚,请你说出智者的答案.
ppt课件 7
做好事 姓名
小红做 小华做 小明做 小娟做
小红
小华
×
√
√
×
√
×
√
×
小明 小娟
合 计 对 错
√ ×
2 2
√ √
3 1
ppt课件
× ×
1 3
√ ×
2 2
8
问题3：在一星期的七天中,狼在星期一、二、 三讲假话,其余各天都讲真话;狐狸在星期四、 五、六讲假话,其余各天都讲真话. ①狼说:“昨天是我说谎日子.”狐狸说:“昨 天也是我说谎的日子.”那么今天星期____? ②一天狼和狐狸都化了装,使人不容易辨认 它们.一个说:“我是狼.”另一个说:“我是狐 狸.” 先说的是_______,这一天是星期_______.
ppt课件 22
从已有的条件看，C当然有可能不在理发店。所以， 我的“证明”肯定是错的。错在哪儿呢？其实， “若A不在则B一定在”和“若A不在则B也一定不在” 并不是互相矛盾的，它们有可能同时成立，并且这 将会告诉我们A一定在。也就是说，正确的推理过程 和由此得出的结论应该是这样的： (1) 如果C不在的话，那么A不在就意味着B一定在； (2) 如果C不在的话，那么A不在就意味着B一定不在； (3) 所以，如果C不在的话，那么A不在就会发生矛盾； (4) 所以，如果C不在的话，那么A一定在。
最新整理谬误剖析一.ppt
不当预设的谬误却非推论上的错误，其问题在于： 在当时情景里不能视为当然的假设视为当然
不当预设的谬误的分类
1.乞求论点 2.不当二分 3.混合问题 4.以全概偏
不当预设的谬误之类型一：
乞求论点
①在以A为结论的论证过程中，如果论者把A用作前 提，②或把可必然地推导对方在不接受A的情况下亦同 样不接受的陈述用作前提，该论证就犯了乞求论点的谬 误。
不充分的谬误总结
3.合成谬误 x是y的组成部分。 x有性质P。 所以，y有性质P。
分析时不能只看形式： 注意性质P是否传递
4.分割谬误 x是y的组成部分。 y有性质P。 所以，x有性质P。
注意性质P是否瓦解
正确的合成论证
正确的分割论证
二.不当预设的谬误
“不相干”与“不充分”这两大类谬误都属于推论上的 错误，其问题在于“推不出结论”。
文章读起来必定很流畅。
不充分的谬误3：合成谬误
谬误形式如下：
x是y的组成部分。 x有性质P。 所以，y有性质P。
例子形式如下：
句子是文章的组成部分。 句子读起来很流畅。 所以，文章起来很流畅。
误以为某种特性会由某事物 的部分传递至这事物本身。
不充分的谬误4：分割谬误
例子： 会计部职员：“什么？还要增加我们
把可必然地推 导对方在不接受 某情况下亦同样 不接受的陈述用 作前提。
不当预设的谬误之类型二：
不当二分
如果（在某 一特定的语境中 ）不恰当地假设 只有两个可能性 或可能选项，那 就犯了不当二分 的谬误。
例子： 甲和乙初次见面。 甲：“你支持民主党吗？” 乙：“不！” 甲：“那你一定是民建联的拥护 者了。”
“误导”人的扇形统计图
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“误导”人的扇形统计图
学习目标： 1、综合运用统计知识从统计图中准确提取信息，并作出正确的判断和简单预测。 2、理解扇形统计图中各个数据的具体含义，培养学生仔细观察的习惯。 3、使学生认识到统计工作在生活中的重要性。 重点难点： 综合运用已学知识从统计图中提取信息，作出正确判断和简单预测。
三、解比例。 4 ：������＝5 ：3
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学
知识链接自主学习 试试身手课堂纠错 课外学习课后反思
习
过
程
合作探究成果展示 拓展训练提高能力 合作学习书写规范 体验学习
分享收获团体交流 学习小结我的收获 仔细阅读认真思考
一、自主学习。 同学们， 你们喜欢看电视吗？________你们知道家里的电视 是什么品牌吗？________________今天， 我们就去彩电市场看各 种品牌彩电的市场占有率吧。
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二、计算下面各题，怎样简便就怎样算。 2.75× ＋2.8÷
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伦敦《时报》（Times）文章“50%的女性被害者是被自己的男朋友或丈夫杀死的”对婚姻生活的危险性进行了推论。只 有约10%的被害妇女是由完全不认识的人谋杀的，一般来说，犯罪嫌疑人来自受害人的家庭生活圈（特别是在周末或度假 中，“这时家庭成员是在一起的”）。
与老年人相比，青少年被误认为是具有较多自杀倾向的一类人群，这一基本判断就是建立在错误的比较基础上的。一家德 国报纸文章“老年时会变得更幸福”分析论证了下面的结果：在20岁以下的青少年中，自杀在所有死亡中所占的比例最大， 共计25%。而30～40岁的人自杀率占到10%，超过70岁的老年人自杀率不足2%。“年龄越大，决定自杀的比率就越低，” 这家报纸如此写道，因此我们会随着年龄的不断增长而变得越来越幸福。
前言
世界上有三种谎言：谎言、该死的谎言，还有统计数据。 ——本杰明.迪斯累里（Benjamin Disraelis） 首先要掌握事实，然后你可以随意歪曲他们。 ——马克.吐温
失业者按照其来源不同进行统计，数据或多或少； 癌症风险和臭氧黑洞不断增加； 1/3的人生活在最低生活水平线以下； 一个联邦德国公民一年内吃掉了5.8升食用冰； 音乐家可以比其他人更长寿； 农村的空气有益于健康，或者农村的空气不利于健康； 全球到2020年将会有100亿人口； 道琼斯指数又涨了30点； 网球运动员B在与一个左手握拍、带着眼镜的选手比赛时 从未输过，该选手比B年轻； 与男性相比，超过25%的女性经常错误地拐入单行道； 恐龙灭绝于6000万年前； 吃猪肉会导致心脏病；外国人更容易成为罪犯； 绿党的选民经常阳萎（这绝对不是开玩笑—这是一个汉堡 的性学研究者在德国联邦议会上所做的说明）； 人们在纽约睡觉时，最安全的地方是中央公园； 还有30年我们就要与下一次的核灾害分别了，目前存在着 气候灾害的威胁； 如果在下一个星期天投票，某党X不会进入联邦议会。
准确度的假象
统计学是一门完全特别的、完全稀奇古怪的科学。 ——威廉.拉贝（Wilhelm Raabe）
1909年4月6日，美国人罗伯特· 埃迪温· 皮尔里（Robert E. Peary）到达地球的北极，从而成 为世界上第一个到达北极的人。至少皮尔里本人是相信这一点的。说得确切一些，他希望全 世界的人都相信他所取得的这个结果，所以，他确定了他到达北极的位置是北纬89度57分11
诡诈的曲线
当一个人在他的头脑里只有数字和图形的时候，他就不能找到踪迹间的因果关系。 ——叔本华
某企业10年销售额飞速增长：
无所不能的调整
110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 102 105 104 103 102 101 100 1 100 2 3 4 5 6 7 8 9 10 101 100.5 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 102 101.5 101.5 103 102.5 103 101 105 104 100 101 100.5 102 101.5 103 102.5 101.5 103 105 105
德国《经济周刊》（Wirtschaftswoche）成功地进行了相关研究，以每10个月为一个周期，描述了德国纺织工业向坏的和 向好的景象。左图表达的意思是，“纺织品在联邦德国私人消费那里，早在几年前就已经下降了。这种情形即便在1989年 也几乎没有什么改变。在预测私人消费会实现实际增长2.5%的条件下，纺织品消费与前一年相比增长不会超过1.5%。”这 种比较悲观的预测在图形当中得到了反映：曲线起始于高峰，终止于谷底。
Байду номын сангаас
世界历史有多远
世界历史有多久远？
“四千年零一 个星期”。
他怎么知道的这 么详细啊？
这还用问！上个 星期教授已经讲 过这方面的知识， 当时世界已经有 4000年的历史 了。”
不为人知的计算
27颗红枣精华
错误的误导
76%的交通事故是由没有饮酒的驾驶者造成的, 所以酒后驾车也没有关系。
德国纺织业发展
秒，距离北极点大约5公里—这些数据对于皮尔里的实际目标来说已经是一个巨大的成功了，
并且准确地说，这种效果也是他精心策划出来的。
实际上，皮尔里根本不可能把他自己的位置精确到30米的距离（因为11秒不会发生任何 事情）。即使在今天，借助于卫星定位这种现代化的辅助手段，也不可能取得如此微小的、 精确的结果。所以，这件事情在那个时候根本就是不可能的。就连皮尔里的朋友也承认，在 最理想的情况下，皮尔里通过其有限的工具也只能准确地标注到6分（纬度）或10公里，其 他指标干脆就是他自己杜撰的。
美妙的统计数据谎言
2011年6月30日 @阎浮提人间香袖
目
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前言
准确度的假象 错误的引导 诡诈的曲线 貌似精确的百分比 受人操纵的平均数 骗人的虚假趋势 公理式的抽样 民意制作
七十二变的概率
使用数据注意要点
资料来源：瓦尔特.克莱默《统计数据的真相》、网络资料
这个图表形成后，没过几个月就出现了完全相反的情形：曲线先是起始于谷底，然后持续地上升；图表旁边的文字说明是： “联邦德国的纺织工业在1990年也呈现出强劲地上升趋势。纺织工业在这一年的销售增长预计能够达到5%～6%。”
犯罪率和死亡率
一家美国报纸用哲理推论了发生在美国的暴力犯罪。绝大多数暴力犯罪发生在家中，即厨房、起居室和卧室。这家报纸的 结论是：晚上，人们只有睡在中央公园才是比较安全的。
到底该向哪里走
嗯，向前走两三 个路口的样子， 然后左拐。
从这里到最近的 邮局有多远？
直行两个路口， 然后右拐！
我们到底 走哪边？
真相在哪里
超市苹果单价4.98斤/元
这样毕竟是偶然
某辆汽车的制动距离是63.59米
玛士撒拉甚至活了969岁
彭祖146岁
一位在孟加拉国种植水稻的农民每年可以挣98马克13芬尼， 这个数字完全不是有意暗示这个调查研究会精确到一分一毫，因为事实上人们从来没有这样计算过。 研究者只是做了一个猜测，即9100万居民平分20亿塔卡的国民收入，然后再按照当时的塔卡与马克的汇率 换算成马克，从而得出上面的结论：98马克13芬尼。 在这些附加的资料中，只有一项是精确无误的，即当时的货币汇率。国内生产总值和居民数量都是粗略的 估计。 如果把所有资料都集中到一起，那就会重新产生出一个（被误认为是）精确的数字。