在一本有趣的关于统计学的新书中，美国神经科学家丹尼尔·列维京指出：轻信统计数据会让人们偏离真相，即使专家也会有偏见而且毫不自知。作者提醒我们，对统计数字采取明智的怀疑态度，才能更好地应对当今海量信息的冲击，过滤其中的偏见与谎言。
统计学
谁的话也别盲信 一堂教你理解数字的速成课 如今，人们每天吸收的信息量是上世纪80年代中期的五倍。置身于如此纷繁奔涌的数据之中，很容易就会茫然无措。一名政客用一个统计数字来支撑自己的论调，一家报纸随后用另一个事实驳斥了她，一位经济学家再用第三个证据证明这二人都错了。在《关于谎言与统计数字的实地指南》（A
Field Guide to Lies and Statistics） 一书中，美国神经科学家丹尼尔·列维京 （Daniel
Levitin）向读者展示了如何在这些数字迷阵中探寻出一条道路。 统计学方面的书很容易就让人觉得无趣，幸好有列维京这样的完美向导。在投身学术之前，他从事过脱口秀喜剧表演。有了这方面的技巧，他在书中处处都写下了妙趣横生的语句。比如，他用这样一句话来点明用平均值来描述一个群体会多么有误导性：“人类平均每人有一颗睾丸。” 他时不时会突然离题讲些趣事，令读者跳脱出关于抽样和概率的详细分析而得到些许轻松。偶尔，他这种略嫌造作的风格也会让人腻烦。 列维京运用大量实例来证明统计数据轻易就能让人们偏离真相。例如，粗看之下，下面这个言之凿凿的说法似乎十分合理：“自从加州停止实施大麻管理法以来，35年间吸食大麻的人每年都翻一倍。”听者很快就会意识到，这一定是在胡说。就算吸大麻人的一开始只有一个，每年翻一番，35年后也会有超过170亿人吸食大麻。列维京屡屡出其不意地向读者抛出这类统计学难题，训练他们养成这样一种态度：任何人的话都不照单全收。这是一种行之有效的教学技巧。 有些统计数字到头来完全就是错的，不过它们误导人的情形要更为常见。 然而，要辨认看似客观且无关政治的数字并不容易。在分析趋势的时候，学者和新闻记者们最喜欢做的一件事就是将所获数字的基数“重定”在100，好支撑自己想要说明的论点。举个例子，将美国GDP增长图表的起始时间定在该国陷入衰退的2009年，读者就会被蒙蔽，得出长期而言经济强健的印象，而这一印象会好于真实情况。列维京提醒人们，“记住，专家也会有偏见，而且还毫不自知。”
对统计学理论有了基本的了解，读者就能更好地应对海量信息的冲击。 人们常常都会混淆百分比变化与百分点变化，列维京耐心地解释了二者的区别。当一名新闻记者用“显著的”（significant）来描述一个统计结果时，表达的意思很少会和统计学家在使用这个词时所指的意思相同。记者想表达的也许是这个事实很有趣，而统计学家指的通常都是该结果有95%的概率不是随机发生。（至于有趣与否就是另外一码事了。）
有些读者也许会认为列维京的这本书虽值得一读，但未免天真。某些民粹主义政客的问题并不在于他们在这里误标了x轴、在那里没有明确列出控制组，而是故意散布赤裸裸的谎言，迎合选民的非理性和不安情绪。不过，如果每个人都能对统计数字采取列维京所推崇的那种明智的怀疑态度，政治辩论的状况定会大有改观。 这本书是一位不可或缺的教练员。
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《关于谎言与统计数字的实地指南》
A Field Guide to Lies and Statistics
丹尼尔·列维京（Daniel Levitin ）著
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本期获奖读者：古晶、Ordinary Peopl、京京
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