你被骗过吗？7 种操纵数据的方式，第 7 种让无数人中招

数据统计和阐发是每个科研人员都应具备的技术，但愿本文能帮忙初学者避免无意中犯错，并让你在看到居心扭曲的统计成果时，第一时候识破作假者的手法。

撰文 | Winnifred Louis & Cassandra Chapman

翻译 | 杨晚钰

审校 | 夏烨

图片来历：Carlos Muza on Unsplash

统计可以或许有用地呈现数据，便于我们理解四周宿世界中的模式。但若是凭直觉诠释这些模式，成果凡是会令人掉望。以下是统计、概率和风险阐发中常见的几种错误，以及避免这些错误的方式。

01 | 无意义的差别

股市的良多日常波动都只是偶尔现象，并没有任何意义；在平易近意调查中，某党领先的一两个百分点凡是也只是数据噪声罢了（在给心猿意马的数据样本或公式中，呈现的难以诠释的转变或随机性）。

为避免对这种数据波动的原因作犯错误的推论，可以查看它们的“误差幅度”。差别若是在误差幅度内，则很可能无意义，这种转变很可能只是随机波动。

02 | 来自实际印象的误会

我们常会听到对两个群体差别的笼统归纳综合，例如说女性更乐于抚育儿女，而男性体格更强壮。这些结论凡是受到刻板印象和平易近间说法的影响，却轻忽了两个群体的相似之处，以及统一群体内部的差别。

若是随机遴选两个男性，他们的体能可能相差很大；若是随机遴选一男一女，他们抚育儿女的表示也可能很是附近，男性的表示甚至会更较着。

要避免这样的错误，你可以查看两组的“效应量”（effect size）。它可以反映两组间平均数的差别。若是效应量小，申明两组相似度高。但即便效应量大，也可能是较大的组内差别导致的，是以不克不及断心猿意马两组间的所有个别都存在差别。

03 | 忽略极值

考查对象从命正态分布（也称“钟形曲线”）时，效应量的两头是有主要意义的。在正态分布下，大大都个别接近平均值，只有一小部门个别远高于或远低于平均程度。

这种环境呈现时，组内的细小转变城市导致差别。这种差别对平均值几乎没有影响，但可能会完全改变极值的特征（见第二点）。

要避免这个错误，需要细心考虑是否要研究极值。若是针对平均程度进行研究，凡是不消在意组内的细微差别。但若很是存眷极值，这些细微差别将会影响庞大。

当研究对象从命正态分布时（在钟形曲线上），极值处的差别比平均值四周更为较着（表示在分布曲线上为：极值处的重叠区域较少，而平均值四周有大部门重叠）

04 | 相信巧合

美国每年淹死在泅水池里的人数和尼古拉斯·凯奇（Nicolas Cage）出演的片子数存在相关性，你知道吗？

若是你不雅察够细心，就会发现这种有趣的模式和相关性，但这也仅仅是巧合罢了。仅仅因为两件事同时发生转变，或者具有相似的转变趋向，并不克不及申明它们有关。

要避免这一错误，需要思虑不雅察到的相关性在多大水平上是靠得住的。这种相关性是一次性的，仍是多次呈现的？将来的相关性又可否展望？若是这种相关性只呈现了一次，那它很有可能是随机的成果。

05 | 因果倒置

举例来说，假如掉业和心理问题存在相关性，你很轻易注重到此中“较着”的因果关系——心理问题会导致掉业。但有时因果关系恰好相反，例如说是掉业诱发了心理问题。

要避免这一错误，可以在发现相关性时提醒本身思虑反标的目的因果关系。这种影响从相反偏向猜测可以当作立吗？仍是说两者彼此感化，形当作了一个环形反馈？

06 | 第三种身分

人们经常会健忘对可能的“第三身分”（也称外部身分）进行评估。某些环境下，两件工作的相关性是由第三身分引起的，它们现实上都是第三身分的成果。

举例来说，假设下饭馆和更健康的心血管系统间存在相关性，这会让我们相信两者间存在某种因果关系。然而成果可能是，能经常下饭馆的人社会地位更高，承担得起更好的医疗保健办事，而这种医疗保健办事才是他们心血管系统更健康的原因。

要避免这一错误，别忘了在发现相关性时考虑第三身分。找到事务 A 的可能的原因 B 时，反过来想一想，会不会是外部身分 C 导致了 B？C 会导致 A 和 B 同时发生吗？

07 | 点窜坐标轴

在对图表的纵坐标进行缩放和标注时，会呈现良多利诱人的处所。纵坐标刻度该当将统计对象有意义的数据规模完整地呈现出来。但有时，制图者为了强调细微差别和微弱的相关性，会缩小纵坐标的刻度规模。

从下图可以看出，当纵坐标刻度规模为 0～100 时，两个柱图看起来差不多高。但若将刻度规模设置为 52.5～56.5，它们看起来就判然不同了。

要避免这一错误，可以注重不雅察坐标轴刻度。对于那些没有刻度的图表，更要持思疑立场。

本文经授权转载自公家号“科研圈”，原文链接：https://www.sciencealert.com/the-seven-deadly-sins-of-statistical-misinterpretation-and-how-to-avoid-them

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