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第一章 数字也会说谎1

一、数字并不是你看起来那么庞大3

（一）互联网上的“大数字”4

（二）教育中的“大数字”4

（三）生活中的“大”数字5

（四）缺乏对比，数字大小未可知6

二、这些数字是捏造出来的9

（一）互联网造假9

（二）票房造假10

（三）胡乱预测11

三、看穿数字中的“假精确”12

（一）广告中的“假精确”12

（二）生活中的“假精确”13

四、数字真实，包装后也会认不出14

（一）你看到的，都是对我有用的14

（二）指鹿为马，无效的比较19

（三）改一改，数据变了样21

五、拙劣的数字谎言26

（一）广告中的数字谎言26

（二）互联网中的数字谎言27

（三）投资中的数字谎言27

（四）所谓的“公式”28

第二章 风险中的数字陷阱31

一、虚假的“小”风险33

（一）科学中的“小”风险33

（二）金融中的“小”风险34

二、虚假的“大”风险35

（一）科学上的“大”风险35

（二）生活上的“大”风险36

三、风险也分相对与绝对36

（一）科学上的风险36

（二）生活上的风险37

四、科学谣言扎根于数字陷阱38

（一）“大”数字38

（二）风险“相对论”38

（三）关联不是因果39

（四）毫无意义的比较39

（五）离开剂量谈毒性？请不要耍流氓40

第三章 注意：回归分析也有陷阱41

一、数字相关≠因果联系43

（一）医学上的数字陷阱44

（二）互联网上的数字陷阱45

二、A和B，哪个是因？哪个是果？46

（一）科学界的因果倒置46

（二）经济上的因果倒置47

（三）学习上的因果倒置47

（四）广告上的因果倒置48

（五）教育上的因果倒置48

三、遗漏变量，分析有误差49

（一）学校考试成绩中的数字陷阱49

（二）健康上的数字陷阱50

（三）概率上的数字陷阱50

四、无关变量太多，结果无意义54

五、预测趋势胡乱分析，结果很可笑55

第四章 统计调查，数字陷阱的重灾区59

一、样本数据不足，离正确结论失之千里61

二、资料不匹配，何谈正确结论64

（一）媒体的不匹配数据65

（二）广告中的不匹配数据66

（三）医学上的不匹配数据67

（四）公司运营中的不匹配数据68

三、样本选取错误，系统误差不可避免69

四、人性弱点，被调查者不一定说真话74

五、问题问得好，被调查者才会答得好76

第五章 广告中的数字陷阱79

一、招聘广告有猫腻，虚假工资诱人心弦81

二、商品折扣增加40％，你是否心动？83

三、装修陷阱玩弄低价数字游戏，你能看清吗？84

四、公司产品满意度99.8％，托儿不少85

五、广告中的辛普森佯谬87

（一）药物VS安慰剂87

（二）考试成绩87

（三）吸烟与健康问题88

六、数字形式巧变样，感觉不一样88

（一）模糊字眼89

（二）“大”数字89

（三）精确数字89

七、价格就怕比，弄得消费者没主意90

（一）第一个数字90

（二）消费者的中庸之道90

（三）我们只是缺少一个购买的理由91

八、特价房，特价可能只是错觉91

第六章 互联网的数字陷阱93

一、婚恋网站陷阱多，机器人账号遍地开花95

二、互联网金融，产品收益说得不靠谱96

（一）年化收益率16％？零风险？97

（二）货币基金收益8％？97

（三）高收益吸睛，文字游戏？98

三、你的粉丝究竟有多少是虚假的？98

四、互联网的KPI，猫腻真不少100

五、互联网上有排行，水分太多不可靠101

（一）品牌榜102

（二）畅销榜102

（三）信誉榜103

（四）排名应有准入门槛104

（五）网站平台当担责104

六、直播平台很火热，猫腻很多扎堆出现105

七、流传20多年的假数据，是时候拆穿了106

八、互联网数据造假为何频频出现？109

第七章 企事业单位运营的数字陷阱113

一、学校考生真牛掰，你关注上线人数的背后了吗？115

二、药价下降了，你觉得医药费真的会少吗？116

三、雾霾减轻了，真的是车辆限行的原因吗？118

四、电视收视率有那么简单吗？119

（一）收视率的玄机120

（二）收视率为0？121

（三）收视率VS收视份额121

五、上市公司融资额，造假危险且愚蠢121

（一）上市潜力股公司122

（二）上市企业所投公司122

六、高铁上座率大于100％，有的车厢还没人？123

七、可恨的标题党，死亡率可不能这么对比125

第八章 生活中的数字陷阱127

一、商贩找你小钱，先不要着急走开129

（一）赖大头129

（二）障眼法130

（三）垫秤131

（四）耍秤131

二、步数多，健康也不一定会来131

三、有折扣就便宜？可没有那么好的事儿133

（一）折扣陷阱133

（二）赠品陷阱134

四、体重减轻，减肥就成功？134

（一）越减越肥135

（二）失恋减肥135

（三）纹丝不动的体重数字136

（四）瘦却干瘪着136

（五）身材好，体重却没变136

五、视力度数就一定可靠？小心近视137

六、葡萄酒看年份，这种常识不可轻信138

七、前面有坑，小心掉入中奖陷阱139

八、二手车看里程数，多长心眼别被忽悠142

第九章 避免数字陷阱有妙招145

一、大数据的困局，N≠所有147

二、大数据，用小规模实验求证151

三、寻找偏差，不要被权威迷惑153

（一）有意识的偏差153

（二）无意识偏差154

（三）将资料与权威人士划清界限155

四、问自己，是否遗漏了什么？155

（一）缺乏比较155

（二）遗漏原因156

五、拆穿偷换概念的把戏157

（一）统计口径不同157

（二）口头回答不可靠158

（三）目的不同158

（四）无理比较158

（五）标榜第一159

（六）文字游戏159

六、用提问将毫无意义的数据打回原形160