平均数代表一个样本的平均水平。但是当你在查看平均值的时候要留意，样本里面是否有极值（极大值，极小值这些 outliers），如果有的话，平均值就会不准。此外，如果你的样本小，也容易产生更多极端的值。这个时候用中位数更合适。如下图：

向飙说：“社会生活里有很多问题都是老问题，一定要把老问题吃透。不要制造新的词汇，没有太大的意思”。

图片来源于《成长边界》

在这个不确定性极高的后疫情时代，多多提高自己对信息的辨别能力，更好的生活，从驳斥垃圾信息开始。

但是这些容易传播的短视频、短信息，大量充斥着假话和谬论。

作为律师你说，“等一等，法官你确定 DNA 匹配不是巧合？”

图片来源于《成长边界》

所以伪科学/信息的另外一个特征就是不可证伪。不管怎么解释它，都对的。

读数据的时候，当我们看到相关关系，需要继续提问或者反思，背后的原因是什么，是否还有其他可能性。

（用嘴型来表达家庭的财务安全度）图片来源于 B 站公开课程

团队里面大部分人的判断都是要参赛。但是当我们把缺失的比赛数据补齐时，我们看到：

图片来源于 B 站公开课程

比如你发现汽车儿童座椅销量变高，同时婴儿出生数量也在变高，是一个正相关的关系。但是不能说，因为儿童座椅销量变高了，所以导致婴儿出生率变高。这是逻辑是谬论。

在表达中使用一堆假大空的词汇，每个词你都认识，组合在一起也仿佛说得都对，但是就是不知道对方在说什么。比如各种黑话指南：

40华氏度引擎出问题的概率很高，参赛的结果可想而知。赛车队故事背后是 NASA 真实的案例。1986 年，在一次火箭发射事件中，NASA 的高层基于部分数据，对于密封火箭助推器一个连接处的 O 型圈失效可能性做出了判断。最终结果是，剧烈燃烧的气体直接从连接处冲向外部，“挑战者号”在升空 73 秒后就爆炸了，7 位宇航员全部丧生。

但是当我们放大横坐标的时候仔细一看，会发现，横坐标根本不是等分的。从最开始的每 5k 一个间隔，到后面 5百万一个单位。

以下图为例，作者给你看的图是这样的，我们会快速认为，yes 和 no 的比例是 5/5 开。但是细看我们会发现，这两个分类左边的 y 轴并不一样，根本不是 5/5 开的关系。

短视频、短信息时代蒸蒸日上，改变了公众话语的内容和意义，政治、宗教、教育、体育、商业和任何其他公共领域的内容，都日渐以“短娱乐”的方式出现，并成为一种文化习惯。

多年前，台湾地区有一个研究表明，家用电器的数量和避孕工具的使用最相关。但是你应该不会有这样的想法，在高中发放免费的烤箱以解决青年早孕的问题。因为这两个变量存在相关，但是没有因果关系。

还有一类经常被大家搞错的是，误把关联关系当作因果关系。

看完之后，一脸问号，他在说啥？

当有人和你阐明数据和观点的时候，你可以思考以下几个问题：

所以对于一个很低的 p 值，不要认为这事就肯定成立了。

图片来源于 B 站公开课程

这则小故事告诉你不能绝对相信 p 值。因为 p 值不是用来告诉你假设的正确性的。而是用来告诉你，在整个群体中检测错误的可能性有多大。

什么是 p 值？

过度装饰的图被称作 data visulization ducks。ducks 原意是用在建筑领域指过度装饰的建筑。图表也是如此，好的图表不要过度装饰，过度装饰反而会失去了他本来想要表达的内容。因为 ducks 会阻碍信息的交流。

图表也可以操控每个箱子的尺寸大小来表达他想要的意思。比如下文是华尔街一篇臭名昭著的报道。这张图乍一看中间部分的 y 值最大。

我们来说一个故事。假设你是一个律师，现在法官要审判一起杀人案件，而你的辩护人被指认谋杀。但是案发时，你当事人在蛋糕房里面做蛋糕，并不在案发现场。现在你要为他辩护。

题图来自Unsplash，基于CC0协议

Steven Pink 说过：活着好过死亡，健康好过疾病，富足好过匮乏，自由好过胁迫，幸福好过苦难，知识好过迷信和无知。

庭上法官拿出 DNA 检测报告表明，案发现场凶器上的 DNA 和你当事人 DNA 完全吻合。所以你的当事人才被指认。

你说，“别急，我们来画一个图。百万分之一的可能性表达的是所有人群里面，错误识别的可能性。但是我们这里应该要看的是，识别出来的结果里面，被误识别的可能性。”

文章来源：《时代教育》 网址: http://www.sdjygw.cn/zonghexinwen/2022/0816/2297.html

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