有時，你會認為自己可以相信調查結果，但要識別虛假統計數據并非易事。如果一家雞蛋公司告訴你，在一次口味測試中，50% 的人更喜歡某個品牌的雞蛋，你會相信嗎?有時，僅僅接受給定的數據是不夠的。再深入一點，你就可能發現真相。如何檢測虛假數據?留學生統計學課程預習。

一、為什么存在虛假統計數據?

虛假統計數據

存在虛假統計數據有三個主要原因：

1. 故意誤導：為了支持可疑的主張，人們可能會：

- 引用虛構的研究。

- 展示一個看起來很花哨的圖表，使用虛構的數字制作而成。

- 引用發表在專業期刊上的文章。但是，當點擊鏈接時，實際上會下載來自公共訪問網站的未發表的PDF文件。

2. 理解不足：任何曾經上過統計學課程的人都會告訴你 - 統計學很難。嘗試解讀甚至最簡單的統計數據都充滿了陷阱。上面的廣告牌讓你相信80%的牙醫推薦科高特而不是其他品牌;但在那個特定的調查中，牙醫們實際上推薦了幾個不同的品牌(參見：誤導性圖表，以獲得更多示例)。

3. 無知：一些人在未經事實核查的情況下分享故事。例如，唐納德·特朗普曾經分享過一個虛假犯罪統計數據的圖表。這些主張被FactCheck.org、《華盛頓郵報》等多家媒體廣泛辟謠;《華盛頓郵報》的文章鏈接到了FBI的數據，顯示完全相反的情況。

二、需要提出的問題

1.誰支付了這項調查?

仔細看一下誰支付了這項調查。如果你讀到了某種“神奇”減肥食品的廣告聲稱90%的人在一個月內減掉了20磅，看看是誰支付了。如果是擁有這個“神奇”產品的公司支付的，那么很可能這是一項自我選擇研究。在這種類型的研究中，有人會從試驗或調查的結果中賺錢。你可能見過那些蘇打廣告，聲稱“90%的人更喜歡X產品的口味”。但如果制造商支付了這項調查，你可能無法信任結果。

2.意見是否存在偏見?

看看統計數據是否來自一項自愿調查，人們可以選擇參與或不參與。例如，你的教授可能會給你發一封電子郵件，邀請你評論一本新書。這類樣本傾向于那些持有強烈意見的人(通常是負面意見)。換句話說，如果學生討厭這本書，他們更有可能參與上述調查。而喜歡這本書的學生則更不太可能回應。

3.是否證明了因果關系?

在調查中尋找一個變量導致另一個變量的錯誤結論。例如，你可能會讀到失業導致了玉米產量的增加;玉米制品(如高果糖玉米糖漿)便宜，因此人們在失業時更有可能購買廉價食品。但可能還有許多其他因素導致了產量的增加，包括政府補貼的增加。僅僅因為一個因素看似與另一個因素相關(相關性)，并不一定意味著一個因素導致了另一個因素。更多信息：參見相關性與因果關系。

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