只有百分比，没有具体数字
数据如何误导了我们
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统计数据会说谎
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统计会犯错
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即使是统计专家也无法避免的七个致命的统计错误
在实际工作中，很容易犯统计错误，而统计软件可以帮我们避免数学逻辑上的错误，但是要得到正确结果并进行解释依然充满挑战。而统计专家经常会发现错误。Minitab的软件技术培训顾问、经验丰富的统计人员，列举了常见的统计错误以供参考。 1：没有区分统计上的显著性和实际的意义 较大的样本量可以区分出细微的差异，但是即使存在差异也不一定显著。纠正一个没有实际意义的的差异，只会浪费时间和成本。 .
https://zhuanlan.zhihu.com/p/42073678
最常见的统计学谬误
在统计学中，有哪些常见的谬误？ 在分组比较中都占优势的一方，为什么在总评中反而成为失势的一方？ 小红热爱音乐，她更可能是琴师还是会计？ 乳房影像检查显示自己患上乳癌，确诊和误诊的概率分别为多大？ 把一个样本从一个组移去另一个组，怎么会同时提升两个组的平均值？ 今天这篇文章，和大家分享几个最常见的统计学谬误。 （1）辛普森悖论（Simpson’s Paradox） .
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15 个要避免的常见数据谬误
在当今技术驱动的经济中，数据对于获得新见解、制定决策和构建产品至关重要。 事实上，世上有如此多的数据，它的数量每两年翻一番 - 到 2025 年，将有 175,000 EB 的数据存在。 这是一个史无前例的数字，很难正确看待。给你一些感觉，一个 EB 等于 1,000,000,000 GB 的数据，据说 5 EB 大约等于”人类曾经说过的所有词”。 常见的数据谬误 可以想象，挖掘所有这些数据可能是一项艰巨的挑战。 数据有许多不同的形式，并非所有形式都易于分析。因此，人们很容易对数据采取捷径，或者尝试将我们收到的传入数据融入我们对事物应该如何发展的先入为主的观念中。 以下信息图来自 Geckoboard，它显示了人们在分析数据时常犯的谬误。我们已经重新格式化了他们的 PDF 以适应本文。 15 个常见的数据谬误 我们如何避免在箭头周围画一个靶心，以便我们能够以合乎逻辑、一致和方法论的方式解释数据的含义？ 关键是要了解人们在使用数据时常犯的谬误，以及为什么这些谬误会扭曲我们的解释。 这里有四个谬误的例子，以及为什么每个例子都被数据科学家认为是有问题的。 1.
https://zhuanlan.zhihu.com/p/441116001
统计误用 | Wikiwand