统计数字会撒谎

出版时间：2009-3  出版社：中国城市出版社  作者：[美] 达莱尔·哈夫  页数：154  译者：廖颖林  
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前言

　　我的岳父从爱荷华州到加利福尼亚州不久便对我说：“你们这儿治安不好。”在他所阅读的关于加州的报道的确如此。但是，这些报道通常来自一份爱荷华州的报纸。这份报纸不会轻易忽略掉加州发生的任何犯罪行为，虽然它也报道本州的谋杀案，但看起来它更乐意大肆渲染加州出现的同类情况，而且还因此而闻名。　　我岳父得出的这个结论是建立在明显有偏样本基础之上的，是一个随意的统计结论。类似于其他更为精致的统计结论，也存在着证据与结果不匹配的问题，因为这些结论都在假定：报纸专栏中对犯罪行为的报道是测量犯罪率的工具。　　几年前，十来个调查人员独立地发表了关于抗组织胺药的试验数据。所有的数据都证明，在经过抗组织胺药物治疗后，相当高比例的感冒能够治愈。这一结论引起了传媒的大肆宣传报道，抗组织胺药的广告铺天盖地，医药界也掀起了此类药物的生产热潮。人们对健康永恒不变的追求造就了这种热潮，但奇怪的是，人们拒绝越过统计资料去注意一下早就了解的事实。正如一位幽默的非医学权威人士，亨利·G·菲尔森(HenryG.Felsen)不久前所指出的——正确的治疗的确能在7天内治愈感冒，但是即使不进行任何治疗，感冒也能在一个星期内痊愈。　　统计这种神秘的语言，在一个靠事实说话的社会里是如此地吸引眼球，但有时它却被人利用，并成为恶意夸大或简化事实、迷惑他人的工具。在报告社会经济趋势、商业状况、民意调查和普查的大量数据时，统计方法或者统计术语是必不可少的。但如果作者不能正确理解并恰当地使用这些统计语言，而读者又并不能真正了解这些术语的含义，那么，统计结果只能是废话一堆。　　在科能技主题的文章中，经常充斥着滥用统计资料的现象，每一个数据都很有力地打消你的疑虑，都张着嘴告诉你这是对的，但是人们很难联想到这样一种场景：灯光如豆的实验室中，“白衣英雄们”仍在不计报酬、不辞辛劳地包装这些数据。统计，就像最神奇的化妆术，只要略施粉黛，东施尤胜西施。巧妙伪装的统计资料胜过希特勒的弥天大谎，虽然它也会引起人们的误解，但制造它的人却能巧妙脱身。　　这本书是一本如何利用统计瞒天过海的入门读物。看上去，它很像骗子的行骗宝典。但或许我可以模仿一个已退休的窃贼——如何神不知、鬼不觉地撬开一把锁，他的回忆录达到了研究生课程的水平——替这本书说句公道话：毕竟，骗子对于行骗的技巧早已胸有成竹，而诚实的人出于自卫也应该掌握它。

内容概要

“自从使用了某某牌牙膏，我们的蛀牙减少了23%”；“1924级的耶鲁毕业生平均年收入是25111美元”；真相果真如此？数字的魔力决不仅止于此！ “根据相同的收入取样，计算方法也完全正确，同一个小区居民的年平均收入可以是2000英镑，也能是10000英镑”；只需施展一点小技巧，就能让数据面目全非！你是否执着于打听智力测验的结果？ 你是否对电视上那些专家所言的各种标准坚信不疑？你是否认为抽烟与成绩的好坏直接相关？抑或受高等教育与晚婚有必然联系？你是否确信眼见为实？如果图形能让事实的1：2瞬间变为眼前的1：8呢？你还确信自己的感觉吗？这本“故事书”般的经典之作将为您轻松揭开谜底……作为揭露数据造假经典工具书，达莱尔·哈夫这本《统计数字会撒谎》在50年代一出版，就成为有些人的“心头大患”，他们在全世界对其进行围追堵截，因为他们相当害怕读者看到书中的真相。它诞生之后，不仅被奉为“世界统计学普及读物第一畅销书”、“25本投资经典之一”、“经典社会学读本”，而且被誉为“数据造假曝光宝典”，在世界畅销50年而不衰。达莱尔·哈夫用风趣的插图和通俗的语言把高深的统计写得像“故事书”一样精彩，这种独具一格的行文和编排使得此书更具魅力。此外，书中还给你揭露了大量至今仍被销售员、专家、记者或者广告撰稿人频频使用的“行骗工具”：有偏的样本，可以挑选的平均数，遗漏某些重要的数据，混淆因果关系，滥用一维图形等。更为重要的是，达莱尔·哈夫在书中破解了如何识破虚假统计数据。当你面对虚假但貌似真实的统计数据时，谁说的？他是如何知道的？遗漏了什么？是否有人偷换了概念？这个资料有意义么？达莱尔·哈夫提出的这个“五步法”，堪称识破数据花言巧语的“武功秘籍”，它可以让您：★知悉惯用的“行骗技巧”★洞悉统计数据的真实面目★轻松理财、管理属下、彻底读懂经济报道★不再被形形色色的数据所忽悠，不再让自己的决策南辕北辙

作者简介

达莱尔·哈夫（Darrell Huff）
美国统计专家，于1913年出生在美国爱荷华州，毕业于爱荷华州立大学（the State University of lowa）,获得学士学位和硕士学位，在此期间他由于成绩优异加入了美国大学优等生的荣誉学会（Phi Beta Kappa），同时还参加了社会心理学、统计学以及智力测验等研究项目。达莱尔·哈夫的文章多见于《哈泼斯》、《星期六邮报》、《时尚先生》以及《纽约时报》等美国顶尖媒体。1963年，由于他的贡献被授予国家学院钟奖（National School Bell Award）

书籍目录

Chapter 1内在有偏的样本我们来看一则以前的新闻报道，“1924级的耶鲁毕业生平均年收入为25111美元。”好家伙，这些人干得真不赖！大家都把孩子送去耶鲁和牛津吧，那就是高薪的代名词，年纪轻轻就能享受幸福的生活。可是，等一等，在充满怀疑的惊鸿一瞥后，关于该数字的两个疑点凸现出来：它居然惊人的精确，它也大得令人难以置信。Chapter 2精心挑选的平均数房地产商费尽心思大力宣传，你所居住的小区是高档小区，你邻居的年均收入是10000英镑；而该区域的纳税人委员会却反复向政府强调，这里居民的平均年收入只有2000英镑，是该减减税赋了。到底谁在说谎？事实上，他们都是诚实的。两个数字都是正规的平均数，来自相同的居民，根据相同的收入，计算方法也完全正确，奥妙何在？ Chapter 3没有披露的数据“自从使用了多克斯牌牙膏，我们的蛀牙减少了23%。”让我再引用一篇文章的标题——《现在就来预测孩子将来长多高》。“只需要利用现有的身高，再查表中的比例即可。”标题如是写道。没有比这个“23%”和“身高表”更无聊的广告和报道了！可他们看起来是如此的煞有介事，问题出在哪？Chapter 4毫无意义的工作彼得和琳达做了公认最好的智力测验——斯坦福-比内测验，结果是琳达的智商为101，彼得的只有98。专家告诉我们智商的平均数是100，即100意味着“正常”。于是进一步推断，琳达是比较聪明的孩子，彼得是个笨孩子。相信我，任何类似的结论纯粹都是胡说。Chapter 5令人惊奇的图形一张图告诉你朴实的10%的增长，而另一张却看起来是让人振奋的100%的增长，别怀疑你的眼睛，截然不同的两幅图说的可是同一回事！Chapter 6一维图形的滥用数字是2∶1，但视觉效果却是8∶1。嘴上说的是1?5倍，看起来却是3倍……或许你正在被这些图形所振奋着。Chapter 7不完全匹配的资料一篇来自著名实验室的报告：在11秒钟内仅仅半盎司该药的剂量就杀死了试管中31108个病菌。随处可见某种榨汁机的广告：“经过实验室的证明”该榨汁机的“榨汁功能增强了26%。”……听起来真不错，这是货真价实的“挂羊头卖狗肉”。Chapter 8相关关系的误解抽烟与大学成绩；独身与上大学；身上的跳蚤与健康；房屋顶上白鹤鸟巢的个数与荷兰某个家庭中已出生孩子的人数；马萨诸塞州长老教会会长的收入与哈瓦那朗姆酒的价格……是风牛马不相及？还是亦步亦趋、息息相关？真实的结果一定让你大跌眼镜。Chapter 9如何进行统计操纵怎样在一年内获得22500美元的总收入？你只需1个妻子（或丈夫）和13个孩子。   “现在就购买圣诞礼物，你将节省100%。”精明的商家居然成了圣诞老人，开始免费馈赠了。有些人很害怕你知晓其中的“技巧”。Chapter 10如何反驳统计资料谁说的？他是如何知道的？遗漏了什么？是否有人偷换了概念？这个资料有意义吗？提这5个问题，凭双眼就识破并揭穿虚假的统计资料；更为重要的是在具有欺骗性的数据海洋中找出可靠有用的资料，不再让你的关键决策南辕北辙。

章节摘录

　　第一章 内在有偏的样本　　有一个装着红、白两色豆子的桶，如果你想要准确知道这个桶中两种豆子的数量，你惟一能文摘一：这个平均年收入精确得如此吓人　　让我们来研究一则以前的新闻报道：“1924级的耶鲁毕业生平均年收入为25111美元”，要知道几年前的钱是更值钱的。　　好家伙，他们干得真不赖！　　可是，等一等，这个令人印象深刻的数字到底意味着什么？是否像表面看到的那样，足以证明如果你把你的男孩送进耶鲁大学，或者牛津大学，那么在年老时你就不需要辛苦地上班，甚至他将来年老时也不用上班？　　在充满怀疑的惊鸿一瞥后，关于该数字的两个疑点凸现出来：它惊人的精确；它大得令人难以置信。　　对一群相隔千山万水的人，了解他们的平均收入，而且竟然精确到以元为单位，这几乎不太可能。就算是自己去年的收入，除非全部来自薪水，否则也很难知道得如此准确。但是对于年收入25000美元的阶层来说，投资渠道更广，因此他们的收入不可能完全来自于薪水。　　而且毫无疑问，这个可爱的平均数出自耶鲁人之口。即使1924年他们在纽海文（纽海文是美国东北部康涅狄格州的一个城市，耶鲁大学就坐落在这个城市）。接受过优良的教育，也很难保证四分之一个世纪后，他们还能坚持说真话。当问及收入时，有些人出于虚荣或者天生乐观而夸大数据；有些人却故意缩小数字，特别当涉及征所得税问题时，往往会犹豫不决，生怕与其他文件填报的数据不符，谁知道税务员又看到了什么？这两种趋势——夸大与缩小，也许将相互抵消，但这种可能性很小。一般而言，一种趋势总会强于另一种，但我们很难猜测哪种趋势将胜出。　　我们试着来解释这个数字，单凭常识就知道这个数字与现实出入很大。现在，让我们找找最大误差的可能来源。是什么使那些实际上收入也许只有25111美元一半的人们最终会拥有如此丰厚的平均收入？让我们来揭开这神秘的面纱。　　可以肯定的是：耶鲁毕业生的报道基于对某个样本的分析，因为常识告诉我们，没有人能够掌握所有仍在世的1924级学生的情况，25年后，他们中的许多人已经消失在茫茫人海中。　　并且，在那些能够取得联系的人中，许多人根本不会回答问卷，特别是一个涉及隐私的问卷。一般情况下，邮寄问卷的回收率达到5%～10%就已经相当可观了。也许这个调查的回收率会高些，但也不可能达到100%。　　因此，这个收入数据建立在一个样本之上：由能够取得联系并愿意回答问卷的耶鲁学生组成。那么，这个样本的代表性强吗？也就是说，能否假设样本与未被样本包括的那些人——无法联系的人或者不愿意回答的人——具有同等的收入水平？　　那些在耶鲁大学毕业生通讯录上被注明“地址不祥”的迷路小羔羊是谁呢？他们是高收入阶层吗？华尔街的金融家、公司领导层，亦或是制造企业或公用事业的总裁？不，要找到富人的地址根本不难。这个班级最显赫的人，即使忽略了与校友办公室联系，他们的地址也可以通过查《美国名人录》（Who’s Who in America）或其他参考资料找到。因此，我们可以较合理地推测，那些被遗漏的人是获取耶鲁文学学士以后25年间没能实现自己光辉梦想的人，他们是小职员、技工、流浪汉、失业的酒鬼、仅仅得以糊口的作家或艺术家……将六七个甚至更多这种人的收入相加才可能达到25111美元。他们不会在班级的联谊会上注册，仅仅是因为他们支付不起路费。　　又是谁会将调查问卷丢进最近的废纸篓？我们不太肯定，但是猜想他们中大部分人并没有赚到足以炫耀的数目。很明显，样本遗漏了可能降低平均收入的两类人。让我们见识一下25111美元的庐山真面目：如果它是一个真实的数据，它也仅仅代表了1924级耶鲁学生中能够联系上的，并愿意站出来说出收入的一个特殊群体。当然，它的真实性还需要满足这个假定：这些绅士们说的都是真话。我们能否过于轻率地做出这样的假定呢？来自抽样理论的一个分支，即市场研究的经验告诉我们，人们会说真话的假定往往是不可靠的。　　文摘二：我有两个平均年收入，你想听哪个？　　我相信你不是一个势利小人，而我也并不做房地产生意。但请让我们作这样的假定，并且假设，此刻你正在一条我熟知的街上看房子。对你的情况进行了初步判断后，我巧舌如簧、费尽心思地让你相信附近居民的平均年收入大约有10000英镑。也许这坚定了你要在此居住的信心，不管怎样，买卖最终成交了，那美妙的数字也被牢记在你的脑海。而且，既然你已经买下了房子——你有那么一点势利，当与朋友聊天时，你就会不经意地流露出你居住的地点：我住在一个相当棒的高收入小区。　　一年左右过后，我们又见面了。作为某纳税者委员会的成员，我正在四处奔走，为降低税率、降低财产估价，或降低公共交通费用而呼吁。我的理由很简单，我们支付不起各种上涨的费用，毕竟，附近居民的平均年收入只有2000英镑。也许你会加入到我们委员会的工作中来——你不仅势利，而且还挺吝啬。但是，当听到那可怜的2000英镑时，你也禁不住大吃一惊。到底是我现在撒谎了呢？还是一年前撒了谎？　　其实这两次你都无法怪罪于我，利用统计撒谎的妙处被展现得淋漓尽致。无论是10000英镑，还是2000英镑，它们都是正规的平均数，计算方法也完全正确。两个数字都基于相同的数据，来自相同的居民，根据相同的收入。所有都是相同的，但显然其中有一个数据令人误解，足以与弥天大谎相媲美。　　我的花招就是两次分别使用了不同的平均数，“平均数”这个词宽泛的涵义帮了大忙。当一个家伙希望用数据影响公众观点，或者向其他人推销广告版面，平均数便是一个经常被使用的伎俩，虽然偶尔是出于无心，但更多的时候是明知故犯。所以，当你被告知某个数是平均数时，除非能说出它的具体种类——均值，中位数，还是众数，否则你对它的具体涵义仍知之甚少。　　在这个例子中，不合适的“平均数”实际上是毫无意义的，只要碰到关于收入的数据，这种情况就经常出现。　　在我卖给你房子附近的居民区里，这两个平均数相差甚远，问题出在哪？因为收入是显著偏斜的。你的邻居中大多数都是小农、在附近村庄上班的工薪阶层或是靠养老金为生的退休老人，但却有3户邻居是来度周末的百万富翁，就是这3户人家的收入提高了总收入，相应抬高了算术平均数。这样一来，均值达到了绝大多数家庭遥不可及的水平。几乎每个人都低于平均数，虽然这听起来像是笑话或者文学修辞，但却是事实。　　文摘三：现在广告：本产品能有效杀死31108个细菌。胡扯。　　如果你想证明某事，却发现没有能力办到，那么就试着解释其他相关事情，并假装它们是一回事。在统计资料与人类思维冲撞所引起的耀眼光芒中，几乎没有人会发现它们的区别。不完全匹配的资料是一种保证你处在有利位置上的武器，而且屡试不爽。　　你无法证明你的秘方能够治疗感冒，但你却可以在报纸上（用大字标题）刊登一篇得到保证的实验室报告，“在11秒内仅仅半盎司的该药剂量就杀死了试管中31108个细菌”。当你这样做时，首先要确定这是一家著名的实验室，或者至少有一个让人印象深刻的名字，然后将这个报告全文复印下来，并在旁边放上一个穿着白大褂医生的照片。　　但记住千万别提这里面的小把戏，而且你也没有责任指出：在试管中很有效的抗菌剂，在人的咽喉里就不会发挥作用，特别是为了防止该药灼烧喉咙而按照说明书进行稀释后。也不要为报道杀死了哪些细菌而迷惑，谁会知道哪种细菌引起了感冒？说不定感冒根本与细菌无关。　　实际上，不管到底是什么引起了感冒，试管内各种各样的细菌与感冒的制造者之间的关系仍是未知数。但大家并不会深究，特别是正在流鼻涕时。　　也许这个例子太明显了，大家很容易识破它。然而不完全匹配的资料通常不会以这种面目出现在广告中，下面，让我们欣赏一个更高明的手法。假设在美国种族歧视情绪抬头的某个时期，你却受雇“证明”相反的结论——这并不是件难事。你可以自己进行一个民意调查，或者更好的做法是聘请一家有名望的调查机构替你调查。对总体中普通的横截面样本进行提问，看他们“是否认为黑人与白人有相同的就业机会”，你可以不断的重新调查，以确保得到一个你满意的“人们关于种族问题的报告”。　　普林斯顿民意调查研究所（Princeton’s Office of Public Opinion Research）曾经测试过同样的问题。调查结果能够成为以下观点的有趣证据：事情总是表里不一，在民意调查中尤甚。每个被访者在被问及关于就业机会的问题时，还回答了其他的问题，这些问题旨在了解被调查者真实的种族歧视态度。调查结果表明：那些种族歧视情绪最强烈的人中，大部分的人对就业机会问题的回答为“是”。（实际上黑人的同情者中三分之二的人并不认为黑人与白人有同等的机会，而种族歧视者中三分之二的人认为就业机会相同。）很明显，虽然你根据这个调查得到了一些关于人们种族歧视态度的有趣结论，但是对于黑人的就业情况你仍然知之甚少。　　于是你将发现：在调查期间如果种族歧视情绪高昂，将有更多的人认为黑人与白人就业机会相同。于是你宣布结论：调查显示，黑人一直受到公平的对待。　　在巧妙运用不完全匹配的资料后，你得到了出色的结论。如同上例，实际情况越糟，你的调查却越能让它看上去令人欣慰。

媒体关注与评论

　　哈夫先生用如此生动的、充满人情味的方式来论述统计这个干巴巴的课题，真是一剂灵丹妙药……我们太需要这本书了，它虽然娱乐性强浅易读，却十分具有说服力。　　——美国著名管理杂志　　《管理评论》作者和制图者倾注了全力，给大家提供了一本十分轻松活泼的读物和卡通画。它们能给你带来娱乐，又能引发思考，而且还揭穿了许多统计方法的谎言。　　——美国著名图书杂志　　《图书期刊》这是一本善意破坏性的书，读完它后，你对于‘万能统计’的信任将大大降低。　　——美国权威政论杂志　　《大西洋》 有3种谎言：谎言、糟糕透顶的谎言和统计资料。　　——英国前首相本杰明·迪斯雷利（Disraeli）　　对于追求效率的公民而言，统计思维总有一天会和读写能力一样必要。　　——美国著名科幻作家H·Ｇ·威尔斯（H.G.Wells）　　使我们陷入麻烦的通常并非我们不知道的事情，而是那些我们知道得不确切的事情。　　——美国作家阿蒂默斯·沃德（Artemus Ward）　　我需要完成一个很大的课题——统计学，但却感到我的写作功底十分有限，如果不牺牲准确性和完整性，就很难让人理解。　　——英国著名科学家相关系数“r”创立者弗朗西斯·高尔顿（Sir Francis Galton）

编辑推荐

　　●揭秘最隐蔽的数据造假方法，畅销美国50年的伟大时代经典，世界统计学普及读物第一畅销书　　●像“故事书”一样生动精彩， 充满了“马克吐温”式的幽默讽刺案例　　●“25本投资经典之一”、“经典社会学读本”　　●商业人士必知的数据造假权威读本，公开统计专家才明白的专业统计知识　　●莞尔一笑中让你知晓深奥的统计学基本原理，炼就揭露“虚假数据”的火眼金睛　　假数据也可以披上羊的外衣！房价，工资，增长率，利润率……你都有可能被这些统计数字狠狠地忽悠一把！　　然而，假的真不了！翻翻报纸，《房价数据满天飞 市民抱怨看不懂》《“平均工资水平”有多少可信性？》、《长春白领月薪1500？标准太低数据存疑》、《平均工资越高越令人恐惧》……类似于这样的质疑越来越多，我们要如何才能够看清这些漫天飞舞的数据背后的谎言？　　《统计数字会撒谎》正是这样一本能让你辨清真假数据的首选必读书。　　《统计数字会撒谎》一书是由美国统计专家达莱尔·哈夫写就的传世之作，该书引发的“编造虚假信息”话题受到美国社会持续普遍的关注和美国权威媒体的激烈争论。它自50年代出版以来就不断一版再版，并被翻译成多种文字，在世界的影响力持久不衰，被誉为美国商业人士、研修人员的重要入门必修书之一。书里面大胆地揭露了至今仍然被销售员、广告撰稿人、记者甚至专家频频使用的大量的统计操纵技巧，同时还配有别具一格的风趣插图以及众多幽默的案例。神秘的统计学在这里被哈夫像讲故事一样一一道来，莞尔一笑中让你知晓深奥的统计学基本原理，掌握揭露“虚假数据”的最有力武器……　　桑普拉斯曾说过，统计分析让一切假象原形毕露。但遗憾的是，统计未必能够揭示真实，有时候还可能成为假象的帮凶。当我们面对生活中形形色色的统计数据的时候，还要多保持一些理智和清醒，并要有所保留地看待问题。因为“如果一个人以种种肯定的立论开始，他必将终止于各种怀疑；但如果他愿意抱着怀疑的态度开始，那么他必将获得肯定的结论。” （培根语）

用户评论 (总计155条)

•   “这世上有三种谎言：谎言，糟糕透顶的谎言和统计资料。”本书以英国前首相本杰明·迪斯雷利这句虽略嫌偏激，却掷地有声的名言（较惭愧的是我以前一直以为这句话是马克·吐温说的~）作为开篇，令我还未细读内容就已经为之一震。统计学是应用数学的一大分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测。其目的是为相关决策提供依据和参考。随着资本主义生产管理理念的深入人心，其应用早已渗透到我们生活的方方面面。可以说，现代社会就是建立在数目字管理上的社会。现在的人们对待这些统计数字，就如同虔诚的教徒对待先知的预言一般深信不疑，如果一项调查研究有了“权威机构”的统计来证明，那它便是“科学的，令人信服且不容质疑的”。然而，事实真是如此吗？在这本书中，作者哈夫明白无误地说出了“不”字。统计数字往往因各种主观企图和客观制约而误用误读，沦为行骗者的工具，得出与现实南辕北辙的结论！书中，作者以一个独特的角度展开阐述，其似乎并非为了教人们识别造假，而是教人们如何用统计数字来造假。种种手段伎俩纷纷登场：采用有偏的样本、精心挑选的平均数、模棱两可的相关关系、视觉效果惊人的统计图像……一招招“行骗秘笈”在作者栩栩如生的刻画中大白天下，无形之中令读者知道了如何和这些统计数字之后的花样打交道。其文风平实浅显，却又入木三分，辅以幽默感十足的插图，令看似枯燥的统计学概念变得轻松易懂，妙趣横生，实在是相当出色的普及读物。本书成书于20世纪50年代，哈夫在书里揭露的，是那个镀金时代美国的种种情形。然而令人遗憾的是，时至今日，书中所述的各种利用统计数据瞒天过海，暗度陈仓的伎俩非但没有消止，反而愈演愈烈。从数年前的安然破产案，到近来次贷危机所引发的全球金融危机，其缘起与对数据信息的误用误判密切相关。将视线收回到国内，情况亦然。如今我们的生活已被一系列令人眼花缭乱的统计指标所包围：GDP，CPI，PPI，升学率，平均工资，同比，环比……在广告宣传中，在新闻报道中，在社会调查中，这些感觉似是而非，似懂非懂的数字漫天飞舞，无处不在。而比之大洋彼岸的美国人，国人对这些统计数据的迷信与盲从甚至有过之而无不及。政府以GDP为人民生活改善的证明，却不知其本身不过是数字游戏；学校一味求升学率和就业率，而不是学生素质的培养；商家为误导消费者，刻意炮制具有误导性的数字……难怪有人调侃“GDP要算数，母猪会上树！”那么，了解了那么多统计数字后隐藏的东西，我们又应该如何对待它们呢？有人也许会说：“我从此以后再也不相信这些鬼数字了”，持此类想法的其实已大有人在。君不见统计局如今已被视为一个制造笑料的机构。但也正如本书作者所说，我们不能因噎废食。其实统计本身并没有错，错的是使用它的人！技术从来都是中性的，既可以成为反映真实的工具，也能够沦为歪曲真实的手段，只在于你如何运用而已。也正如书中所言，也许并不是每个人都能有一副火眼金睛，成为打假英雄。然而我们却能够在对待这些数字时多一分警醒，少一丝盲从，多问问这些数据“从何而来”“是否有代表性”“有没有遗漏”。只有这样，才能去伪存真，才能在下次有人用“该产品性能提高20%”之类的言语来煽动你时，不被其轻易“忽悠”。
•   近日，收入、工资、房价，吸引眼球的统计新闻还真不少。数据一公布，总有人满腹狐疑，认为与自己的感觉不一样。其实，每个数据都有自己的口径。一个数据能够反映一定的问题，也只能反映一定的问题。比如城镇职工平均工资，国家规定不含私营企业。但如果我们想包含私营企业，我们可以计算出另外一个数字。达莱尔•哈夫那句引言的本意并非说统计资料是最大的谎言，而是说如果不正确理解统计资料的话，就容易被统计资料误导。《统计数字会撒谎》也并非告知统计是最大的谎言家，而是讲述在当时的美国，在普遍迷信统计资料的背景下，应该如何理解和应用统计资料，要搞清是谁说的、如何知道的、是否有遗漏、是否偷换了概念以及资料是否有意义。如果没搞清数据身份而滥用数据，就会误入歧途。
•   我们每个人都希望自己能得到真正正确的事实，数据和客观。但是现实的世界似乎经常和大家开玩笑，所以，我们还是宁愿模糊的对也不要去求那精确的错吧!也许这样，才是真正的实事求是。
  
  今天是公历2010年第二天，按照中国的历法现在还是在上一个牛年！事实上，从地球绕太阳一圈的角度而言，一年都是一个公认的事实，只是起始点不一样而已。
  
  今天又把过去看了的一本书拿出来翻了翻，正好前两天看到有关的统计数字，正好拿出来分享一下，希望每一个读到的人能够形成真正客观的认识。那就是——如何客观的看待统计数字！这里要推荐的好书是《统计数字也会撒谎》
  
  这是一本半个世纪以前的美国人写的书，至今依然有效。尤其是对才改革开放市场经济30年的中国人，更要及时的补上这一课。
  
  在现实生活中，我们无时无刻不在接触着各种各样的统计数字，有些是和我们息息相关，有些则会对决策者起到重大影响。如果我们简单的看待使用这些数字，很有可能将会造成无可挽回的糟糕的后果。引用培根的话
  
  ——“如果一个人以种种肯定的立论开始，他必将终止于各种怀疑；但是如果他愿意抱着怀疑的态度开始，那么他必将获得肯定的结论。”
  
  例如，和我们息息相关的收入问题，每年各类调查机构都公布有关各行各业的平均收入等数据，但是在民众中总是一片哗然。事实上，我们每个看待数据的人，包括调查者，都应明了里面可能出现的误差所在。第一，是样本！足够大的样本真正能代表整体的样本才更客观！事实上，我们往往样本就出了大问题，总是漏洞百出。甚至调查者总是倾向于向希望得到结果的那部分样本去调查。另一个值得注意的现象，是在调查中，往往拒绝调查或者不反馈问卷的人群代表了否定或者较低的水准。
  
  第二，是正确的方法。通过报纸进行的调查将无法涵盖不看报的人，通过网络进行的调查亦无法代表不上网的人群；认识到任何调查都有误差，甚至于这样的误差可能翻倍的存在，我们更多的需要用我们的逻辑思考。
  
  另外，我们公布的数据，究竟应该使用什么，如果不说明清楚亦没有什么意义。当我们知道是某个平均数时，除非说出它的具体种类——均值，中位数，还是众数，否则你对它的具体涵义知之甚少。
  
  对于有关收入的统计数字，书中24页有精彩的描述。在此不再赘述。很简单的说一下的是，我们大可不必对公布的什么平均收入在意，一个年收入过亿的人，可以把该地区万余人的收入平均数提高到很高的水平，但是并不能真实提高当地数千年收入只有万把元钱的人的实质生活水平，因此这样的算术平均数没有任何意义。真正更说明问题的是中位数和众数。并且，除了公众机构的数据以外，我们对有些商业机构提供的数据就更要多长一个脑袋了，比如房地产商，医药代表。。。。。更多的时候，我们做决策的个体还是根据自己的情况具体问题具体分析的好，而不要太多的考虑这些平均数据选择从“众”。
  
  总之，对于数字不敏感的朋友，可是该好好的看看才是！至少，学会独立的思考，用自己的脑袋，带着疑问有逻辑的思考，才是我们需要的。
  
  新年开始，不辍学习！学无止境！
  
•   在大三的时候，自己对社会学蛮感兴趣，认识到研究方法对研究结果有很大的影响，如果要想得到科学可信的结果，研究方法必须科学可信，所以自己选修了社会学研究方法这门课，也买了中国人民大学出版社风笑天编写的第二版《社会学研究方法》，好好学习了一把。现如今聆听该书作者达莱尔的叙说，清晰透彻的语言、贴近生活的案例，正好弥补了当年晦涩难懂的理论学习的欠缺之处，增进了自身理性决策和批判性思维的锻炼。现这个时代，是一个数据行骗的时代。也就在这些年，世界500强的美国安然、世通和施乐公司，利用杜撰虚假财务报告，伪造巨额利润，魂不知鬼不觉地顷刻间轰然崩塌。人们终于在睡梦中惊醒，发出这个世界到底怎么了的感叹？从报刊、杂志、书籍、电视和网络的资讯媒体中，我们可以麻木地看到社会的各个方面充满了眼花缭乱的大量经济数据、证劵信息、投资可行性研究报告、公司财务报告等，心怀不轨的公司企业、研究机构为了满足自身不断膨胀的欲望，利用语言文字修辞手法和人们心理弱点，歪曲客观事实，来蒙蔽对数据知识不甚了解和批判性思维不强的消费者。一般人往往不会在意研究机构的信誉、研究人员的背景，也不会在意词语意义的混乱不堪、定义的含糊其词，更不会在意研究测量的信度与效度、样本的规模与代表性，需要的只是一个结论、一个自动配对、符合主观期望的数据。更糟糕的是，我们对此深信不已！
•   统计分析让一切假象原形毕露。但遗憾的是，统计未必能够揭示真实，有时候还可能成为假象的帮凶。当我们面对生活中形形色色的统计数据的时候，还要多保持一些理智和清醒，并要有所保留地看待问题。因为“如果一个人以种种肯定的立论开始，他必将终止于各种怀疑；但如果他愿意抱着怀疑的态度开始，那么他必将获得肯定的结论。”
•   一次听饭的时候，我公司的财务总监提起，每个人都应该了解一下统计学，不会很多东西都很难明白。的确，我个人认为，看教科书枯燥无味，也难予理解，这本书刚好，很适合像我这种对统计学不是很了解的人来读，因为其通俗易懂，而且故事也很生动，在看“故事”的同时，也就了解了统计的秘密。当我们了解了统计数据的秘密的同时，也认识到了世界上的第3种谎言：统计资料，如封面上所写“像故事书一样精彩的数据造假曝光宝典”.
•   你有没有想过，平均数的意义并不如想象的那么大。“经管学院毕业生平均年薪XXX”之类的话题，其实并没有多大意义。极端一点，也许10%的人年薪在100w以上，剩下90%的人年薪在10w以下。但是平均数不能给我们这些信息，所能给我们的是一种浆糊过的假象。中位数倒是能更多地给我们多一些信息。诚如达莱尔•哈夫在书中所说，当你被告知某个数是平均数时，除非能说出它的具体种类——均值、中位数、还是众数，否则你对它的具体含义仍知之甚少。
•   有专业文章研究工业租金的模型。同样的模型，代入伦敦的GDP说明伦敦的工业租金水平，好使；代入巴黎的GDP说明巴黎工业租金水平，也好使；用上海的GDP说明上海的工业租金水平……，不好使。作者使劲一琢磨，模型里其它都不变，就把GDP换成发电量来说明上海的工业租金水平，这回也好使！所以，文章最后总结：上海的电表数字水分不大。怎么看怎么不明白，读完《统计数字会撒谎》，不禁感慨，原来如此。在这个信息多如牛毛的社会里，形形色色的数据充斥在我们的视线范围内，太需要一本指南告诉我们如何识别那些披着“外衣”的统计数据了！好书，我正需要的好书。
•   曾经看统计数据分析的时候，很多是报着半信半疑仅供参考。但是仅仅是一种感觉，因为和自己平日里的经验不同或者从科学常识上推断不太可信。作者很浅显易懂的语言，剖析了统计里边常用的小把戏，以及很多误区，让我们在看统计数字的时候能够更加理性。话又说回来，统计本来就是在事实不充分的基础上，希望通过对一些数字的分析找出规律，作为参考之用。既然是经过加工的东西，与原始情况存在偏差是非常正常的，如果非要绝对严格地按照科学的方法去统计，各种成本都实在太高，根本不现实。所以对于统计数据完全不必太较真，知道了里面的门道，剔除蓄意造假或方法明显不当的，仅供参考而已。
•   世人皆醉,作者独醒,而且很有胆识.当所有人都沉浸在自以为得意的统计数据里面的时候,作者以冷眼清晰的揭露着他们的错误,他们的诡计.统计数字是一种科学的观点,但他会被利用.有些看上去很美的东西,如果你用数据分析后,会发现其有很大问题,这是它积极的作用,有的时候数据完美无缺,但是掩盖了许多真相,这是它的弊端,只是这些我们通常不知道,或者不愿意知道罢了.这本书让我们每个人都清醒起来,要认真,客观的对待统计工作和数字模式,更加周全的利用数字论证观点.这本书很经典.
•   这本书挺有名的。非常有意思的一本书。揭露了利用统计数字进行误导、操纵的种种手段。我是统计学专业学生，读了后感觉非常有帮助，加深了我的认识，同时也感觉非常认同。确实有太多用统计数字撒谎的，完全和书中所写一样！
•   本书用大量的例子来给我们揭示了各种各样基于真实数据的“假”统计结果，读完这本统计学的科普读物后，我们会对在日常生活中遇到的数据、图表作进一步的思考，能够避免被这些数据所欺骗。
•   这本书就像重磅炸弹一样，把我们从貌似温暖舒适的环境中轰到空中，带着满身伤痕和一身冷汗回到地球。我们以为周边的环境是如此的惬意，不用担心什么，但你如果看了这本触目惊心的书，你就会不由的惊呼“我的天啊，原来生活如此可怕”。我经常得意洋洋地用一堆看似有理有据的数字去教育别人，同时也在别人给我摆出不可辩驳的数字面前频频点头。我从没怀疑过自己，也不曾怀疑别人。这个书真是给我洗脑了。对待花样百出的统计数字，你不能信若神明，你要有质疑的勇气。我是个篮球迷，非常喜欢火箭队，火箭队有个球员叫巴蒂尔，他的技术统计在NBA里可能连中游都说不上，但是在几乎每一个NBA教练眼中，他都是最佳球员。这说明什么，数据有时并不能体现事物本身的价值，有的数据是错的，有的东西是数据不能表现出来的。
•   精彩的分析,经典的案例,精美的包装,构成了这本书,这是一本关于数据统计被错误应用或者是利用的书,很有现实意义,现在任何行业都很重视数据的作用,看过这本书后，我们可以重新审视那些工作中,生活中的统计,使他们应用到正确的领域,同时警惕那些虚假数据蒙蔽我们的眼睛.
•   还没看这本书以前，我对一些统计数据是挺相信的。看过以后觉得里面说的超有道理。并且我开始发现电视上有很多关于一些人均收入的调查都有提到过，数据的不真实。现在我对很多数据都抱有怀疑的心态，数字可能可以参考，但不能尽信。还有书的包装很好，送过来的时候也没有损伤，不错。
•   外国人就是胆子大，敢于提出悖论，敢于揭露黑暗的东西，其实数据这东西本来就有很多所谓的“死角”，有一些东西是它无法显示的，有一些是它被利用了，有些是被偷换了概念，这本书是统计数字面面观，详细的剖析了解读了数字的各种错误状况，很值得学习。
•   时运不济，总是有些信息会漏过重重设防，不经意间就落入法眼，还试图成为我们的朋友和助手，左右我们的观点和意见。为了提高自己的说服力，它们常常着重描述自己出身的纯正，再者，就顶一个帽子——“据统计”。我们常被这三个字害了，还没处说理。有次，某偏远县到外地招商，材料上写着“据统计，本县主城区内去年住宅商品房平均售价XXXX元/平米”，房产商跟地价合一起算了利润很高，就派人兴冲冲地去了。下车一看就傻了，整个县城只有两条街，两个商品住宅楼盘，合一块整一年就卖了不到十套，其中两套还是别墅，而且是这两个开发商老板自己住的。招商材料里只写了“售价”，可没说有没有按照这个价格成交。即便真是成交价，靠这样数量的样本做决策投资，造出来的房子估计得卖十年。可见，没有语境的统计数字靠不住。如果能早些看到《统计数字会撒谎》，无疑能把自己的法眼真正擦亮。
•   这几天在看这本书，联想到最近看了的一个报道，说是前湖北首富兰世立一手创建的东星航空已经宣布停飞破产。我是在武汉读的书对他印象很深，一直挺佩服的。但是看到媒体报道说“东星集团注册资金才8000万，仅仅东星航空撬动的资金链却达到120亿”，感觉就有点夸张了。我一直不能理解的是为什么空客那种国际性的大型航空公司都会被兰世立给“忽悠”到。号称兰世立当时也是做了N份报表加PPT什么的，向他们描述了自己产业集团良好的受益和宏伟的前景。看了这本《统计数字会撒谎》才算是明白，忽悠人原来也可以是这样有理有据还让人抓不到把柄的，佩服！佩服！
•   表面看，这书是数据统计的悖论，实际上，它是对数据统计中存在的一些弊端和虚假或者是不合理提出了看法，很实用。
•   真不能想象这是一本著于半个世纪之前的书今天读起来依然这么受用真不知是自己才疏学浅，还是国内的教育过于落后，抑或是有人有意掩盖事实的真相……其实作为一名理工科的大学毕业生，书中的好多知识点都在概率课上有所专研还有一些内容在日常的生活中也有接触但作者能把他们概括到一起，用简单的例子让我们快速领悟，顺便还解答了一些我平时所不惑的问题，这就难能可贵了作者深入浅出，只用简练的文字就把问题说的全面而清晰，且不乏新颖之处如“第六章的一维图形的滥用”和“第九章的如何进行统计操纵”，都让我眼前一亮想象如果大学时学的是这本教材，我就不用为怕挂掉而发愁了：）读读吧！占用不了你多少时间，就会对新闻中的报道产生新的感觉
•   唉，无论是否愿意承认，我们有意或者无意，都经常处在被欺骗的状态。在这个信息繁复的时代，用最新的科技建设最完美的信息高速公路可以使我们以最快的方式获得信息，可并不能阻止我们以最大的善意被欺骗。如果有限的生命去索求每个信息的真伪，估计所有脆弱的小心灵都经受不了那么多直白的谎言。所以，有时候闭目塞的听说些“我不知道，别告诉我真相”之类的bullshit，不但是保持身心健康的需要，甚至已经成为维持脆弱心灵蹒跚前行的必要了。《统计数字会撒谎》给了我一线曙光。出于自卫，我们都需要它。
•   这本书很不错，列举了统计数据出现偏差的种种现象和原因，而且能够给出合理的解释，同时，此书像“故事书”一样，有趣，幽默，活泼，而且这本书很实用，对于日常生活中的各种现象能够做出合理的看待。
•   这是一本关于数据统计悖论的书,它用大量的事实把数据中存在的一些欺骗,假像展示给我了我们,让我们可以重新审视我们的统计功能和实际意义,很不错的一本书.
•   能够如此坦率的将数据统计中的种种骗局和错误揭露出来,供大家学习,这本书贡献很不小.应该得到大家的认可.很难得的好书.
•   这本书虽然是一本美国书，但在中国的实践意义要大得多。中国充斥了太多的虚假，练体育这么单纯的东西都充斥着欺骗，联想到我们国家的大背景，还有什么是不能假的呢，现在大家都喜欢统计 ，什么东西都喜欢用统计，这本来无可厚非，但如果10个统计9个带水，那真个社会就是一个骗局。
•   假如有10个穷人工资是1块，1个富人工资是12块，算术平均数的算法，就是22块除以11人，平均工资是2块。这个结果明显高于普通人“平均”工资。所以统计局平时说的大家平均工资有2k了，其实一般人是没有2k的，大家感觉偏高了，可是统计局可以言之确凿的说，这确实是某种统计方法算出来的。还有一种常用的统计方法我记得是平方平均数，计算方法是平方数相加后取平均，再开根号，用上面的例子就是(10+12*12)/11=14,14开根号就是3.7块。原来所谓的平均工资是这么来的，《统计数字会撒》挺有意思。
•   这本书真是触目惊心啊,本来认为最可靠的统计数据都会如此的欺骗我们,还能相信谁呢,这本书给我生动的上了一课,要怀疑一切啊,真是太可悲了.这书很值得一看.
•   这是一本用故事讲知识的书，分析了各种统计数据被“滥用”的情况，好书。
•   昨天看新闻又见统计数据打架了，对于房价，两个数据相差极大。老百姓啊，不是忽悠出来的，买房的人，不是回升“买出来的”。
•   没想到数字后面有这么多黑幕，看来，没有东西是绝对可靠的，我们可要小心了，不能一味的相信数据统计，那些是有可能被利用的。
•   我们对待数据统计的态度,就像对待领导或者家长,原本应该是很值得信任的,因为他们有一堆道理要告诉你,无论是经验上还是学问上，都觉得应该是对的,但就象领导也会犯错误一样,统计数据也有不牢靠的时候,他们也会在错误的时间出现在错误的场合,如何我们还是如常的言听计从,就是我们自己过于迂腐了,看了这本书,你会更加怀疑数据的权威,并时常保持这种怀疑,因为欺骗越来越多了.
•   数据信息现在太混乱了，我们公司团购了这本，制作得挺精美漂亮的，要正确制作下一个行动计划必须对市场真实的状况进行切实诊断。这本美国的投资经典确实给我们启发很大，老板指着里面的很多有意思的例子说：“你们投广告的看看，别被人家的吓人数据给唬了，要切实了解人家真正的发行效果”。
•   说真的，我被这本书吓到了，我不知道那些企图造假蒙骗大众的人，看到这本书，后果如何。我真希望每个人都能看到这本书，只有这样，才能让大家擦亮眼睛，从无数复杂的数据中判断出真伪。我是一个很相信数字的人，我觉得那些冰冷的家伙没有感情，是最容易给我们提供正确指引的好伙伴，无论生活中，还是工作中。但这些数字如果被那些有不良企图的人利用，它一样会毫无征兆，不留情面的伤害到我们，因为大多人都它是那么的信任。推荐大家来读读这本书吧。
•   现在哪个行业离得开数字分析？但所有的数字都是另人信服的吗？我经常对工作中以ＸＸ数据作为决策的决定因素保持怀疑，我的怀疑有两方面，第一，这个数据是否可以决定我们的决策。第二，这个数据的来源是否准确。但是，我没有理论支持我的怀疑，现在这本书可以为我们说明些什么了，能解答我们许多的疑问，同时也能让我们知道哪些数字是有问题的。很好的书。
•   工作中经常会接触一些统计数据，读完这本书后，我感觉以后可以对这些统计数据有一些全新的理解。总而言之，书还是不错的。
•   很适合非专业人士阅读，读了这本书后能让人客观地看待统计数据
•   我正在写一篇关于国内广告造假的论文，案例倒是搜集了不少，但是因为专业学的不是统计，理论总感觉有所欠缺。看了这本书真是茅塞顿开啊，专家不愧是专家！经典不愧是经典！顶作者.
•   写的非常有意思的一本书，非常容易理解。从来都对数字数学不感兴趣的我都竟然津津有味地读完了全本。。。。然后才发现，原来每个数字后面有可能有个故事；每个故事中都可能有个谎言，或有意或无心。现在的我们，要想雾里看花，还真的是需要一双慧眼了。。。。作者就给我们介绍了些简单的统计原理，并教我们些简单易学的小方法来识别欺骗。看完后可以对照报纸，新闻等你能看到的数字研究一下，也许你会发现很多有意思的地方。。。值得一看，推荐！
•   这几天有这样一则新闻——《京城开发商雇人演出抢购好戏降价房"逗你玩儿"》高档楼盘大幅降价面对炒作应保持清醒。这只是房地产行业演出一出好笑闹剧.对于整个社会来说,这也只是虚假数字统计的冰山一角.在乱花眯眼的社会中练就一双火眼金精是多么的必要的.这本书为我们提供了修炼的教材.
•   我认为，这本书很值得品位一番，通过阅读，首先，我们在以后的工作中可以避免犯这些错误；其次，我们可以轻易的识破这些伎俩；最后，我们应该尤其注重职业道德问题，在这个领域内，我们至少要保持自己的纯洁，决不可利用自己的专业知识撒谎，做一些负面的事情。中国的统计发展如此缓慢，需要一大批讲原则的专业人士，我的信念就是从自己做起，为祖国的统计事业贡献微薄的力量。
•   学习过一定的统计知识，在学习自然科学。抽象的教科书非常严肃，对于什么应当报告，什么不应当报告，并没有特别突出。对于专业需要使用统计学的人来说，这本书突出了使用统计学时应当遵守的道德规范，以及如果对他人的统计结果进行质疑。此外，这本书对于一般大众而言，是一本质疑的教科书。如果学会对统计数字进行质疑，那么还有什么样的言词、画面可以欺骗我们呢？
•   学会看数据，知道真相。很好的数。逻辑，统计。会分辨才行
•   里面揭露了不少数据造假的方法,让我们可以擦亮眼睛,保持清醒,去面对生活和工作中那些可怕的数据.
•   我是负责数据统计的，我经常跟领导说，有的数据不能作为考核和决策标准，但领导就是不信，现在我的提议可以有理论支持了。
•   挺好的书，有助于我们分辨统计数据的对错
•   统计数据本来是很有用的,但再有用的东西如果被滥用,胡用,早晚会出问题,现在这个问题比较严重了,但正好这本书出来了,提醒大家,要正确对待统计数据,不要盲从.
•   让你了解如何看待统计数据的一本通俗易懂的读物
•   如果一个经常撒谎的人的话，你可能不信,如果你一直以为诚实的人说了谎话,那是防不胜防的.鲁迅先生说过"我们不惮以最坏的恶意去评价一个人",但是我们真该拥有起码的警觉,不要在盲目的相信那些统计数字了.
•   我查了一下，这本书在美国已经流行许多年了,但是现在在中国还是很合时宜的,现在我们也进入了一个高速的数字时代,什么都拿数字说话,这本没有错,而且也被认为是科学的,看了这本书我们应该明白了,有些东西是数字无法显示的,更可怕的是,数字是可以被利用的,我们要保持一定的分辨力,这本书给我们提供了很好的理论和范例,提高了我们分析数字统计的能力,很有价值的一本书.
•   深入浅出，很适合对统计数据没啥概念的人，另外本书的包装非常精美，性价比出众，能买到这样的好书确实不易。
•   学了统计，以为数据就是一切，看了此书，原来数据可以误导
•   看了之后,以后可以避免许多被统计数据迷惑!!!
•   这本书揭露了种种造假数据,把真相还原给我们.
•   这本书揭露了很多统计数字背后的真相，很不错的一本书！
•   这本书之所以被推崇，在于作者非凡的气魄，过人的胆识和科学的论证，在数字被全社会依赖的时候，他冷静的观察，然后发现问题，并一击命中要害，我们应该保持起码的警惕和冷静的头脑，不能一味的依赖数据来说明一切问题，忽略了实践的意义，那样，跟纸上谈兵没有区别。这无愧是一本畅销西方几十年的经典，他现在来得正是时候，因为我们对数据的迷信才刚刚开始......
•   硬壳的。书不厚。写得挺好的，把很多统计上容易给人错觉的事情用一些身边的事例进行了揭示，容易理解。比如算术平均、中位数、众数都是平均数，但是可能数值差很多。
•   据说是《统计陷阱》的另一种译本，很不错的书，将一些统计学基本原理讲得浅显易懂，包装也很精美。
•   跟“破绽”联系在一起的双方，必有一个倒霉。就像古代武将在两军阵前单挑，技高一筹的常常“卖个破绽”，把对手一把擒来。也有遇到时运不济的，“露出破绽”，被对手一枪刺于马下。虽然说技巧运用之妙，只能存乎一心，但我们至少不想成为那个倒霉蛋。一旦对手祭起“统计数字”这个法宝，我们就算出于保护自己，也得事先好好看看这本书。顺便说一句，把它当“骗子宝典”也是很好的选择。
•   我知道我们身边有一些虚假和伪装的数据，但没想到这种骗人的东西这么巧妙和繁多，以至于我们根本无从发现，更要命的是我们还把这些当成真理去供奉，太可怕了，这个书适时的提醒了我们，同时给了我们一些方法，很好，很强大啊。
•   现在我们都处于数字的围城中，工作生活中数字统计包围着我们，既为我们服务，又困扰着我们，我们真的不知道那些是真，那些是假。
•   太惊讶了，没想到会存在这么多造假的方法，真的没想到，现在真不知道该信谁了，现在的人类社会，充满了利益，同时就充满了欺骗，这真让人难堪，这本书擦亮了我们的眼睛，让我们能够有能力辨别那些虚伪的东西，但我相信，数据是无辜的，没有骗人的数据，只有卑鄙的人。
•   “有3种谎言：谎言、糟糕透顶的谎言和统计资料。”看完这本书，我发现自己唯一记得的就是这句话。虽然这位前英国首相未免太过于“愤青”了点，但是这也从一个侧面反映出统计造假在政府机构层面的广泛运用。反正我读了以后是获益匪浅的。
•   书中用了很多真实生动的例子来说明统计数字的误差，很有说服力！
•   统计数字在中国普及应用程度不高，应用统计需要好好搞哦这样的应用类的书也有利于提高学生学习的兴趣，建议给高校作为低年级的参考书之一。
•   虽然对统计学初有了解，看这本书还是觉得兴趣盎然，很适合做为枕边书之一，也能了解一些数据的真相
•   用诙谐幽默的笔法加上图文并茂地说明，让我在轻松愉快的情况下长了见识，以后不管在广告上还是调查报告上看到了数据都会多动动脑筋，多在心里问几个问题：“这个数字是怎么来的？”“调查的对象是哪些人？”“这个数字可靠吗？”养成这样的习惯也就不会再轻易**，轻信别人的话了！
•   有利于自己在日常生活中解读统计数字这个真的很经典
•   作为一本经济读物,这本书具有很好的价值,同时这也是一本关乎社会学的好书,告诉我们,数字统计并不是完全的可信,有时是错的,有时被错误的利用在错误的场合,总之,我们要提高警惕.
•   这本书给我们提供了新的思考角度,我们以前总是在一个模式下反复的挣扎,现在看来,模式本身就有可能存在问题,我们必须要重新审视数字的含义和判断方向和方式,不是每个统计都能准确的体现事物本身的,这书相当有用,而且是我们急需的.
•   这书很具体的介绍了数据造假，数据模型错误，数据使用错误等多方面有管数据的内容，比较具体，详细，对我有一定帮助。
•   这书帮我们纠正了许多固有的不好的观念,不要一味的相信数字,以后我们要用怀疑的眼光去审视那些本来很信任的数据了.
•   是为老公买的,他说这是本很经典的书,进行统计分析的人士需要看一看.他很喜爱,这几天每天晚上都在仔细阅读,
•   这书很好哦，有好多虚假数据的伪造方法，挺好，哈哈。
•   事实和关于事实的信息常被混为一谈。如果事实是天然存在的，那么关于事实的信息都是在认知过程中经过了人为加工。因此，当事实特征转变成信息时，自然就会在描述上有尺度和角度的偏差。在这里，尺度，就是标准与对比；角度，就是样本与描述。“统计”作为描述事实数量的工具而存在，也不可避免的在这两个范畴中的破绽重重。而《HowtoLiewithStatistics》就是一本破绽说明书。在书中，破绽类型介绍的详尽明了，描述生动有趣，表达清晰。赞！
•   虽然涉及的统计学内容并不深，但需要先有些统计学概念，然后就发现，很生动的告诉你，如何从数据中制造你想要的结论，这是个侦察与反侦察，潜伏与反潜伏斗智斗勇的过程，希望大家都能各取所需。
•   这本书最大的意义就是提醒我们对于各种数字不能一味的相信，要保持一定的质疑，不是所有数字统计都是可靠的，这对于我们来说，真的很及时。
•   书的内容不多，但字字惊心，很值得借鉴，原来我们身边充斥如此之多的虚假数据。
•   记得以前看过一则很有意思的统计报告，具体记不清楚了，大致意思就是“据权威机构统计，经济越景气，伦敦街上女性的裙子就越短”。按理说，今年全球经济危机，咱北京女同胞们的裙摆是不是得降下来？反正偶现在还没发现这个趋势。如果在以前，对这种“权威调查”我肯定是深信不疑，但是看过这本书之后，我就觉得这个世界充满疯狂。还是再等两个月验证一下吧，嘿嘿。
•   书是同事推荐购买的。但是对比**和京东之后，还是当当的价格比较有竞争力，配送也很快。书已经看完了，翻译得不好，其他的没什么可挑剔的。统计的科普读物。
•   看完这本书，我想说的是，以后会对所有数字统计保持应有的警惕性。
•   从不同角度考虑问题，，不错，实际上不仅仅是统计数字会说谎，，，生活中会有种种类似现象，，，要善于辨别
•   非专业人士可以进一步了解统计数字
•   只能说非常好，不需要数学基础，但你读了之后对于统计数字会有科学的数学的认识
•   教师、官员、医生、地产商、足球运动员……还有河南人、东北人和上海人……某个突然被广泛关注的信任危机事件，就会让上述那些名词，以及相关的大众群体一下子被妖魔化。
  
  金融风暴以来，基金经理们也“理所当然”地做了一段时间贱民。而数学家们，更准确的说是数据专家们竟也走了麦城。因为他们给烂苹果设计了华美的包装，衍生产品发明于金钱，数据和模型不幸被雇佣。
  
  相信本书在这几年的再次走俏，于此背景很有关系。
  
  被数据分析理念熏陶许多年之后，我仍认为无论从实际时间要求，还是从信息局限性导致，绝大多数重大决策其实还是基于直觉和思辨。但我丝毫不轻视数据分析的作用，因为长期进行数据分析训练和思考的人，直觉和思辨能力会更强。
  
  数据分析不仅给予他们公信力，更给予他们决策的能力。
•   数据虚假的危害不亚于大桥的垮塌，大桥垮塌塌去的是对建筑单位的信任，给验收单位的巴掌。数据虚假塌去的是民众对“某协会”“某网站”的公信，影响的则是更广泛的人。
•   不论你是否搞统计，这本书都可以使你获益，尤其是在现今这个社会，充斥着各种不真确的信息，要学会去伪存真才能降低受损失的机会！
•   这本书对我来说，可谓雪中送炭啊，我们单位最近在做工作量化，很头疼，到底什么数据才能体现工作的价值，什么数据可以准确显示工作的绩效，领导给了一些参考数据，但总觉得有些东西不合理或者是有虚假成分，这本书可以给我提供一些思路和依据。
•   这本书告诉你，不要轻易相信统计数字，一定知道这些数字是怎样作出来的。
•   与《牛奶可乐经济学》有相似的行文，生动有趣，揭示统计的秘密，值得一读，经典
•   冷静，冷眼。我们对待数据不能再如此热情，敬若神明了。这本书揭露了许多东西，很精彩。
•   这是一本奇怪的书，不会作假的人看了可能成为高手。正在作假或者数据应用不合理的人看了应该能够有惊悚效果。我准备成为前者，哈哈。这本书确实写得很好，经济书很难让人看着不辛苦，这本书就有这样的魅力，你很想一口气读完它。
•   我是学统计的，这本书导师曾经介绍过，确实很有建树，作者胆子也很大，是不可多得的关于数字统计方面的书籍。
•   有一种常见的哗众取宠行为，描述趋势时，将某一段曲线无限放大，随着纵坐标单位变得越来越小，曲线的斜率变得很大，造成视觉冲击，其实变化率往往只有一个百分点。今天的媒体很偏爱这一手段，不知道他们是不懂抑或是故意扭曲。相关关系与因果关系的混淆不用多说，最经典的例子莫过于，美国经济的增速与巴黎街头女子裙子的长度的关系。读读这本书，在惊讶与笑声里反省生活中的所见所闻。
•   虽然学的不是数学，但我是个比较理性的人，一切靠数据说话。但是说实话我看了这本书才算是明白，原来那些调查机构、会计师做出来看似客观的数据后面，居然会有这么多猫腻。真是活到老学到老。书没白读，继续学习中……
•   看了这本书，很有收获，了解了商业中许多原来不知道的潜规则，了解了他们的数据欺骗模式，能够提高我们的警惕性，并在以后的工作中，对数据分析和数据判断有更加全面和清醒的认识。
•   这本书有很大的实践意义，我们每天都处于各种数据中，书中的内容不罗嗦，简明扼要的论证了一些数据的伪身份，对于我们分析工作有好的知道作用。而且书的包装足够精致！
•   人们的生活与形形色色数据密切相关。如果我们仅仅凭着我们已有的知识去评价和接受数据赋予我们的意义时，难免会落入误区。多动动脑筋，好好想想数据背后的影象对数据的影响，会增强我们的判断力。
•   感觉对于没接触过统计的人而言，是本挺有启发的书
•   这书太有意义了，现在多少虚假数字啊，从三鹿到黑煤窑，已经不是不易之财的事情了，完全都是伤天害理了。什么东西还能值得我们去信任啊，这个不仅仅是经济学的事，也是社会学的范畴。
•   怀疑精神，你的数据来源可靠吗？数据结果真实吗？