05 | 因果倒置
举例来说 ， 假如掉业和心理问题存在相关性 ， 你很轻易注重到此中“较着”的因果关系——心理问题会导致掉业 。 但有时因果关系恰好相反 ， 例如说是掉业诱发了心理问题 。
要避免这一错误 ， 可以在发现相关性时提醒本身思虑反标的目的因果关系 。 这种影响从相反偏向猜测可以当作立吗？仍是说两者彼此感化 ， 形当作了一个环形反馈？
06 | 第三种身分
人们经常会健忘对可能的“第三身分”（也称外部身分）进行评估 。 某些环境下 ， 两件工作的相关性是由第三身分引起的 ， 它们现实上都是第三身分的成果 。
举例来说 ， 假设下饭馆和更健康的心血管系统间存在相关性 ， 这会让我们相信两者间存在某种因果关系 。 然而成果可能是 ， 能经常下饭馆的人社会地位更高 ， 承担得起更好的医疗保健办事 ， 而这种医疗保健办事才是他们心血管系统更健康的原因 。
要避免这一错误 ， 别忘了在发现相关性时考虑第三身分 。 找到事务 A 的可能的原因 B 时 ， 反过来想一想 ， 会不会是外部身分 C 导致了 B？C 会导致 A 和 B 同时发生吗？
07 | 点窜坐标轴
在对图表的纵坐标进行缩放和标注时 ， 会呈现良多利诱人的处所 。 纵坐标刻度该当将统计对象有意义的数据规模完整地呈现出来 。 但有时 ， 制图者为了强调细微差别和微弱的相关性 ， 会缩小纵坐标的刻度规模 。
从下图可以看出 ， 当纵坐标刻度规模为 0～100 时 ， 两个柱图看起来差不多高 。 但若将刻度规模设置为 52.5～56.5 ， 它们看起来就判然不同了 。
文章插图
【你被骗过吗？7 种操纵数据的方式，第 7 种让无数人中招】要避免这一错误 ， 可以注重不雅察坐标轴刻度 。 对于那些没有刻度的图表 ， 更要持思疑立场 。
以上内容就是你被骗过吗？7 种操纵数据的方式 ， 第 7 种让无数人中招的内容啦 ， 希望对你有所帮助哦！
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