统计学本身是个好东西，但很多时候被的和尚念错了经，也有些时候是被一些别有用心的人故意利用了，更有甚者，被一些不良学术人士用来牟利或其他，某些高层人物也是利用数据的操弄者。

其实判断这些错误并不难，就是加强自己的统计学知识，并多问几个为什么。具体来说，以下这些误导是经常发生的：

样本太小，不具备代表性。样本偏差，样本被误导不具备广泛性。在这样的前提下，即便是整个流程合乎统计学的规范得出来的数据往往天差地别。

清楚平均数和中位数的差别是非常重要的。平均数值在高斯分布中具备有效性，在很多符合幂律分布的数据中，往往造成很大差别。比如你住在深圳南山区的某街道，你的平均年收入可能超过100万。但不幸的是，二马两个人就把你的年收入提高了90万。因此你看到媒体上大肆吹嘘的平均数，你笑了，你觉得你被平均了。

有很多数据具有相关性，但不是因果性的。比如股价的涨跌与季节节气有关系(江恩理论)，也与月圆月缺有关联(螺旋历法)。比如每天早上鸡叫之后天明，但鸡叫绝对不是天明的原因。实际上这样的数据多如牛毛。

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在现实生活中，最缺少的就是统计学的教育。如果没有统计学的思维，基本上就是一个思维文盲。