不够准确全面的统计数据可能会产生误导？

马克吐温写道:“谎言分为三种:谎言、该死的谎言和统计数据."

这句话经常被用来表示统计数据是另一种撒谎形式.并非如此，约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院生物统计学系的统计学家亚伦费舍尔说.他写道，在上下文中阅读时，很明显吐温并没有认为统计数据只是另一种撒谎形式.相反，吐温警告说，不够准确全面的统计数据可能会产生误导.

吐温关于不要接受所有统计分析都是真实的警告同样适用于各种数据分析.数据得出错误结论的最明显例子是最近两次总统选举的投票结果.这些预测不是谎言，但它们具有误导性，因为民意调查极其难以进行.民意调查必须确保样本具有代表性，这在政治和性等敏感领域很难实现.民意调查还依赖于受访者的真实回答.提出的问题必须足够清晰和简洁，以便受访者知道他们在回答什么.

每个人都有偏见，因此创建研究的人必须尽可能小心，以创建尽可能中立的研究.完全客观是不可能的.这就是为什么研究必须是可复制的，也是为什么民意调查彼此不同的原因.

科学依赖于统计分析.这就是我们如何知道疫苗是否既有效又安全.即使在这里，当提出关于有效性和安全性的结论时，也存在误差幅度.换句话说，即使是最好的结果也有一个警告:结果有可能是错误的.研究人员对药物发挥其应有作用的确定程度以统计学方式表达.

统计数据对于进行概括很有用.然而，概括总是有例外的.例如，我的一个朋友出了车祸，被从车上扔了下来.如果她系了安全带，很可能会被压死.由此，她得出结论，不系安全带比系安全带更安全.事实上，她已经克服了困难，利用她的特殊经历并鼓励其他人也这样做是愚蠢的.

轶事是特定事件的故事，就像上面我朋友的故事.接受轶事作为证据而不是统计数据是很诱人的，因为它与个人的联系比与数字的联系更容易.轶事画图；统计数据呈现抽象.虽然特定的故事会引起共鸣，但它们在提供指导方面并不是特别有用.

科学家、经济学家和统计学家不应该对我们的生活有最终决定权.最后，数据只是数字.数字本身没有意义.它们在推进我们的目标方面很重要.气象学家可能预测下雨的可能性为 100%，但您可能选择不使用雨伞，因为您喜欢在雨中行走.尽管如此，您还是不希望飞行员忽略天气图和预报.

有时我们想用心去领导；在相互竞争的目标之间需要进行权衡.没有统计数据可以教会我们如何过有意义或合乎道德的生活.统计数据在现代生活中发挥着重要作用，而这一作用需要支持为所有人创造繁荣的生活.