論證中的可靠性

? ? ? ? 今天讀了尼爾·布朗《學(xué)會(huì)提問(wèn)》第10章淮韭,“數(shù)據(jù)有沒(méi)有欺騙性”窗慎。

? ? ? ? 1.數(shù)據(jù)可能具有欺騙性

? ? ? ? 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)看起來(lái)非常有說(shuō)服力铺坞,因?yàn)閿?shù)字顯得非常精確和科學(xué)渤早。然而职车,數(shù)據(jù)可能(而且經(jīng)常會(huì))撒謊,它們并不一定能證明表面上想要證明的觀點(diǎn)。

? ? ? ? 2.識(shí)別欺騙性數(shù)據(jù)的策略

? ? ? ? 詢(xún)問(wèn)數(shù)據(jù)的來(lái)源:了解數(shù)據(jù)是如何采集的悴灵,這是識(shí)別欺騙性數(shù)據(jù)的第一步扛芽。

? ? ? ? 考慮全距和數(shù)值分布:了解數(shù)據(jù)的全距(最大值與最小值的差距)和數(shù)值分布,可以幫助全面理解數(shù)據(jù)积瞒。

? ? ? ? 警惕省略的數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)可能因?yàn)椴煌暾哂衅垓_性川尖。當(dāng)遇到動(dòng)人的數(shù)字或百分比時(shí),要特別小心茫孔。

? ? ? 3.評(píng)估數(shù)據(jù)的線索

? ? ? 尋找數(shù)據(jù)獲取的信息:盡量找出關(guān)于數(shù)據(jù)如何獲得的詳細(xì)信息叮喳。

? ? ? 分析平均值的類(lèi)型:了解平均值的計(jì)算方法,并考慮是否還有其他相關(guān)數(shù)值(如全距或數(shù)值分布)缰贝。

? ? ? ? 警惕數(shù)據(jù)使用者的結(jié)論:當(dāng)數(shù)據(jù)使用者用一件事的結(jié)論來(lái)證明另一件事時(shí)馍悟,要特別小心。

? ? ? ? 比較所需數(shù)據(jù)與實(shí)際提供的數(shù)據(jù):將論證所需的統(tǒng)計(jì)證據(jù)與實(shí)際提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較揩瞪。

? ? ? ? 從數(shù)據(jù)中得出自己的結(jié)論:不要直接接受作者或演說(shuō)者的結(jié)論赋朦,而是從數(shù)據(jù)中得出自己的結(jié)論篓冲。

? ? ? ? 判斷信息缺失:思考是否缺少了某些重要的信息李破。

? ? ? ? 4.數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)方式

? ? ? ? 相對(duì)比較的數(shù)值缺失:注意數(shù)據(jù)是否缺少了重要的比較信息。

? ? ? 數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)方式:不同的呈現(xiàn)方式可能會(huì)產(chǎn)生不同的效果壹将,甚至可能具有欺騙性嗤攻。

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