【书评140517】《统计数字会撒谎》达莱尔·哈夫

资料狂人

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收藏 2014-05-17

How to Lie with Statistics (统计数字会撒谎)
(美国统计专家畅销50年的伟大时代经典)

作者：Darrell Huff (达莱尔·哈夫)

英文版出版社：Penguin
中文版出版社：中国城市出版社

英文版页数：128
中文版页数：154

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）

内容简介：
　　“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》等美国媒体。1963年，由于他的贡献被授予国家学院钟奖（National School Bell Award）。

媒体评论：

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‘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）

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资料狂人

2014-5-17 08:51:46

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排除掉尽可能多的误读，大概就离事实不远了：

尽管读本科时能通过统计学考试，后来读研究生时居然遭遇了一个需要借助于统计学开展研究的学科，但实事求是地说，统计学令我感到头疼。这也是我后来下决定改变专业，走上一条完全靠文字吃饭而远离任何数字的职业道路的原因之一。
　　当然，理解统计学的基本原理并不难，难的是将其正确地运用于实践。有两个例子可以说明统计学应用于实践时发生的问题，前者涉及到如何开展问卷调查和数字处理，后者涉及到如何应用统计数据。
　　大约是1996-1998年间，我们稀里糊涂地随导师参加了某个基金会的一个就业问题调查研究，整个课题的经费是1.5万元人民币，当时导师认为这是一笔很了不起的经费。我们假惺惺地在初步调查的基础上设计了问卷，然后按照当地不同发展水平，作了所谓的分层抽样，确定了几个村。然后，找了一帮在校大学生，胡乱到村庄里问完了那些问题。有些村民找不着，我们就请他们的父母代答；有些问题村民说不清楚，我们就逼着他们算出来。调查之前大家没有受过统一的培训，调查过程中发现的问题也没有及时纠正。总之，当时感觉那个调查问卷设计极不科学，样本选择有很大问题，调查过程非常不严谨，结果可想而知。但是，导师说，许多核心期刊，都喜欢这种科学的文章，将来一定会有很好的成果的。不出导师所料，借助于这个课题，导师先后在多家核心期刊上发了数篇文章。而我，因为兴趣不在这方面，加之对这调查心存怀疑，后期就想方设法逃避了相关工作。
　　后来，在国家机关工作过一段时间。业务部门工作做得很差，但需要我们把成绩宣传出去。我们的策略便只能是，从一堆数据中，寻找那些最有利于突出成绩的数据。那时就想，那些记者也真是猪头，为什么每次提供的数据，口径差距那么大，也不来质疑？后来便明白了，这个世界上，真正下功夫认真做事的人并不多。
　　读《统计数字会说谎》的过程中，自然而然就想起了这两个例子，因而，也意识到数字的本来面目：貌似真实的外表下，隐藏着大量虚假甚至伪造的信息。
　　近年来在资本市场上搏杀，遭受过较大的损失，也获得过一些收益。在这个市场上混，每天都会受到海量信息的冲击。我们需要经常问自己这样一些问题：如何识别错误信息，如何避免受其误导，如何利用一些广为大众相信的信息获利？
　　《统计数字会说谎》揭示了大部分“操纵统计”的方法，了解这些方法，有助于我们更好地判断信息的真实性，更好地做出决策。
　　除此之外，有一个比较简单的方法，就是看其是否符合常识或者逻辑。如果一个数据严重违背常识，那么，宁可不去相信它，或者，需要进行细致的比对和深入的研究。
　　也许，我们并不具备特别强的信息处理能力，但是，这也没有什么大不了的。要想在这个市场上活得足够好，关键在于避免显而易见的错误，避开尽可能多的陷阱，排除掉尽可能多的误读，大概就离事实不太远了。
　　感谢中国城市出版社的曾纪洲先生赠书，本来准备读完《艾略特波浪理论》后再读的。不曾想，拿起来就放不下了。不得不承认，这样的书，非常吸引人，特别适合玩着看。
　　希望以上的文字，并未因曾先生的美意而增添了溢美之词。

在中国还很有用武之地的空间：

这本书的英文名直译就是“如何利用统计来撒谎”，除了帮助我们了解社会上很多统计真相外，其实里面的很多内容都是可以利用的。尤其在中国这块神奇的土地上，50年前的书还是有利用价值的，毕竟zf和研究所也乐此不疲。这本书是本很好的入门书，字数也不多，而且可读性非常好。　　
　　本书的第五章到第七章的案例，在商业报告中屡见不鲜，尤其是一些咨询公司的报告。改变横纵坐标范围或比例，效果确实令人震惊，工作中为了强调某产品成本的上升，曾经故意用过一次，实际成本其实上升了10%，但是视觉效果看起来就是30%，同事的眼球都被吸引住了，没人提到视觉效果对结论的影响。最近搜房网上的成交量文章图表很多，有同比分析的，也有环比分析的，并不是随机的，比如2月分成交量很低，3月份就用环比分析，以为成交量是大幅增加的，有可能同比是负增长。然后3月份基数大了，4月份就采用同比分析，看起来也是大幅增长，可能环比只增长了一点。相信以后应该会有个国家标准，制定同比分析和环比分析的细节，这样尺度才能一致。　　
　　大嘴巴任志强给了社科统计专家以后写书的一些案例，不妨先来分析一下。任志强在2月18日的博客《平均房价》给了一个结论：“国际上大多会用中位数做分析的要素，包括房价的中位数、收入的中位数、户型面积的中位数，且房屋的质量、标准差异不大。中国也不应用平均房价来误导市场与民众，这个数学与统计学的常用工具并不是生活中用以指导消费活动的正确指标。”我同意他的这个结论。不过任志强在4月20日的博客白菜房价论中，偷换了概念，白菜的价格和房价应该有相关性，但绝不是1：1，白菜价格涨1百倍，并不能证明房价也应该涨一百倍。任志强虽然没直说房价也应该涨1百倍，但是有这种逻辑。另外任志强说房价只涨了16倍，缺乏数据来源可靠性，有可能是胡诌出来的。所以任志强所说的分析，有真有假，并不是随口说的，是有目的的。我利用类似的逻辑来表达相反的观点的案例就会是，我5年前5000元配置了一台电脑，最近500元卖掉了；4年前花4000元买的手机250元卖了；3年前花1万元买的32村液晶电视700元卖了.....按照这个逻辑下去，2年前100万买的房在现在......。上面的分析也偷换概念了，和房价的相关性最强的因素才是真正重要的。（第八章和第十章）　
　　在人均收入统计上，统计局更具有欺骗性。2008年北京市职工年平均工资为44715元，这个数据并不是税后收入，需要包括公司为你交的各种费用和税，我估计平均下来税后收入也就3万5出头。另外北京市共调查了13.8万个法人单位，包括企业、事业、机关和社会团体等组织机构类型，也存在着内在有偏的样本。很多民营企业为了避税，都是把基本工资作低，这样养老金等费用也可少交；另外公务员不需要交社保费用，相当于一笔额外收入没有统计进入。考虑人均收入的不平等，估计有60%的在职职工收入低于这个数(60%不包括没有统计进入的民工、房产中介、保险推销或专职作安利的等，如果再加入没有被统计进入的劳动力，估计会有80%低于这个数）。（前三章和第九章）　
　　最可怕的是，上面还需要同一些脑力来欺骗大众。更省事的是直接数据造假，反正没有监督，房产交易统计就是个赤裸裸的案例，先假签约后撤销造成楼市火爆景象，监管机构也睁一只眼闭一只眼。前国家统计局长落马并不是偶然的（没人会想到统计局也是肥水），这是个系统问题，有需要，就会出相应的统计数据。　　
　　中国的已经的进步：
　　１、人均GDP按常住人口计算，而不是户籍人口。　　
　　还需要的进步：
　　1、人均收入统计中位数；
　　2、住房均价统计中位数；
　　3、中位数而不是平均数的大量使用。　
　　看懂统计数据，在未来可能是一项基本功。国家需要在这方面普及教育，并立法和建立规范，老百姓才能收益，而不是成为利益集团的掌中玩物。

为什么要有质疑精神：

前段时间看到一份数据，说中国人均存款是7万多。新浪微博做了一个热点话题，问“你拖后腿了吗”？如果新浪多点节操，这个话题的相关问题应该是：“你又被平均数据忽悠了吗？”
　　互联网带来的信息剧增给我们处理信息的能力提出了新的要求。尤其在中国，太多中国人缺乏批判性思维。获取信息不问信息源，读到媒体公布的数据不问黑白照单全收。
　　三尺之冰非一日之寒。我想这和家庭教育与学校教育的耳濡目染有千丝万缕的关系。依中国盛行的教育文化，对于晚辈的期待是对长辈的服从。在学校方面，主要是标准化、制度化的应试教育机制扼杀了儿童的批判思维。
　　然而，拥有质疑精神却是一项非常必要的素质，甚至是防被忽悠的重要生活技能。
　　就从《统计数字会撒谎》开始吧。一本薄薄的小书，讲的也是“显而易见”的道理。正如常识并非人尽皆知，显而易见的知识也并非那么明显。这些明显而又常常被忽略的统计学的骗术包括：
　　一、20世纪四五十年代用电话民调预测美国总统大选结果，结果预测和实际结果大相径庭。因为当时能用上电话的家庭都比较富有，是偏保守的家庭。在一人一票的民主制里，富有阶层可是占少数的。
　　二、某女校的女学生有1/3嫁给了学校的老师。不动脑筋的话，你会理所当然认为“哇塞，那岂不是好多？”。可是你猜怎么回事？这个学校只有3个女学生——没错，就一个女学生嫁给了老师而已。
　　三、当媒体试图利用二维图表来蛊惑你，你也很可能落入陷阱。只需调整纵坐标的宽度，同样的数据给人带来的直观感受会千差万别。作者甚至还举了一个很弱智的例子，当我们讨论A是B的两倍时，如果以图表作比较，把A的长度变成B的长度的2倍，那么读者会以为其实A是B的8倍！因为人有能力将二维图像转换为三维实物，长度是2倍，宽度是2倍，高度也是2倍呢！
　　四、最坑人的就是平均数。就像网友嘲笑的，一个贪官存款100万，一个平民存款1万，平均存款就是50.5万。算术平均数欺骗性，明智起见我们还是多参考一下中位数和众数吧。
　　五、信息源很重要。利益相关方的调查结果可信度会大打折扣。读到一组数据请询问出处。而且不要被“光环效应”搞得晕头转向。书中提到有一个调查者在康奈尔大学选取了一组样本进行试验，并且在试验结果开头写道：“来自康奈尔大学的研究报告显示……”。除了那些参与者是康奈尔的学生，这个份报告和康奈尔半毛钱关系没有。但是调查人员很狡猾地利用了康奈尔的声望为其报告背书。
　　此处省略一万字。　　
　　有些翻译还是有问题。比如141页最后，“如果你以每月等额分期还款的形式从银行以6%的利率借了100美元，应支付的利息的3美元。但如果是另一种的6%贷款，有时也称为借100美元还6美元，你就需要偿还前者的两倍即6美元。”3美元的利息是怎么算出来的啊？这种借贷法没听说过啊。　　
　　总的说来还是很有价值的一本书，尤其是在中国这种容易轻信、听风就是雨、大众以及媒体从业人员的媒介素养均较为低下的环境里，这书显得太必要了。　
　　我相信质疑精神和智商无关，只是看你愿不愿意克服惰性，少偷一点懒。