本文探讨了统计数据可能存在的误导现象，强调在分析数据时必须考虑样本的代表性和误差。举例说明了不同行业和情况下的数据对比可能导致的错误结论。作者提出了面对数据时需问的四个关键问题，以帮助读者更有效地理解和分析统计信息。

1. 会撒谎的统计数字？！
北京新业务用户研究——卫银霞

2. 有三种谎言：谎言、糟糕透顶的谎言、统计资料

3. 1936《青年文摘》预测总统大选结果失败
调查
对象 读者
调查 电话调查
方法

5. 10个人
多少个人
52%喜欢 48%喜欢

8. ？更喜欢阅读哪本杂志

10. 职工的平均工资 所有人员的平均工资或薪金
1100元 1403元
所有者的平均工资及利润 所有者平均利润
12500元 2000元
从利润中拿出一部分以奖金
的形式平分给3个合伙人

13. 某年9月27日某时的黄金价格走势

15. “在11秒内仅仅半盎司的该药剂量就杀死了试管中31108个细菌”
——一则感冒药广告

16. 人的喉咙里会不会发挥作用?
这些细菌是感冒细菌吗?

18. 纽约市民死亡率 美国海军死亡
是千分之十六 率是千分之九
要不我去当海军

22. A B
A B
Z
Z

23. 几点提醒：
根据抽样得出的结论一定要采用具有代表性的样本
在样本量足够时误差才会较小，结论才会可靠
对敏感隐私问题需要多方验证
看到平均数时首先问问是平均了什么？
同一种数据的不同展现方式带来的陷阱
大部分结论都有其限定条件和适用范围
口径不一致的数据不能拿来比较（偷换概念）
两个数字同时变化并不能用于说明因果关系

24. 面对数字如何“火眼金睛”
——4个简单的问题

26. 完