1. 如果樣本不夠大，或選擇方法不適當，精確度就可能遠遜於有根據的猜測，此時這個樣本除了好像很科學之外，其實一無是處。
2.「平均」是廣義的說法，通常是被那些想要影響輿論、或拉廣告的人刻意使用。除非你知道他們所用的廣義平均是指平均數、中位數、還是眾數。
3.如果數據的分布情況接近所謂的常態分布時，它的平均數、中位數及眾數才會落在附近。
4.所以當見到一個平均工資數字，首先要先問的是：這是什麼人的平均？有哪些人包含在內？
5.智力測驗所度量的標的，和我們通常認為「智力」的意義，並不太一樣。
6.一定要牢記有加減百分點這回事。
7.當存在很多種合理解釋的時候，你並沒有權利去選一個你喜歡的解釋，然後堅持它是對的。
心得
關於統計學的解釋以及表達方式，足以影響人對於一件事的看法，合格的數據都能這樣子操作了，更何況是大多數不合格的數據。如2％成長到3％，可以表示為成長1％，或是比去年的營業成長率增加了50％，感受明顯不同。甚至可以讓人有完全相反的感覺。本書成書於近70年前，直到今天其中的許多手法依然讓人容易受騙，防不慎防。最簡單的方法即是看誰做的，是想做給誰看的，通常作者都有某種目的，想帶起某種輿論，所以看作者先小心其可信度，是不是結論與其利益方向相同。本書也有提供五大方向供參考：
一、誰說的？作者是誰？著名雜誌的專欄，最後真的代表他們的意見嗎？
二、他怎麼知道？實驗怎麼做的？夠普遍嗎？樣本是否夠大？
三、漏了什麼？比較的族群其他條件是否一致？平均數是中位數？
四、是否有人改變了主題？注意從原始數據推導到結論的過程當中，有沒有什麼地方被改掉
五、這有道理嗎？
最後平均數、外插法通常不具精確性，甚至參考價值都很低，需要小心。
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