你可能误会了数学-《键盘侠学》之统计学谬误

请注意，本系列文章全程采用反语方式进行叙述，并非支持网络键盘侠行为！

本系列文章所有实例均和现实事件无任何关联，没有暗示、影射任何历史事件！

        接下来介绍三种统计学谬误，本来想放在上面六节的，但后来发现不好分配，但又都和统计学原理有关，于是新起一节说明。

        首先是平均数谬误，由于平均数是中国数学统计部分教育第一个学习的统计量，所以很多人总会把平均数看的太重，经常用平均数代表整体。其实单个平均数很难反映整体特征（这就是为什么后面引入了方差）。

实例1.7.1

老王工厂10个人生产了10个零件，老潘工厂5个人生产了8个零件，老王可以说他们总量多，老潘可以说他们人均多。

        上述实例展示了这种谬误的使用方法，即“人多比总量，人少比平均”，如果两者都比不过，你还可以试试比方差……采用这种方法，你总能找到一个统计量比对方高，而对方只要不意识到单数据的不可靠性，就无法反驳你

        第二种叫做错误抽样。统计学中的抽样理论上要满足完全随机，这样才能够代表整体，但生活上很难做到这一点。

实例1.7.2

记者在火车上询问乘客都买到票了吗，发现所有人都买到票了。

        这是一个真是发生过的播出事故，十分好笑，既然在火车上了那肯定是买到票了，抽样只在一个特定的范围内进行，根本无法代替整体。虽然明显，但这样的笑话却经常发生，最经典的就是网络调察，让网民投票选答案来调查整体人民的生活状况，这样会完全忽视家里没网或者对网络不熟的群体。作为键盘侠，想利用好这一点并不难，因为你完全可以配合偷换概念，比如上面的例子，记者完全可以写一篇报道，报道中说自己询问了“身边的人”。这完全没有问题，他的确问的是身边的人啊，但身边的人就一定可以代表全体吗？需要打一个问号

        第三种叫做赌徒谬误。这个在抽卡游戏中十分常见，某人进行了一大堆不明所以的操作后，真的抽到了SSR，于是就觉得这套操作可以提高抽卡概率，称之为“玄学”。但其实这和之前所说的“缺乏对照组”一直，你无法保证抽到SSR的因素来源于何处，自然无法证明两者之间的联系（又有点类似先后因果）

        赌徒谬误也可以是诉诸概率，例子很简单，投硬币是正面的概率是50%，我投两次一定会有一次是正面。这就是对概率的错误理解，无论多高的概率，只要小于100%，就不是一定发生的；无论多小的概率，只要大于0%，就是有可能发生的。但是需要注意一点，生活中有很多小概率事件是我们发现其发生了之后，才去知道它的小概率。也就是说，这一类的小概率事件，是频率保底为1的特殊小概率事件。这种小概率事件干扰了社会上很多人的概率判断，总是认为概率小的事件一定会发生（像是’你看XX事件概率那么小不还是发生了吗‘），这为键盘侠的逻辑进攻提供了便捷。