各种图表已经成为大部分科研论文不可缺少的部分，而统计也广泛用于科学研究中。虽然大家都用统计，但是敢说自己懂得统计的人大概没有几个。这不仅是因为统计的内容纷繁复杂，而且即使是最简单的统计，很多时候也似是而非，经不起深究。而如果是报纸和新闻里的统计数据，那就更是一地鸡毛，乱七八糟了。

       如果科研论文上说，某个物理量的平均值是多少，那么必须指明是什么平均，最好是给出公式。如果只是说个“平均值”而没有别的交代，那么审稿人估计是不会同意的。而对于报纸和新闻，不管是统计局还是一般的记者，当他们说平均值的时候，鬼知道他们是怎么求出来的。《How to Lie with Statistics》有相当一段就在说这个问题。如果说一个概念而不给出此概念的具体定义，那么就相当于什么也没说。而报纸和新闻中总是这样的，很少给出某个概念的定义。所以大家听了新闻，知道了一堆名词，却不知道新闻在说什么。事实上，就“平均值”这个概念，可以有无穷多种含义，例如，通常所知的算术平均、几何平均，更宽泛地还包括中位数，加上各种不知名的加权平均，“平均值”是数不胜数的。而通常统计局和记者都不会告诉你，“平均值”指的是什么。所以，新闻上所说的“平均值”的绝对数量没有什么意义，相对数量倒是可以表明增加或减少，除此之外，再无意义。

       绝对量没有意义，相对量才有意义，这在物理中也是常有的事，比如势能的零点可以随便选取，有意义的是势能变化量。而对于新闻报道来说，相对量都不一定有意义，因为它们没有使用共同的基础，或者说共同的零点。比如，某疾病在某年发病数量比上一年增加了很多，这说明了什么？疾病防治出现问题了？其实真正的原因正好相反，是因为加大了疾病防治力度，使得发现并报告的病例数增加了。

       在科研中，如果一个统计量没有给出误差，并且对误差没有估计，那么审稿人是肯定不干的。而在新闻报导中就没这回事了，不给出统计量的定义，误差就更别想了。所以当新闻上说，北京的评价工资达到了9000元，科研民工们只能纷纷表示拖了大家的后腿。如果统计局敢给出这个统计量的定义和误差的话，一定可以看出，统计局是在吃白饭。

      书中还有很多内容和统计相关，但其实说的事情更宽泛。比如，偷换概念，这在任何领域都是普遍存在的。一个词，不同的人在不同的场合说出来，意思就不一样，如果不给出定义，那么不同的人也会有不同的理解——也就是会有误解。有些误解是无心之过，而有的误解就是偷换概念所想达到的目的了。上高中的时候，在很多别的老师让学生搞题海的时候，我的老师却极力强调要搞清楚基本概念，这是很对，到目前为止，我最清楚的还是高中那些概念，而且那些知识也学得最踏实。

       除了模糊的没有误差的统计量以及偷换概念，新闻中常用的伎俩还有图表。如果你光看图里的曲线，那么你基本都会被误导，一条急剧上升的曲线就表示急剧增加么？你有没有注意横坐标和纵坐标的单位是什么？有没有取对数？高中时的物理老师就告诫我们：拿到一幅图，先看横坐标和纵坐标，不这么做的，后果自负。新闻里还会出现一些钱袋子的卡通图表示钱的数量，但如《How to Lie with Statistics》中所说，很多时候，在表示两倍数量的钱的时候，钱袋子的高度和宽度（当然还是没有表现出来的厚度）是原来的两倍。看出问题来了么？

       另外一个重要的问题就是统计相关性的问题，在科研里也是一个有普遍性的问题。相关性不代表因果性！但是人们时常忘了这一点。我们需要注意的是，如果只有统计相关性，而没有进一步研究，那么我们所拥有的只有统计相关性本身而已！

       怎么才能在这纷繁复杂的世界里避免被统计（统计局和电视台）忽悠了呢？书中指出，每次问这么几个问题：

Who says so?

How does he know?

Did somebody change the subject?

Does it make sense?