数据推理的错误是什么?这些数据分析师的案例也给你提供帮助

在数据现象清晰之后，我们需要对数据进行一些推理，得出清晰的结论。在逻辑推理过程中，要合理推理，避免常见的错误。

1、数据推理的错误是什么——对关联性的误解

案例：在人类智力水平与臂长的统计数据中发现，人类智力水平与臂长正相关，且长臂人的智力普遍较高!

启示：关联并不意味着因果关系。

统计数字从一岁以下的儿童到成年儿童，再到成年成人。在成长过程中，身体逐渐变大，智力逐渐发展。

2、数据推理的错误是什么——缺少比较对象

案例：一家制药厂推出了一种新感冒，广告上写着：“临床上，这种药10分钟就能杀死5万个感冒病毒!”

启示：乍一看，感冒药很给力似乎是有道理的，但是如果我们得到更多的比较数据，比如“一感冒就会产生5亿个病毒”或者“其他药厂的感冒药在10分钟内至少可以杀死100万个病毒”，这新的感冒药的效果是不是不如人意?

3、数据推理的错误是什么——根据个案推断整体

案例：朋友有吸烟的习惯。每次有人劝他戒烟，他都说：“你看名人a活到80多岁了。名人B在没有吸烟和酗酒的情况下早逝。因此，寿命与吸烟和无烟无关。”

启示录：无论一个人是否吸烟，他都可能早逝或长寿。然而，从大样本数据来看，吸烟者的寿命一般比不吸烟者短5年。从统计的整体来看，掌握一些案例并不是很有意义。

在避免常见逻辑错误的同时，也要敢于下结论，尽管结论可能是错误的。

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