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2013年諾貝爾經濟學獎得主、《釣愚：操縱與欺騙的經濟學》作者羅伯‧席勒（Robert J. Shiller）重磅推薦
全美各大名校經濟學教授一致讚譽
為什麼我們用沒完沒了又毫無意義的統計說法來思考與行動？
為什麼我們相信電腦從不犯錯，不管丟什麼垃圾進去，吐出的數據都是真理？
為什麼專家欺騙我們，而我們也常欺騙自己？
把統計當工具前，先搞懂統計常識！
運用數據做決定前，先學會不被數據欺騙！
每天喝兩杯咖啡會增加罹癌風險？
在農曆五行中的火年出生的人更容易死於心臟病？
卓越的公司有共同的成功特質與模式？
自殺傾向和出生月份有關？
數據可以幫助我們評估局勢，做出良好選擇；
數據也可能誤導我們，做出錯誤決策。
大數據時代，
問題不再是沒有足夠資訊做判斷，而是如何不被眼前的資料誤導。
到底該不該喝咖啡？每天該喝幾杯咖啡？
該選擇哪家航空公司？
如何投資？運彩怎麼買？
當數據會影響你的日常決策，
當騙子也習慣用數據說話，
你更需要學會辨識隱藏在數字背後的陷阱與詭計。
耶魯大學教授運用基本統計學原理，
只要會加減乘除，就能揭穿日常生活中的各種數據騙局，
並傳授避免落入數字陷阱的簡單準則：
為什麼我們容易被數據欺騙？
人們容易被模式、解釋模式的理論吸引，有意或無意地忽略與之矛盾的數據。
數據如何欺騙我們？
‧忽略干擾因素：章魚保羅預測世界盃賽事結果成功率高達九成，但該結論忽略了章魚偏好橫向條紋圖案的因素，它只是選擇自己喜歡的國旗樣式。
‧倖存者偏差：對於敵軍最常攻擊飛機哪些部位的觀察，不會包含那些已經被擊落無法返航的飛機。對航空公司滿意度的調查，不會包含那些只搭過一次就不再來的乘客。
‧變形的圖像：圖像可以幫助我們解讀數據，但也可能扭曲或破壞數據。一旦省略數據、顛倒數軸或使用不一致的數軸間隔，將形成截然不同的圖表，產生誤導。
如何區分真確與胡謅？
‧常識判斷：對於看似嚴謹，但不太合常理的說法，應尋求壓倒性的證據支持。
‧新數據檢驗：採集新的資料，對既有的解釋進行檢驗。
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