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常洗手的人很愛干凈嗎？未必。假如他終日跟臟物打交道，即使常洗手也是臟。常洗手的人很骯臟嗎？當然不是。假如他洗手是潔癖驅使，那么他的手比一般人干凈。

死亡率高的地方不適合居住嗎？未必。加州死亡率居全美之冠，是因為那里氣候宜人，最適合養(yǎng)老。死亡率高的地方就適合居住嗎？當然不是，在英國工業(yè)革命時期的礦區(qū)，死亡率很高，以今天的標準看，那不是人住的地方。

不花錢看病的人身體健康嗎？未必。很多窮鄉(xiāng)僻壤，幾乎沒有醫(yī)生和藥物，即使眼睛瞎了，牙齒蛀了，骨頭折了，也得不到醫(yī)治?；ㄥX看病的人就體質孱弱嗎？未必，發(fā)達國家的醫(yī)療費用占國民收入的比重越來越大，那里的人活得越來越健康，越來越長壽。

洗手的頻率是數據，死亡率高低是數據，醫(yī)療費多少是數據。但知道這些數據，并不表示知道這些數據背后的情況。

暢銷書《從優(yōu)秀到卓越》的作者吉姆·柯林斯在為此書積累素材的過程中，與其研究團隊花費5年時間，考察了1435家公司的近40年的發(fā)展歷程，發(fā)現了股價表現優(yōu)于平均水平的11家公司。在撰寫過程中，柯林斯通過對這11家公司的共同特點進行了剖析，得出如何預測成功的方法，并為每個特點起了讓讀者瞬間被震撼的名字，比如第五級領導者——具有謙遜的個人品質和職業(yè)驅動力、能夠將公司打造成卓越企業(yè)的領導者。

關于數據的研究，柯林斯曾在書中寫道：“直接根據數據進行了經驗性推斷，得出了所有概念”。先不論其中“經驗性推斷”的表述是否過于籠統(tǒng)，我們用事實證明：在《從優(yōu)秀到卓越》出版到2012年，僅有5只股票的表現優(yōu)于股市整體水平，其余6只股票的表現不如股市整體水平。

那么，柯林斯研究的漏洞到底是什么呢？錯誤在于對這11家公司的選擇，柯林斯在40年的結束時段選擇了11家成功的公司，使它們作為數據支撐，可以確保它們與自己的理論相吻合，以宣揚自己的研究具有專業(yè)性，是沒有偏差的，是經過數據推導后的結果。

而正確的研究方式，應是在這40年的開始時段根據合理的預測標準選擇11家公司，這些標準必須客觀，不能參考未來40年的表現。如此才能驗證這些預測標準是否有代表性。否則，這種回溯性研究只是在總結經驗，而對于預測未來是毫無意義的。

所以，不得不說柯林斯是在用數據來欺騙讀者。在讀者不了解數據的真實來源時，柯林斯過度解讀了數據的作用，使讀者在忽略客觀情況的前提下，錯誤地理解這些數據的含義。

可見，如果只知數據，不去了解情況，就會得出荒謬的臆測。我們只有先了解情況，才能據此理解數據的含義；反過來，我們則沒有本事單純從數據出發(fā)，去推知真實世界的情況。

我們生活在大數據時代，高性能的計算機和全球網絡的強大組合正在得到人們的贊美甚至推崇，這可能會為我們的生活帶來一場革命。但是，我們要有自己的判斷力，看出數據背后的真相，看出現象后的本質，合理地利用數據，才能發(fā)現事物的真相，得出可信的結論

（案例來自《經濟學通識》、《簡單統(tǒng)計學》）