2022年MBA考研逻辑知识点详细讲解二：​统计谬误
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MBA逻辑知识点：统计谬误
首先我们来明确一下，什么叫做统计谬误。如果是在论证过程中，使用统计数据为论据进行推论而产生的错误，那么我们称之为统计谬误。常见的统计谬误有三类：独立数据、平均数谬误、数据不可比谬误。我们逐一来进行分析。
一、独立数据
独立数据是脱离比较基础的数据，这样的数据因为没有设定比较的对象，论证的效果无法进行保证，所以用独立数据作为论据去佐证论点，无法令人信服，我们称之为独立数据的谬误。
例如：小红在管理类联考的考试中取得了230分的成绩，因此，小红的分数非常高。
在这个例子中，230分是一个独立数据，并没有给出一个具体的分数线进行比较。所以无法得出小红的分数高这个论点。
二、平均数谬误
平均数谬误是指以平均数的假象为依据引申出一般结论的错误论证。平均数代表的是“平均水平”，并不意味着“大多数”的是这样。
例如：全市的平均工资水平是5000元，小红的工资不到5000元，因此，小红拖大多数人的后腿了。
在这个例子中，平均工资水平是5000元，代表的是整体情况，可能大多数人的工资都在3000元左右，个别人的工资特别高，平均下来是5000元，因此，并不意味着大多数人的工资是5000元。
三、数据不可比谬误
数据不可比谬误是指由于忽视统计对象及其样本在实质上的差异，而将两个数据机械地进行比较而导致的错误。包括两种数据的不可比，一种是绝对量不可比，一种是百分比不可比。
例如：在全国范围内，在患抑郁症的人中，自杀的人数为1000人。在没有患抑郁症的人中，自杀的人数为10000人。可见，患抑郁症并不会让人更容易自杀。
在这个例子中，单看数字，可以发现数据1000小于10000，表面上看似可以得出这个结果。实际上，需要考虑到的是患抑郁症自杀的人在患抑郁症人中的比例，没有患抑郁症自杀的人在没有患抑郁症人中的比例。通过占比的比较才可以得出谁更容易自杀的结论。
例如：刚转正的底层职员小红说我的工资涨了100%，而我们公司的董事长才涨了10%，所以，还是我的工资涨的多。
在这个例子中，单看数字，可以发现数据100%大于10%，表面上看似可以得出这个结果。实际上，需要考虑到的是小红的工资基数为多少，董事长的工资基数为多少。通过计算出的数额才可以得出谁的工资涨的更多的结论。
以上，就是统计谬误里需要考研考生注意的地方，同学们可以通过例子进行理解和记忆。
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