前面給你講散點圖的時候，講過神槍手謬誤，這是一個典型的控制數據范圍導致錯誤的數據結論邏輯 。我們在生活中也很容易遇到這種陷阱，所以我在這里再給你強調一下 。
很多統計結果其實是被操縱的，他們把某些機緣巧合之下比較好的結果的相關數據放到一起，去證明一個不可能的事情，但是如果你再換一組數據，那么你就沒有辦法證明這個因果關系 。例如曾經在國內炒的火爆的全國牙防組故事就和這樣的數據有關 。
在海外也有一些小眾的牙膏制造商，為了證明自己的牙膏比其他牙膏有效果，只把好的結果公之于眾 。包括很多“偽學術論文”引用的數據，也不是多次統計的結果，而是選取最優的結論給出來 。
所以你在看最終數據分析報告的時候，一定要看它的數據是不是先有槍眼再畫靶子，或者先找到滿意的結果再給你看統計數據，我們需要的是通過大量的隨機樣本給出的結果 。
時間長度不足——替代終點問題
還有一些數據在分析和統計的時候，由于時間長度不夠，會造成數據統計的結果不準確 。這個在學術上我們叫做“替代終點問題”（ surrogate endpoint problem） 。
比如我們要檢測某種藥物是不是可以延年益壽，這其實就需要投入大量的時間和資金，因為我們必須得等到人們去世以后才能知道他們的壽命 。
所以對于現在各種各樣的保健品，如果它的宣傳的作用是可以延年益壽的話，那大部分都是收你“智商稅”的，因為這種測試非常難以完全實現 。即使服用這些藥物的人最后長壽了，那也不能夠代表這兩種之間存在著因果關系，很有可能只是前面講到的相關性 。
同理，你看這么多風險投資人在選擇創業公司的時候，其實是靠大的方向和辨識團隊來進行投資，而不是靠具體某些數據來表明這個創業公司是否靠譜 。因為相對一個創業公司來講，公司的成立時間太短了，公司的數據不代表趨勢，這就是替代終點問題 。
小結
學了這些場景以后，我們回過頭來再看看開頭的那些問題 。
打籃球真的能讓人長高嗎？這很有可能是因為長高的人都會去打籃球，而不是打籃球讓人長高——因果倒置 。喝咖啡可以長壽？常喝咖啡的人一般都是白領階級，他們的營養供給更高，所以他們可以長壽，而不是因為咖啡讓他們長壽——相關性而非因果關系 。吃不吃早飯其實和你肥不肥胖沒有什么關系，運動健康才和你的肥胖有關系——相關性而非因果關系 。愛笑的女孩子通常運氣都不會太差？愛笑的女孩其實運氣也有差的，最后她就不笑了，事實是因為運氣好的女孩她們才會愛笑——因果倒置 。會撒嬌的女人更好命？女人好不好命其實與另一半或者周圍的人和環境更有關系，而不是和你會不會撒嬌有關系——需要找到遺漏的 X 變量 。這節課是我們數據分析基礎篇的最后一節課了 。在前面的課程里，我給你講了非常多的數據統計的方法，你可以很快地把這些數據分析方法應用到自己的工作當中 。今天我們其實是換了個思路，給你主要講的是數據本身的局限性 。數字相關并不等于因果關系，對于做數據分析和做數據決策來講，我們更要懂業務才能夠去了解真相，不然很容易就被數據忽悠了 。
數據分析就像是一門中西醫結合的醫學，既要有本章前面給你的這些數據分析辦法，也要有接下來的章節會講到的算法模型和工具 。最終還是需要你這個人像老中醫一樣，能夠對這個業務本質有深刻的理解和把握，才能給出最終正確的結論 。讓我們一起持續學習，一起共勉 。
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