控制变量谬误:在做 A/B 测试时没有控制好变量,导致测试结果不能反映实验结果。或者在进行数据对比时,两个指标没有可比性。
样本谬误:在做抽样分析时,选取的样本不够随机或不够有代表性。举例来讲,互联网圈的人会发现身边的人几乎不用「今日头条」,为什么这 APP 还能有这么大浏览量?有个类似的概念,叫 幸存者偏差。
定义谬误:在看某些报告或者公开数据时,经常会有人鱼目混珠。「网站访问量过亿」,是指的访问用户数还是访问页面数?
比率谬误:比率型或比例型的指标出现的谬误以至于可以单独拎出来将。一个是每次谈论此类型指标时,都需要明确分子和分母是什么。另一方面,在讨论变化的百分比时,需要注意到基数是多少。有些人即使工资只涨 10% ,那也可能是 150万。
因果相关谬误:会误把相关当因果,忽略中介变量。比如,有人发现雪糕的销量和河溪溺死的儿童数量呈明显相关,就下令削减雪糕销量。其实可能只是因为这两者都是发生在天气炎热的夏天。天气炎热,购买雪糕的人就越多,而去河里游泳的人也显著增多。
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