培根曾经说过
“如果一个人以种种肯定的立论开始他必要终止于各种怀疑；但如果他愿意抱着怀疑的态度开始，那么他必将获得肯定的结论”。
对数据资料的接受和判断也是如此。诚如所言，统计陷阱里所讲的陷阱不管是出于有意还是无意，结论都是想让我们肯定并且接受。谁想掉进陷阱呢？但是现实就是，确实有很多人，包括我们自己。
接受了欺瞒和误导
一个以抽样为基础的报告如果要有价值，就必须使用具有代表性的样本。问题是这样的样本取到的可能性微乎其微，很多情况下，样本的偏差会导出不一样的结论。套上专业调查的外衣，先一步唬过一部分门外汉。不敢质疑，或者是惯性接受。权威和专业，崇拜的越多，被束缚的也会增多。误差永远存在，最应该做的不是忽略它，而是在肯定每一个答案之前考虑它。
而对样本研究后得到的结论不会好于样本本身，当数据经过层层统计处理，最后简化成一个小数形式的评论数时，结论似乎被确定的光环所笼罩，但只要再仔细留心整个抽样过程，这个光环就会破灭。
处理的方式有很多，呈现的方式也有很多。
更多的情况下不是单纯的说假话，还有技巧性的藏真。
把数据转换成一个结论的过程，挑捡、选择、隐藏，陷阱就会形成。而面对各色各样的图表，报告，则更需要擦亮眼睛，慎之又慎，谁知道横纵坐标里藏着什么鬼？
还有模糊的说辞，模棱两可的误导向引申，形似的关联性关系……
会让人在接收数据的时候很容易就混入此类结论。为了避免陷入到相关的谬误中，并且不再相信许多似是而非的事物，你需要对任何事物关联性的描述进行仔细的研究。盲目的相信不会让人更加博学，只会让人更加愚钝。
《统计陷阱》不仅是适合学习数据分析处理的人群，在今天信息大爆炸的时代，接收和输出如此简单的时候，我们如果对信息不加以分析筛选，得到提升的机会可能就会大大减少。
陷阱所在，更是可能威胁利益，引诱一个人相信不正确的结论，制止不了误差和虚假的存在，我们至少要在全盘接收前学会调动脑子。
永远持有一颗敢于并善于质疑的心，仔细，研究，不要被人轻松地骗进陷阱。
不要掉入陷阱！
