我們的生活中充斥各種統計數字，這些數字所產生的影響不容小覷，甚至會左右我們的行為。
如政黨會根據民意調查推出候選人、用數字說服你支持其政策；廠商會引用研究數據告訴，你他們的產品有多棒。除了這些推銷式的資訊，你自己在做重大決策時，也會參考各種數字，例如用排行榜來選大學、用平均薪資來選擇就業的產業與公司、用保護力與致死率來選哪種疫苗。
問題是，你怎麼知道這些數字是否反映出真實情況？甚至有沒有被特意操弄扭曲？就算數字是真的，所引申出的結論又是否正確？
聰明如你，或許已經知道一些常見的統計謬誤，例如調整Y軸刻度來誇大或弭平差異、以偏概全——將特例或巧合當成普遍現象，或是把相關性與因果關係混為一談。這些在經濟學家桑妮．布勞所寫的《數字偏見》這本書中也都有提及，但特別的是，她還進一步地指出更深層的謬誤起源。
以「黑人先天智力不如白人」這個謬論為例，這不僅僅是少數人先入為主的種族偏見。布勞舉出實例告訴我們：即使受過高度學術訓練的學者也如此認為，因為他們憑藉的是智力測驗的結果。但其實智力測驗背後有許多商榷之處，例如題目的設計可能本來就對特定族群或背景的人不利、對平均值的錯誤解讀可能推論出不當的比較結果，而將抽象複雜的智力簡化為一個數字又是否恰當？
值得注意的是，這些謬誤往往都不是主持研究的人刻意為之，相反地，他們很可能毫未察覺，以為所得出的數據與結論相當客觀中立，連帶著外界也跟著引用，使得錯誤的結論散播得更遠、更廣。這種情況不僅見於智力測驗，其他諸如民意調查、醫學實驗、科學研究⋯⋯等也都會有類似的謬誤。
但另一方面，有心人士又會藉此操弄懷疑，為利益團體護航，例如抽菸與肺癌的關係、地球暖化與氣候變遷的關係。其中最令人感嘆的，莫過於早在1950 年代就出版的暢銷書《別讓統計數字騙了你》，揭露各種統計謬誤的赫夫， 竟在十幾年後為菸草公司作證，宣稱相關研究不足以證明抽菸與肺癌有因果關係。
看到這樣的角色反轉令人不禁為之氣結，但作者布勞特別提醒我們：我們個人的意識形態，往往也是謬誤的來源。我們很容易因為研究結果是否令人「滿意」，來決定採信與否，而不是檢視研究方法是否符合科學精神。就像書中所舉考科藍醫生的例子，我們很高興看到他透過試驗比較，成功說服德軍改善戰俘水腫的問題，但其實他後來在自傳中坦承試驗方法有誤，這是他個人最成功，也是最失敗的試驗。
對抗數字偏見不是件容易的事，因為從源頭資料如何產生、到資料如何呈現與解讀，乃至我們自己的喜惡，都會造成誤解與偏見。但至少，我們可以從《數字偏見》這本書， 知道哪個環節可能出錯，進而提醒自己保持警覺，莫要掉入數字陷阱裡。
《數字偏見》推薦序--張瑞棋（「科學棋談」粉絲團版主、泛科學專欄作家，著有《科學史上的今天》上下兩冊。）
本文摘自今周刊出版社《數字偏見》
