請注意，本系列文章全程采用反語方式進行敘述，并非支持網(wǎng)絡鍵盤俠行為！

本系列文章所有實例均和現(xiàn)實事件無任何關(guān)聯(lián)，沒有暗示、影射任何歷史事件！

????????接下來介紹三種統(tǒng)計學謬誤，本來想放在上面六節(jié)的，但后來發(fā)現(xiàn)不好分配，但又都和統(tǒng)計學原理有關(guān)，于是新起一節(jié)說明。

????????首先是平均數(shù)謬誤，由于平均數(shù)是中國數(shù)學統(tǒng)計部分教育第一個學習的統(tǒng)計量，所以很多人總會把平均數(shù)看的太重，經(jīng)常用平均數(shù)代表整體。其實單個平均數(shù)很難反映整體特征（這就是為什么后面引入了方差）。

實例1.7.1

老王工廠10個人生產(chǎn)了10個零件，老潘工廠5個人生產(chǎn)了8個零件，老王可以說他們總量多，老潘可以說他們?nèi)司唷?/p>

????????上述實例展示了這種謬誤的使用方法，即“人多比總量，人少比平均”，如果兩者都比不過，你還可以試試比方差……采用這種方法，你總能找到一個統(tǒng)計量比對方高，而對方只要不意識到單數(shù)據(jù)的不可靠性，就無法反駁你

????????第二種叫做錯誤抽樣。統(tǒng)計學中的抽樣理論上要滿足完全隨機，這樣才能夠代表整體，但生活上很難做到這一點。

實例1.7.2

記者在火車上詢問乘客都買到票了嗎，發(fā)現(xiàn)所有人都買到票了。

????????這是一個真是發(fā)生過的播出事故，十分好笑，既然在火車上了那肯定是買到票了，抽樣只在一個特定的范圍內(nèi)進行，根本無法代替整體。雖然明顯，但這樣的笑話卻經(jīng)常發(fā)生，最經(jīng)典的就是網(wǎng)絡調(diào)察，讓網(wǎng)民投票選答案來調(diào)查整體人民的生活狀況，這樣會完全忽視家里沒網(wǎng)或者對網(wǎng)絡不熟的群體。作為鍵盤俠，想利用好這一點并不難，因為你完全可以配合偷換概念，比如上面的例子，記者完全可以寫一篇報道，報道中說自己詢問了“身邊的人”。這完全沒有問題，他的確問的是身邊的人啊，但身邊的人就一定可以代表全體嗎？需要打一個問號

????????第三種叫做賭徒謬誤。這個在抽卡游戲中十分常見，某人進行了一大堆不明所以的操作后，真的抽到了SSR，于是就覺得這套操作可以提高抽卡概率，稱之為“玄學”。但其實這和之前所說的“缺乏對照組”一直，你無法保證抽到SSR的因素來源于何處，自然無法證明兩者之間的聯(lián)系（又有點類似先后因果）

????????賭徒謬誤也可以是訴諸概率，例子很簡單，投硬幣是正面的概率是50%，我投兩次一定會有一次是正面。這就是對概率的錯誤理解，無論多高的概率，只要小于100%，就不是一定發(fā)生的；無論多小的概率，只要大于0%，就是有可能發(fā)生的。但是需要注意一點，生活中有很多小概率事件是我們發(fā)現(xiàn)其發(fā)生了之后，才去知道它的小概率。也就是說，這一類的小概率事件，是頻率保底為1的特殊小概率事件。這種小概率事件干擾了社會上很多人的概率判斷，總是認為概率小的事件一定會發(fā)生（像是’你看XX事件概率那么小不還是發(fā)生了嗎‘），這為鍵盤俠的邏輯進攻提供了便捷。