导读
- 在统计学中，有哪些常见的谬误？
- 在分组比较中都占优势的一方，为什么在总评中反而成为失势的一方？
- 小红热爱音乐，她更可能是琴师还是会计？
- 乳房影像检查显示自己患上乳癌，确诊和误诊的概率分别为多大？
- 把一个样本从一个组移去另一个组，怎么会同时提升两个组的平均值？
今天这篇文章，和大家分享几个最常见的统计学谬误。
（1）辛普森悖论（Simpson’s Paradox）
辛普森悖论，指的是在分组比较中都占优势的一方，在总评中反而成为失势的一方。
上图显示的是某大学法学院和商学院招生的数据统计。我们可以看到，法学院男生的录取比例为8/53=15.1%，女生录取的比例为51/152=33.6%。同理，商学院男生的录取比例为80.1%，女生的录取比例为91.1%。
无论在法学院还是在商学院，女生的录取比例都高于男生。本文的男性读者读到这里，可能会感到一丝不平。
现在我们把两个学院录取的男女生人数相加，再来做一下统计。
男生录取的比例为209/304=68.8%。女生录取的比例为143/253=56.5%。男生的录取率要高于女生。这下，恐怕要轮到女生感到不公了。
那么问题来了：该大学的招生政策，到底有没有性别歧视？如果有，是歧视男生还是女生？
辛普森悖论告诉我们，很多时候，在分析数据的时候，不能简单的将分组数据汇总相加。我们需要仔细观察分组数据的特征。比如在上面这个例子中，法学院的录取率要远远低于商学院，而大多数男生选择申请商学院。因此即使男生在法学院的申请中被拒率很高，被拒掉的绝对数量却不见得多。女生的情况，则恰恰相反。
在我们得出任何基于统计分析的结论前，先认真想一想，该结论是不是符合常识？有没有可能被表面的数据掩盖了背后的真相？这是我们能够从辛普森悖论中学到的教训。
（2）基本比率谬误（Base Rate Fallacy）
让我先用一个简单的例子帮助大家理解基本比率谬误这个概念。
假设小红热爱音乐，几乎每天在家里弹钢琴，有时候还友情客串朋友的宴会为大家演奏一曲。 现在请问，小红的职业是什么？
在没有其他信息的前提下，你应该选择B）会计，而非A）琴师。主要原因在于，从事会计的人口数量，要远远高于从事琴师工作的人口数。这个数量，就叫做基本比率（Base Rate）。
再举个例子。乳房影像检查（Mammography），在帮助女性排查乳腺癌中应用广泛。事实上不少机构都鼓励40岁以上的女性每年在体检中包括乳房影像检查，以确认自己是否患上乳腺癌。
以一个40岁左右的女性为例。基于美国的统计数据，该女性患有乳腺癌的概率大约为1%左右。【注意，这个比率和一位女性一生中查出乳腺癌的概率是两个概念。根据美国的数据，到80岁查出乳腺癌的概率为12%左右。】
如果她选择通过乳房影像检查来测试自己是否患上乳腺癌，检查结果出现误差（即被误诊患上乳腺癌）的概率为9%左右。
那么问题来了：如果一位女性病人去做了一个乳房影像检查，测试结果显示她患上乳腺癌。她真正患上乳腺癌的概率是多少？
很多人可能会回答91%，因为乳房影像检查出现误诊的概率为9%。但这是错误的答案。
事实上，她患上乳腺癌的概率仅为9%。计算过程如上图所示。由于患上乳腺癌的女性的基本比率（Base Rate）本来就很小，再加上乳房影像检查自身带有的误诊率，因此导致最后测试结果为患癌的人群，其实只有9%左右真的患上了乳腺癌。
这个例子告诉我们，在我们做出任何判断前，首先需要对基本比率有个大致的认识，否则很容易不小心就陷入统计的陷阱。
（3）罗杰斯现象（Will Rogers Phenomenon）
罗杰斯现象指的是，在做数据统计时，如果把一个样本从一个组移去另一个组，会同时提升两个组的平均值。
一些读者看到这句话，可能会觉得不可思议。让我通过一个例子来给大家解释一下。
假设有6个人，分别为40、50、60、70、80、和90岁。现在将他们分为两组。第一组包括40岁和50岁的两人，因此组平均年龄为45岁。剩下的归入第二组，因此组平均年龄为75岁。
现在把第二组中的那位60岁的哥们，移去第一组。移过去以后，第一组的平均年龄变为50岁，而第二组的平均年龄变为80岁。两组的平均年龄都上升了。
罗杰斯现象，导致我们在医学领域产生一些容易让人混淆的，似是而非的结论。
举例来说，前列腺特异抗原测试（PSA测试）可以帮助我们诊断前列腺癌。在没有发明这项测试前，很多人患了前列腺癌却不自知，因此他们被归入“健康”人群。而那些被确诊前列腺癌的患者，被归入“患者”人群。
有了PSA测试这项技术以后，很多人在年纪轻轻时也能通过该测试确诊自己是否患上前列腺癌。这部分人，就被移出“健康”人群，归入“患者”人群。
由于这个归类的变化，导致患上前列腺癌的“患者”人群，以及“健康”人群的平均寿命都得到了提高。因为“健康”人群中被移去一部分癌症患者，而这些癌症患者属于“轻度病患”（前列腺癌的致死率很低），因此“健康”和“患者”两个人群的寿命平均值均得到了提升，让人误以为PSA测试能够帮助我们延长寿命。
【注：如果你没有看懂这个例子，可以尝试回过头去再读一遍，多想想就能明白了。】
（4）伯克森悖论（Berkson’s Paradox）
伯克森悖论，指的是两个本来无关的变量之间体现出貌似强烈的相关关系。
举个例子来说，假设某学校在招收学生时，要求学生要么学习成绩好，要么体育成绩好。
所有的报考学生需要参加两门考试：文化（语数外），和体育（跑跳投）。最后，学校仅录取在任一考试中考到90分以上的报考学生。
所以能够被学校录取的学生，要么在文化考试中考到90分以上，或者在体育考试中考到90分以上，或者在两门考试中都考到90分以上。
现在如果我们分析这些被入取学生的成绩分布，会发现一个学生的学习成绩，和体育成绩是负相关的。因为那些体育成绩最好的学生（比如体育100分），他们的文化平均分为50分（假设他们的文化考试呈现正态分布）。而体育成绩最差的学生（比如体育成绩10分），其文化平均成绩为95分（因为只有超过90分的学生才被录取）。
因此，分析人员可能会得出结论：体育越好，文化成绩越差。文化成绩越好，体育越差。但这个结论显然是错误的。
（5）生日悖论（Birthday Paradox）
先来算一道很简单的题目：
假设你的班上一共有23位同学，其中任何两位同学生日撞期的概率为多少？
有人可能会这么想：一年有365天，把这23位同学分布在365天里，撞期的概率应该很小。大概不到10%吧。
事实上，23位同学中，生日撞期的概率为1/2。就是说，有一半的概率，这个班上至少有一对同学的生日相同。
对于这个问题，你可以这么考虑。我们先来算一下23位同学生日不撞期的概率。然后用1减去那个数字，就是这些同学生日撞期的概率。
假设23位同学排队逐个进入教室。第一个进入教室的同学，其生日和其他同学不一样的概率为1。第二位同学，其生日和其他同学不一样的概率为364/365。第三位同学，其生日和前面两位同学生日不一样的概率为363/365。
以此类推，所有同学生日不撞期的概率为1 X 364/365 X 363/365 ……
然后用1减去上面的乘积，可以得出，当教室里有23个同学时，其结果为0.5左右。
总结
统计学是一门非常有用的学科。可以毫不夸张的说，每一位大学生都应该学一点基础统计学。但是上面的例子也告诉我们，统计学中有不少陷阱。如果不了解这些误区，我们很可能会被错误的统计方法迷惑，得出不正确的结论。
提高自己的科学知识水平，保持不断学习的习惯，是让自己变得更聪明的唯一途径。
希望对大家有所帮助。