《统计数据会说谎》"数据虽准，统计有误"

1. 在处理各类问题时，抽样过程是你所接触到的统计学主要内容的核心。其基础原理非常简单，尽管在实践中其精细到已衍生出了各种分支原理，而其中一些并不可信。如果样本规模够大，且选择得当，那么它在大多数情况下完全可以代表整体。否则，这种方法还不如高明的猜测来得精确，除了营造出一种所谓的科学精确性的虚假氛围，这种方法毫无可取之处。可悲的是，各种各样的结论就是从这些要么带有偏差、要么过于微小或二者兼而有之的样本中获得的，而我们却并不知道自己所读到的这些结论或自以为清楚的这些结论来自这样的样本。（p5）

2. 只有试验的样本数目足够庞大时，平均数定律才会是一个有用的描述或猜测。（p37）

3. 在没有重要数据的情况下，千万不要轻易相信一个平均数、一张图表或一条趋势线。否则，你就会像一个只凭平均气温选择露营地的人一样盲目。（p49）

4. 样本代表整体数据的精确度可以用数字来表示：概率误差和标准误差。（p55）

5. 也许在所有类型中最狡猾的那类也最为普遍：两个变量之间不存在因果关系，但变量之间的确存在着某种相关性。有的人就通过这种方式干了不少龌龊事。尽管这些数据变量之间的确存在相关，但所谓的因果关系也不过是一种推测而已。（p102）

6. 必须要谨记：就算某种相关性存在，并有真实的因果关系，你仍不能凭此进行决策。（p104）

7. 任何根据小规模样本得出的百分数都具有误导性，与其这样还不如直接给出原有数据来得可靠。如果将这个百分数精确到小数，就不是愚蠢而是欺骗了。（p123）

8. 任何根据小规模样本得出的百分数都具有误导性，与其这样还不如直接给出原有数据来得可靠。如果将这个百分数精确到小数，就不是愚蠢而是欺骗了。（p123）

9. 你可以提出5个简单的问题来探讨，从而通过问题的答案来避免被一些明显似是而非的东西所迷惑：是谁这么说？他怎么知道？漏掉了什么？有人偷换了概念吗？这是否合乎情理？（p140-155）