饮酒者还小。

    莫非护士必须增加饮酒？我们是不能骤然做出这种结论的，在开怀痛饮之前，护士们应该细细考虑下面几种可能的解释。

    饮酒有助于预防心脏病；妇女们感到心脏健康，这促使她们增加饮酒；或许性格独立的妇女更愿适量饮酒并加强锻炼。果真如此，则适量饮酒与心脏之间相互联结，仅仅因为它们都与独立性密切相关。

    总之，一旦对方指出特征之间的某种联结以支持其假说，你则要追问：是否有其它假说足以解释这种联结？

    结论和证明风马牛不相及。下面的论述表现了运用统计数字的一种常见谬误。

    某位汽车商极力赞誉一种汽车，说其大受欢迎，因为每100位买主之中，只有5位卖方抱怨汽车的低劣。于是车商说：只要95％的买主高兴，这车肯定好极了！

    这段文字完全把统计数字置于迷雾之中，统计数字和结论全然风马牛不相及。我们自然无法假定所有不抱怨汽车低劣的人一定对这车爱不释手。作者只执一端（很少有买主抱怨），而结论却毫不相干，（大多数买主喜欢）。从这个例子我们得到的重要教训是：必须仔细审视统计的措辞和结论的措辞，看它们说的是否同一件事。如果不是，作者便是只执一端，而结论与之毫不相干。

    数字的误区。下面我们举两个例子，它可以说明数字的误区。

    其一，我们在小型机械的销售方面增加了50％，而我们的对手只增加了25％。

    其二，犯罪浪潮席卷本市。比去年的杀人案件增长了67％。

    这两个例子，都使用了正确的百分比。然而，它们却疏漏了一件重要的信息即百分比所凭借的绝对数字。也许小型机械的销售是从40套增加到60套（即50％），可竞争对手的销售是从一万套增加到1．25万套（即只有25％）。请问孰优孰劣？

    在第二个例子当中，假如我们知道所谓杀人案的增长只不过是从3件增加到5件，，你心中的石头准会落回到地上了。

    所以在遇到百分比时候应该仔细想一想，该百分比所凭借的数字是什么？一旦对手着手对百分比进行比较，你更要对此当心。

    利用百分比眩人耳目，还有另一种常见的方式：选取便利合用的基础数据。如果想使数据大得骇人，只需把它表现成某个小数字的百分数；反之，如果想让数据微不足道，只需把它变成某个大数字的百分数。

    所以说，表面的庞大和微小都是有奥秘在里边的，请看：

    例一，假若有785名心理医生都对精神失常的被告表示支持，便有充分的理由让我们也对其表示支持。

    例二，再假如，今年有1．05万多人来买汽车，我们便说汽车公司最好的年头到底来了。

    例三，拳击并不如其它体育项目危险。这是因为一项与体育有关的死亡统计显示，该市棒球的死亡人数为43人，在死亡率方面领先于足球（22人）和拳击（21人）。

    这些数字，有的尽力求大，有的着力求小，有的努力求准，目的都不外让你印象深刻。但是实际上，我们可以发现许多疑问。就例一而言，难道不需要知道有多少心理医生接到了调查表，多少名做出了回答，他们的合格程度是怎样？在例二中，增长用万的百分数会不会更有意义？很可能销售量不过是从1．04万增长到1．05万，而其它汽车的销售量比它不知要大出多少倍。例三竟会不了解参加这些体育项目的运动员人数便去计算百分数？谁知道拳击手的总数是否比棒球手的总数低出许多？

    以上内容，是希望你能发现对方利用统计数字扯谎的办法。主要是说：

    第一，利用证据找出你自己的结论。如果与对方的结论不符，你或许便找到了某种不