小心數字挖坑給你跳！在大數據時代，很多問題不再是沒有足夠資訊做判斷，而是如何不被眼前的資料所誤導。
數據誤判的實例
歷史上因為錯誤的數據判斷，而導致公司身敗名裂例子，就不得不提1936年的美國總統選舉。
當時美國極具公信力的週刊「文學文摘」，過去已成功預測前5次總統選舉的結果。這次它們玩更大，宣稱要做史上最大的民意調查，郵寄了1,000萬份民調問卷給讀者，最終成功回收230萬份，統計預測蘭登會在531張選舉人票中獲得370張票勝出，但結果我們都知道是羅斯福贏了，還一直連任到了1944年，是美國任期最長的總統。這次民調失誤讓大眾對文學文摘的信用度大打折扣，於選舉後幾個月後文學文摘就停止發行了。
那是怎樣的問題造成文學文摘的預估錯誤呢？有很多專家都歸咎於抽樣不良的原因，就是文學文摘的讀者樣本不夠公正，共和黨人比例比較高。另外，民調完全依賴自願參與，導致最後只有羅斯福的黑粉自願寄支持蘭登的回函，造成羅斯福的支持者發生統計學上的「無反應誤差」。由此可見，成功的預測不在於問卷數的多寡，而是在於取樣樣本是否均勻。
數據判斷3個重要概念
呈上所說，取樣很重要！正確的樣本才能幫助我們做出對判斷，但該怎麼衡量數據的好或不好呢？以下修辭提供了三點判斷的小秘訣：
- 可信度－信賴區間信心水準
抽樣正負誤差值一般建議3%以內(但仍需視不同抽樣情況而定)，信心水準要有95%以上，這樣出來的數據才是有參考價值的。 - 主觀概率
所有機率背後都有主觀因素影響，一定要注意數據主觀和客觀條件上的不同。 - 顯著性差異
顯著性差異的比較基礎，不只是實驗組跟對照組之間的比較，而是要與設定前的假設比較。
以上簡單介紹了進行數據統計時須注意的觀念，想知道有關判斷數據的詳細舉例，還有修辭的專業觀點分享嗎？請進入影片觀看完整說明！！
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