「你覺得所得分配，是越來越平均，還是越來越不平均？」
我們都聽過一句話，「統計數據會說謊」；也聽過另一句話，「數據不會說謊」。（有趣的是，這兩句話，剛好分別是兩本書的書名。）
所以，數據到底會不會說謊呢？嗯，這個問題的答案取決於「你對統計的認識程度」。
如果不懂統計，你就很容易被無良政客、不肖商人用統計數字欺騙；如果學過點「統計防身術」，你就能看出數字背後所藏匿的訊息，所有的數據詐術在你面前，皆一覽無遺。
想學點「統計防身術」嗎？來本《臥底經濟學家的10堂數據偵探課》吧！
這本書是2022年，第一本我給「五顆星」的經典好書。
作者提姆．哈福特（Tim Harford），有本著名的暢銷書叫做《親愛的臥底經濟學家》，所以，他在江湖上有個稱號，就叫做「臥底經濟學家」。
哈福特是我非常喜歡的經濟學普及作家，他擅長用故事、生活案例解說經濟學原理，且過程完全不涉及任何數學公式。他的書文筆流暢，淺顯易懂，讓人讀來趣味盎然。
這本《臥底經濟學家的10堂數據偵探課》，主要在談「如何正確的理解、使用統計數據」，才不會讓你鬧笑話、被人騙。
身為經濟學家的哈福特，成天與數據為伍，他從自身實務經驗，總結歸納了看待統計數據的「十條準則」。
我從中挑選了兩個，印象較深刻的概念與你分享：
1. 蟲的視角VS鳥的視角
2. 統計，很多時候是語言學的問題
蟲的視角VS鳥的視角
讓我們回到文章開頭的那個問題：
「你覺得所得分配，是越來越平均，還是越來越不平均？」
我猜，沒意外的話，你的答案應該和我相同，都認為是「越來越『不』平均了」。
為什麼？
看看20年前的薪水，再看看現在的薪水；看看20年前的房價，再看看現在的房價。這是實打實的「生活」告訴我們的。
但作者在書中卻告訴我們，從統計數據──吉尼係數──來看，全球的所得分配，其實是越來越平均的。因為大量原本非常貧困的人（許多分布在中國和印度），生活水準和過去相比，獲得了大幅提升。
這就引出一個問題：到底是我們的「個人經驗」錯了，還是「統計數據」錯了
其實，兩者都是對的。
作者稱這種，「個人經驗」的判斷為「蟲的視角」，「統計數據」的判斷為「鳥的視角」。
蟲在地上爬，只能看見狹小的範圍，在時間和空間上，受到嚴重的侷限；鳥在天上飛，擁有遼闊的視野，能突破時間和空間的限制。
也許有人會說：「這種鳥的視角對我有什麼幫助呢？身為蟲子，我能感受到的、我在乎的，就是我四周的生活環境。『全球』貧富差距大不大，與我何干？我只在意，此時、此地、此刻──台灣，貧富差距有多大，我買不買的起房。」
對夏蟲來說，不可語冰又如何？夏蟲的生活，本來就不會、也可能永遠不會有冰！
這種想法沒有錯，但有些事情，只靠蟲的視角是無法回答的，你必須飛起來，用鳥的視角來看。
比如說，「抽菸會不會導致肺癌？」
你看了自己的爺爺，50年的老菸槍，80幾歲了還是生龍活虎的，罵起人來中氣十足；你考察了身邊有抽菸的人，發現他們也沒幾個得到肺癌。反倒是沒抽菸的，倒是有人得了肺癌。因此，你下了一個判斷：「得不得肺癌，和抽菸無關！」
不用學過統計、科學，有點常識都知道，這個判斷是有問題的──因為，你不能只考察身邊的人，你要考察全世界的人；你不能只看最近這幾年，你要看過去50年，甚至是100年。唯有這樣的觀察所得到的結論，才夠強硬，才對我們的生活有指導意義。
有些東西，蟲看不見，唯有鳥才看的見。
口罩對新冠肺炎的防護力有多高？疫苗到底有沒有效？打疫苗的死亡風險有多高？
這些問題，個人經驗都是單獨的「點」，參考價值極有限，你必須靠統計這枝畫筆，將點連成線，將線延展成面，才能獲得有意義的資訊。
這就是為什麼，光有蟲的視角還不夠，我們還需要──鳥的視角。
統計，很多時候是語言學的問題
來看一個真實的統計數據：
「在芬蘭，嬰兒死亡率為0.23%，相當於每一千名嬰兒中，有2.3人死亡；而在美國，這個數字是0.61%，也就是每一千名嬰兒中，有6.1人死亡。」
美國的嬰兒死亡率，竟然是芬蘭的2.7倍！
為什麼會這樣？
難道是因為，自詡為全世界最強大的國家，美國，醫療水平遠不如北歐的一個小國芬蘭嗎？
當然不是。背後的原因，可能會讓你乎意料。真正的原因，是因為……「兩個國家對『嬰兒』的定義不同！」
「對嬰兒的定義不同？這是什麼意思呢？」
在美國，超過22周終止懷孕的狀況，稱為「嬰兒死亡」；不到22周終止懷孕的，則稱為「流產」。在芬蘭，嬰兒死亡的基準線，則是劃在24周。
就是因為兩個國家，在對「什麼是嬰兒」的定義上不同，才會導致嬰兒死亡率有如此大的落差。所以這個現象，完全不是醫療問題、不是數學問題，純粹就是個語文問題──「你如何『定義』一個概念或名詞。」
在心理學、社會科學實驗中，也有不少類似的例子。這些研究，有一個小小麻煩點，就是用詞平易近人、結論淺顯易懂，以至於許多人以為「自己看懂了」，就以它為證據、武器，去攻擊和自己立場相左的人──不少政治人物都是這樣幹的。
比如說下面的例子：「一項最新研究顯示，玩暴力電玩的孩子，比較可能在現實生活中展現暴力行為。」
這個研究結果夠白話、夠簡單了吧！每個字我們都看懂了。但，你確定，你真的了解這段描述中，每個語詞的定義嗎？
比如說，「暴力電玩」的定義是什麼？「格鬥天王」算不算暴力遊戲？
你說：「算！因為他有暴力的元素──打鬥。」
那踩香菇的「超級瑪利歐」算不算？把動物裝在一個手掌大的球裡，還讓他們互相殘殺的「神奇寶貝」算不算？
再比如，「玩」的定義是什麼？每天接觸10分鐘算不算玩？還是要超過一定的時間才算玩？玩的「量」，要看頻率還是總時數？玩的「地點」，是在自己家裡玩，還是被研究人員找到大學實驗室裡玩？也就是結論是「統計」來的，還是「實驗」來的？
「暴力行為」的定義又是什麼？怎麼量化「變得更暴力」這件事？
如果以上問題你都沒想過，這些概念都沒有弄清楚，就急著下結論，以此為所謂的「科學證據」，攻擊和自己價值觀、立場相反的人，不覺得太草率了嗎？這種行為和某些政客，有什麼區別呢？
所以，當看到統計數據、研究結果時，別急著下判斷，先確認自己，「弄清楚所有語詞的定義、指涉的對象」──哪怕這個語詞在表面上看起來有多麼「白話」。
最後，來一道和台灣有關的練習題：「死亡率達4.81%！台灣新冠肺炎致死率高於全球平均！」
在下判斷、使用這個研究結果之前，你弄清楚「死亡率」的定義了嗎？你知道死亡率分成兩種，一種叫「致死率」，一種叫「感染死亡率」。這則新聞標題中說的死亡率，是哪一種呢？
在個人有限的生命經驗裡，我們都是蟲子，需要統計這雙翅膀，讓我們騰空而起，以鳥的視角，俯瞰大地。
