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[商品主貨號] U102341230
[ISBN-13碼] 9789571370972
[ISBN] 9571370975
[作者] 約翰．強森, 麥可．葛拉克, 吳書瑜
[出版社] 時報出版
[出版日期] 2017/08/29
[內容簡介] (出版商制式文字, 不論標題或內容簡介是否有標示, 請都以『沒有附件、沒有贈品』為參考。)
★——————數據世界生存的必備武器——————★
大數據或許感覺遙不可及
但小數據卻在你我身邊、每分每秒影響著我們⋯⋯
你要如何掌握它？
◤本書會讓你更明智、行動更快速。做決策或形成任何意見前，請先一讀。◢
──賽斯．高汀Seth Godin
多懂一點統計，為自己儲備更多力量
找出數據中的隱藏資訊，做最有利的判斷
掌握立論的根據，你會更有說服力！
在數據當道時代，
培養統計素養，當聰明的數據使用者！
大數據太龐大、離我們太遙遠，
多數人無從取得，也沒有工具和技術來處理這些海量數據。
但是，數據就圍繞在我們身邊，著著實實影響著我們每一個決定和觀念的形成。
從食品標籤到天氣預報，從你的銀行帳戶到你的醫生的辦公室……
影響著你的健康、錢包、工作和人際關係……
這些和我們每一天的生活密切相關的數據，
在本書中，我們稱作────「日常小數據」。
我們相信統計、相信科學、相信權威，
但是，你看到的數據可能遭到有心或無意的操作，
或者，你根本誤讀了數據。
‧政治人物在競選廣告中有哪些話沒說出來？
‧記者用的是精準樣本數據，還是，只是拿出支持他報導的數據？
‧醫生說你的病是因為某種行為造成的，還是僅僅說兩者有關？
‧行銷人員在產品包裝上強調哪些重點，又為什麼要這麼做？
‧為什麼年報用圓餅圖顯示某些數據，卻用柱狀圖表示其他數據？
無論是商業、政策、廣告、法律、工程、零售、教養……各式各樣的問題都能透過日常小數據找出答案。
本書沒有複雜的統計分析理論，只介紹最重要、最實用的統計觀念，幫助你避開常見的數據陷阱。
有時候，你需要知道某些數據是新聞主播希望引起你的注意、政治人物想要你的選票、廣告主想賺你的錢；
但有時候並沒有其他考量──你就是得弄清楚這些數據，才能夠理解這個世界。
作者簡介
約翰．強森博士John H. Johnson, PhD.麻省理工學院（MIT）經濟學博士，艾吉沃斯經濟諮詢公司（Edgeworth Economics）總裁兼執行長，同時也是專業經濟學家、專家證人、作家與演講人。擅長以簡單直接的方式檢視複雜精密的概念，並且把這樣的技能帶入他的諮詢工作、論文研究，以及寫作與演講當中。艾吉沃斯經濟諮詢公司是全球頂尖的經濟諮詢公司，強森博士在艾吉沃斯經濟諮詢公司服務名列財富百大企業的客戶、產業團體以及政府機構，提供諮詢與專家證言。在訴訟相關工作上，他指導企業並提供外部諮商，說明如何適當運用與解讀複雜的數據集合，並在現今某些利害關係甚鉅的企業訴訟中擔任專家證人的角色。在商業分析領域，他協助企業將複雜的內部數據集合轉換成策略性、可據以為行動的資訊，範圍涵跨各種不同的商業層面，包括人力資源、財務、行銷、製造與商業情報。這兩個面向同樣都必須理解並善用大型、複雜的數據集合，他也把這些技能套用到寫作和演講上，協助人們避免陷入面對數據時常會犯下的錯，讓每個人都能成為更自信且謹慎的數據使用者，在專業上與個人生活上做出更好的決策。麥克．葛拉克Mike Gluck畢業於約翰霍普金斯大學，屢次獲獎的作家。擅長將複雜的議題轉化成能讓人輕易理解的內容。他為廣告、網站、影片、年報及其他行銷素材撰寫文案，也和全美一流的組織密切合作，包括醫療保健、高等教育、製造與科技相關領域，將他們的商業目標轉化成富有影響力的行銷溝通訊息。透過天生的好奇、明察秋毫的眼力以及深富策略性的心思，他得以追根究柢，刨出需要說出來的事，並找到適當的語言以高效率又高效能的方式傳達。
譯者簡介
吳書瑜台灣大學經濟學學士、英國倫敦大學（UCL）經濟學碩士。曾任職於公家機關、軟體業，擔任研究、企畫與行銷相關工作。目前為自由文字工作者。譯有《創新可以更好、更快、更有效》、《如何打造社會企業》等書。
這本書會讓你更明智、行動更快速。做決策或形成任何意見前，請先一讀。
──賽斯．高汀Seth Godin／《有機會，拚就對了！》（What to Do When It’s Your Turn）作者數據，是我們的知識、好奇與創新的重要動力。但我們必須了解如何詮釋數據，才能善用隱藏其中的豐富可能性。強森與葛拉克正在散播這份財富，以通俗的語言教導我們面對日復一日排山倒海而來的數據。這是一本寶貴的讀物！
──布拉德利．霍羅威茨Bradley Horowitz／Google相片與影片串流部門副總裁在充斥著數據的現代世界裡，知道如何加以善用與解讀，是一項具有策略意義的優勢。在《一次看懂小數據》中，強森與葛拉克兩位作者帶領我們走過整段旅程，教導我們應該、以及不應該如何使用數據來做生活中的決策。文字淺顯易懂，還有許多讓人意想不到的幽默。我想不到有哪一本書會比這本更與大家息息相關。
──保羅．威爾許Paul Walsh／氣象公司氣象分析副總裁兼氣象學家強森與葛拉克以充滿趣味和活力的方式，引導我們經歷各個重要步驟，成為善用周遭複雜數據的使用者。不要被書中的歡樂語調和平易近人給騙了，如果他們能成功教育我們（我確定他們一定能），將調教出更多有素養的數據使用者，我們可以管理自己的健康，以及，更重要的，創造更好的民主社會。
──艾絲特．杜芙若Esther Duflo／麻省理工學院經濟學教授、J-PAL貧窮行動實驗室共同創辦人兼共同主任《一次看懂小數據》兩位作者巧妙的將應用統計學教科書去蕪存菁，變成一本最棒的書，凸顯我們今日身處的大數據世界中最相關、也最重要的部分，我大力推薦。
──約書亞．萊特Joshua D. Wright／喬治瑪森大學法律與經濟學教授、聯邦貿易委員會前任委員帶領讀者穿越重重資訊迷霧，切中要旨，說盡了數據素養在今日的重要性。
──《出版人週刊》（Publishers Weekly）寓教於樂，21世紀的必讀好書。
──《中西書評》（Midwest Book Review）這應該列為所有高中生、新聞從業人員和新聞系學生的必讀書。
──《阿肯色商業新聞》（Arkansas Business）
推薦序│成為更好、更聰明、更有信心的數據使用者
──德莫里斯．史密斯DeMaurice F. Smith／國家美式足球聯盟球員工會執行董事2010年春天，美國國家美式足球聯盟（NFL）的眾家老闆們提出諸多期待，其中一項是延長常規賽季，多打2場比賽。身為球員工會的執行董事，我知道這不是一件好事。
賽事越多，在球場上發生的傷害就越多。目前的受傷率已經接近百分之百了。受傷率越高，運動員的職業生涯時間就越短，他們的平均職業年限也不過3年多一點而已。工會要面對的是重大問題，包括球員的安全、薪酬，以及如何保護這些人──在賽季，球員每星期都要在美國最受喜愛的體育賽事中拿自己去冒險。
職業美式足球是價值幾十億美元的產業，而且不斷成長。延長常規賽季，可能導致十多年來首度的球員罷工。我需要有確實的證明，想辦法把常規賽維持在16場。
我打電話給約翰．強森。
強森是經濟學、統計學與數據方面的專家，而且擅長化繁為簡，能夠以最簡單直接的方式，呈現最複雜的數據概念。他是我認識的人當中最聰明的一個，他有能力仔細而完整的解釋，也能針對不同的聽眾，以別出心裁的方式說明，最重要的是，他從來不讓人覺得無聊！
一如所有的美式足球迷，工會非常希望能挽救即將到來的賽季，不會因為罷工而終止。因此，我們把數據給強森，強森和他的同事們發展出一套模型，讓我們知道球員通常會在什麼時候、如何受傷，並且估算出賽季如果延長為18場可能會造成的經濟損失：利用數據預測球員的職業生涯平均會因此縮短多少。他們也和我們合作，量化每一場比賽為周邊帶來的價值，讓所有人理解罷工真正的經濟衝擊是什麼。
總而言之，強森有能力向球員、媒體說明數據，更重要的是，讓國家美式足球聯盟的老闆聽進去（「損失」這類字眼特別能讓他們豎起耳朵）。這份能力幫助我們做出決定，達成主要目標，捍衛旗下球員的健康與安全，並以一份為期10年的合約達成結論，這對國家美式足球聯盟球員的福祉和利益來說極具歷史意義。
本書最能代表強森的思路，我深信，這本書能幫助你在日常生活中做出更好的決策。在字裡行間，你將學會如何理解、詮釋與思考你每天都在使用的數據。強森和另一位共同作者葛拉克旁徵博引大量範例，直指議題核心，深入淺出，有時候還附贈讓人放聲大笑的歡樂。不要懷疑，在你閱讀這本書時，你會在每一次心有戚戚焉的「啊哈」時刻頻頻點頭，並質疑起你在居家和職場上看到的一切「事實」。
以下的事實不容否認：我們日常生活中的數據量快速膨脹，從四面八方朝你湧來。也因此，了解人們如何使用與濫用數據，是非常重要的事。我親身體驗過數據的威力，你無須像我一樣，和一些全世界最富有的人打驟死賽，也可以了解並管理你的數據。
只要你有在看電視、購物、有工作，或是在餐廳用餐，這本書便是為你而寫的。《一次看懂小數據》在這個重要的時間點上填補了嚴重的空白，當中蘊藏著真知灼見與無窮魅力。
這是專為你而寫的劇本，讓你成為更好、更聰明、更有信心的數據使用者。
敬請享用。
前言│我們來談數據吧每天，你身邊環繞著媒體報導和其他消息來源，當中通常充滿著隱性的資訊──還有，錯誤的資訊。本書會幫助你找出這些資訊、解讀這些資訊，讓你成為有素養的數據使用者。
我們將在書中回答以下這些問題：‧新聞報導上的假消息如何讓股市蒸發1,636億美元？（第6章）
‧日本福島核災是否可能預防？（第8章）
‧8成的小兒科醫師對於嬰兒食品的看法是什麼？（第7章）
‧你認為哪一位美國總統候選人真的在民調中領先？（第5章）當然，還有……‧愛吃烤起司三明治的人，性生活真的比較較美滿嗎？（第4章）「日常小數據」目前還不是一個慣用詞，但遲早會的。
我們創造出這個詞，用來描述你在日常生活中每天都會碰到的大量數據。
而我們之所以寫本書，是希望幫助你在理解這些日常小數據時，更精明，反應更快。
因為，就算你沒有受過這方面的專業訓練，你仍必須解讀數據。
如果你是律師，你必須判斷證人提供的證詞是否為選擇性表述。
如果你是護理師，你必須了解病患的病症究竟是導致他發燒的原因，或者只是單純的相關性。
如果你是執行長，你會想預測下一季能賺進多少營收。
如果你為人父母，你會想知道自己的孩子是否高於（或低於）平均水準。
本書的主旨，是教你應用生活中的數據做出更好的決策。
我們會凸顯經常遭到誤解的數據概念，輔以真實與假設的範例做說明。在每一章結尾處，我們會提供5種讓你現學現賣的方法，你可以馬上一試。
你可以從頭到尾讀完這本書，或者挑選有興趣的章節。
在我們開始之前，先很快的提一下免責聲明：強森是專業經濟學兼統計學家，他日常工作和嚴謹的數據分析有關，常常替涉及千百萬美元訴訟的《財富》百大企業、產業團體或政府機關擔任專家證人。這本書基本上是基本統計概念的綜觀，而非完整的教科書。因此，如果你是律師型人格，最愛「被我逮到了吧」這種時刻，現在就可以闔上書了。好消息是，因為本書的用意是寓教於樂，我們還是會提供一些樂子，比方說，解釋為何你的油箱還沒空，名人是不是真的一死就要死3個，以及為什麼喝過期的牛奶沒問題。
好了，既然免責聲明說完了，我們就來談數據吧。
推薦序│成為更好、更聰明、更有信心的數據使用者
前言│我們來談數據吧1數據，數據，生活無處不數據
──日常小數據簡介
2挑戰者號的挑戰
──抽樣如何影響結果
3你比其他人聰明嗎？
──加總、平均與離群值
4你比用iPhone、聽電台司令的人更聰明嗎？
──區別相關性與因果關係
5我們信仰統計
──眼見真的為憑嗎？
6縮小的非洲
──錯誤表述與錯誤解讀
7當心採櫻桃的人
──選擇性表述
8明天太陽依舊會升起嗎？
──預測
9外面的世界是一大片的叢林
──整合結語
字彙
致謝
附註
Chapter 1
數據，數據，生活無處不數據
──日常小數據簡介（摘錄）
從早晨睜開眼睛那一刻開始，數據就環繞在我們身邊。
根據加州大學聖地牙哥分校全球資訊產業中心「資訊知多少」計畫的調查，一般來說，一個美國人每天平均要用到34個十億位元組（GB）的數據。
34個十億位元組是很大的量，1個位元通常可以容納1個英文字母或數字，根據英國國家廣播公司（BBC）引用的資料，如果你印出34個十億位元組的數據，這些紙張可以裝滿幾十輛小貨卡。這還只是你在家中主動取得的數據量，比方說電視、廣播、電腦和電話，還不包括存在我們身邊、或是在職場上得到的資訊，後者的數量很輕易就能超出這個數字2、3倍。
花1分鐘來想想你可能會接觸到的所有「日常小數據」。就先從你展開一天的前1、2個小時好了：‧你睜開眼睛，看到的第一個數據──鬧鐘閃動的數字。──估計數據使用量：9個位元‧你拿起手機，還沒下床，就已經先掃過12封電子郵件、一些簡訊、幾則交通訊息通知和熱門新聞提醒。──估計數據使用量：2.1個百萬位元組（MB）‧你走進浴室，站上體重計，看到你昨天晚上根本不應該吃披薩的證據。──估計數據使用量：3個位元‧牙刷能為你提供數據嗎？當然可以。如果你是使用電動牙刷，每30秒會以震動方式提醒你要換個位置刷，這樣的震動就是另一種型態的數據。──估計數據使用量：60個位元‧叮！手機上的行事曆提醒你今天要和客戶開會。──估計數據使用量：43個位元‧女兒要你在她的數學考卷上簽名。你如何知道你看到的就是全部？女兒有沒有藏起其他考卷沒拿給你過目？還有，分數代表什麼意義，和她的能力相符，還是只代表她有去上課或其他指標？──估計數據使用量：46個千位元組（K）‧早上你如何得知新聞消息？奧勒岡大學一項研究指出，與閱讀網路新聞相比，閱讀紙本報紙可以記得更多內容。當你掃過標題時，你看到：
〈民調顯示，76％的美國人不認同國會〉
〈紅襪隊名列第一，連贏15場，取得7勝領先〉
〈天氣預報顯示，今天高溫攝氏21度，低溫攝氏14度〉
〈最新研究顯示，每天1杯紅酒，可降低罹患心血管疾病的機率〉
〈從預算數字看，聯準會將再度調降利率〉──估計數據使用量：3.1個百萬位元組‧你在想，如果調降利率，房貸再融資的成本（時間和金錢成本）有多高。你開啟手機一套應用程式，寫下備忘錄（它會自動和你的電腦同步），並發送電子郵件給你的配偶。──估計數據使用量：2.2個百萬位元組‧該上班了，你跳進車子，迎接你的是充滿數據的儀表板。油表燈亮了嗎？引擎溫度多高？胎壓狀況如何？有些數據是藉由警示燈提醒，有的是透過類比傳遞，有的則是顯示在數位螢幕上。──估計數據使用量：63個位元‧油箱還有4分之1桶油，這代表什麼意思？為什麼油表顯示已經沒油了，你還是能繼續開車？──答案請見第6章。──估計數據使用量：26個位元‧經過加油站，這家加油站標出的價格比對面那家每加侖便宜了4美分，但是只收現金。每加侖4美分的差價會影響你的選擇嗎？──估計數據使用量：2.0個百萬位元組‧你停在星巴克買咖啡。你要買16盎司的大杯，還是20盎司的特大杯？你考量著多出來的價格（和多出來的熱量）。你點餐，然後讀每一小包代糖上的標籤，上頭涵蓋了各種營養成分的相關資訊。（真正的砂糖包和蜂蜜包不會有營養成分列表，所以很難和人工代糖比較。）──估計數據使用量：10.1個千位元組終於到辦公室了，你開始上工。從你緊追新聞，到查看電子郵件、確認工作表、磋商合約、檢視銷售預測、打電話與參加會議，全都是數據，數據一整天如影隨形。
但是，以上這長串清單都還沒搔到皮毛，還不足以解釋數據如何影響你的生活。因為，除了這些數據之外，你還沒決定要去哪裡加油，以及該如何處理小孩的數學成績。
你可以利用數據做什麼？
《時代》雜誌指出，「我們擁有豐富的數據，但數據創造的報酬正快速下降。因為超過某個水準之後，獲得越多的資訊，就越難從中得出意義。」
聽起來心有戚戚焉嗎？不是只有你這麼覺得。◤小數據，才是真正影響我們的數據你或許聽過「大數據」。基本上，這類數據對一般人而言數量太過龐大，可以用海量來形容如果，沒有精密的軟體和強大的運算能力將無法處理。舉例來說，「彭博商業網」（Bloomberg Business）有一篇報導說，優比速公司（UPS）每部車蒐集200個數據值（該公司約有10萬部車），利用這些數據來節省閒置的時間與油料，報導指出：「每天每位司機少開1英里，1年就可為公司省下價值5,000萬美元的油料、汽車保養和時間費用。」
全世界都用大數據來解決大問題。荷蘭利用大數據進行水資源管理；食品外送公司利用大數據滿足客戶半夜的嘴饞；IBM利用以千兆位元組（PB）計算的數據，找出可能的食物感染源。
大數據很誘人，經常成為新聞標題。《富比士》一篇報導說，一些和大數據相關的職務，市場需求每年成長幅度超過80％。《華爾街日報》引用數字，說明各種與數據有關的方案計畫快速成長，指出商學院學生需要的「大數據永遠都不夠」。
然而，就像你在前文看到的，小數據──日常生活中位元或位元組很小的數據──通常可以發揮很大的效果，影響你的健康、錢包、工作、人際關係和其他，而且是每天。從食品標籤到天氣預報，從你的銀行帳戶到你的醫生的辦公室，日常小數據圍繞你身邊。
可惜的是，人們並不完全相信這些數據，就算這些資料就攤在他們眼前。
「事實不一定能讓我們改變心意。實際情況正好相反。」《波士頓環球報》一篇報導引用密西根大學的研究發現，接收到錯誤資訊的人，反而容易深信不疑，甚至在面對事實時，更加堅持自己的（錯誤）想法。（顯然，有些人就是死不認錯。）
但是，再多的傳聞也不會變成事實。舉例來說，即便所有鄰居都說今年是有史以來最熱的夏天，也不代表這就是真的。
「我認為，我們面對的最大問題，是過度解讀軼事證據。」艾蜜莉．歐絲特（Emily Oster）如是說。她是布朗大學經濟系副教授，也是《期待更好》一書的作者。當我們請教她一般人如何解讀日常生活中的數據時，她給了上述的答案。
「人都會想從個別的故事或經驗當中學到東西，」她補充，「你很難強迫自己忽略這些軼事，至少，你會把這些傳聞當成參考，試著從這當中得出結論，而不看數據。」
傳聞或許很容易讓人記住，或許很有說服力，但重要的是，事實是什麼。◤脈絡很重要我們還要謹記另一件事，在日常生活中，你或許會在脈絡下檢視數據，或是和其他數據比較。有時候，脈絡與額外的數據會有幫助，有時候卻會造成誤導。來看看以下的案例：‧加州何爾摩沙海灘市，消防隊的平均反應時間只有5分鐘多一點。這樣的反應時間是好是壞？要詮釋這個數據，你可能會和過去的數據相比、和相似社區的數據相比，或是和其他數據相比。‧休士頓喬治布希國際機場收到申訴，旅客抱怨行李送達時間拖太久。於是，機場管理處把行李提領區搬離入境區更遠的地方，這樣一來，旅客要花更多時間走路，而非等待。之後申訴案件就變少了，因為人們覺得提領行李的時間變短了。‧我們會用不同的方式使用與詮釋不同媒體上的數據，比方說，你會不會覺得《華盛頓郵報》的網路版比紙本版更準確，因為前者是即時更新？你是否偏愛閱讀紙本雜誌，因為你可以把有趣的文章剪下來？就算同樣都是紙本書，你是否覺得精裝本比平裝本更有權威感？賽斯．高汀（Seth Godin）曾在一篇部落格貼文中提問：「哪一瓶酒滋味更香醇？是餐廳裡最便宜的、一瓶只要30美元的酒，還是隔壁餐廳定價較高的同一款酒？」所以說，脈絡很重要。
當然，還有各式各樣的隱性數據是你不會察覺到的。比方說，《華爾街日報》報導指出，幾年前，如果你在夏天某個潮濕的日子，利用天氣頻道的應用程式查詢天氣，你可能會看到潘婷Pro‑V絲滑洗髮精的廣告（用來對付毛躁髮）。你會看到這個廣告似乎只是巧合，但實際上，廣告瞄準女性，並且根據她們查詢的地區，如果當地濕度高（會讓頭髮毛燥），廣告就會出現；如果濕度低，就顯示不同的護髮產品。當你查詢天氣，你也會看到廣告，但除非你在天氣頻道工作，不然的話，你可能看不出來兩者的關係。
在一個數據導向的世界裡，你不一定知道是什麼在導引數據。◤當聰明的數據使用者當一個聰明的數據使用者，你的任務是不斷問問題，了解你看到的數據如何影響你的生活。
你必須自問：‧政治候選人在電視競選廣告中有哪些話沒說出來？
‧記者用的是精準樣本數據，還是，他只是拿出支持他報導的數據？
‧銷售預估仰賴哪些數據？
‧你的醫生是說你的病是因某種行為而起，還是僅僅說兩者有些關連？
‧行銷人員在產品包裝上強調哪些重點，為什麼要凸顯這些數據？
‧為什麼年報用圓餅圖顯示某些數據，卻用柱狀圖顯示其他數據？有時候，數據試圖告訴你某些事，可能是產品、服務或觀點。有時候，光是知道新聞主播希望引起你的注意，政治人物想要你的選票，以及廣告主想要賺你的錢，你就能成為更好的數據使用者。但有時候並沒有其他考量──你就是須要弄清楚這些數據，才能理解這個世界。
而這也是本書的重點：幫助你在生活中辨識「日常小數據」，知道如何去解讀；並提出經過千錘百鍊的祕訣，幫助你避開常見的數據陷阱。你可以成為一個有素養的數據使用者，在生活中做出更好的決策。
我們開始吧。Chapter 7
當心採櫻桃的人
──選擇性表述（摘錄）◤何謂「選擇性表述」英文片語的「cherry picking」，字面意為「採櫻桃」，引申為「選擇性表述」，起源很可能來自實際採櫻桃的動作。請這樣想：你在櫻桃園裡，帶著籃子和梯子，你的工作是用櫻桃裝滿籃子，拿到市場出售。你會跳過看起來受傷或還沒有成熟的櫻桃，你會用你能採到賣相最好的櫻桃裝滿籃子。因此，「採櫻桃」就用來指稱你會挑選其他人想要的東西（可能是數據或櫻桃）。
當然，「採櫻桃」的另一層意義，是指摘取最低處的櫻桃，這也是一種比喻性的說法。比方說，在籃球比賽裡，「採櫻桃球員」是指留在對手半場，在籃框下等待的球員，等隊友抄到球長傳，就可以輕鬆帶球上籃或灌籃。
就我們目的而言，我們談的「選擇性表述」，是指選擇最有利的數據，並忽略其他和預期結果相衝突的數據，以利立論。或者，就像一份研究說的：「取最好的，其他不要。」
那麼，你為什麼要當心選擇性表述？就像我們在第2章中看到的，當你檢視來自相同數據的不同樣本時，得出的結果可能大不相同。如果你故意這麼做，就有辦法得出你想要的結果。
來看看一家從午餐做到晚餐的餐廳。某一天，這家餐廳計算每小時有多少人來用餐，以下是他們得到的結果：上午11點：2人 ／ 中午12點：25人
下午1點：30人 ／ 下午2點：3人
下午3點：0人 ／ 下午4點：2人
下午5點：28人 ／ 下午6點：35人
下午7點：5人 ／ 下午8點：3人隔天，一位潛在買家想知道這家餐廳的生意好不好。「好極了，」餐廳老闆說，「我們午餐和晚餐時段都客滿，人都排到門外去了。」這位潛在買家離開，準備好要出高價收購這家小餐廳。
2分鐘後，房東走了進來，對餐廳老闆說要提高租金2倍。「你不能這麼做！」餐廳老闆說，「這個地方大部分時候都空蕩蕩的！」
當然，兩種說法都百分之百正確，但也都百分之百是選擇性表述。如果你只看午餐和晚餐的熱門時段，餐廳門庭若市。如果你僅看中餐到晚餐之間的時段，餐廳幾乎沒人。同樣的數據──不同的樣本和選擇性表述──得出的結果大不相同。◤你也會做選擇性表述──對，說的就是你到目前為止，你應該可以想到你在生活中會做的幾種選擇性表述。比方說，你可能做過：‧填寫線上約會檔案
‧替同事寫推薦函
‧沒對伴侶說那個週末在賭城發生的事
‧決定今天不除草，因為好像會下雨在上述所有情境中，你不可能用上所有的數據，你只會用你想用的數據。
當然，本來就不可能納入全部的數據。請想一想你的履歷，或是在LinkedIn網站上的檔案。從定義上來說，這些都是你過去所做所為的摘要，而且（多數時候）目的是為了幫助你得到一份更好的工作。那麼，你當然只會列出職涯重點，而且只囊括那些能讓你加分的項目。這仍是選擇性表述。你知道，你的主管知道，人力資源經理也絕對知道，也因為這樣，面試通常都設計成要揭開履歷上沒說的事。◤只為娛樂如果你是運動迷，你看過與聽過的選擇性表述的統計數據可能比一般人多很多。請想像一下：現在是1988年，你正在看一場世界大賽，今天是奧克蘭運動家隊對洛杉磯道奇隊。9局下半，2人出局。再過幾分鐘，我們就會看到道奇隊的柯克．吉布森（Kirk Gibson）打出棒球史上最讓人念念
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