1.概率：

在那个事件中，当他们走出超市时，他们目睹了一个混蛋，一个金发碧眼的女人把钱包带走了。一个黑人在黄色的汽车上等着，他们很快消失了。

法官在判断葡萄糖和光学丈夫具有所描述的所有特征时，依靠错误的概率计算。他们采用了独立的概率公式，称一对夫妇的概率具有所有此类特征，超过1200万。

但是，这种概率不是他们无辜的概率，而是具有与犯罪分子相似的随机对的概率。法官混淆了有条件的概率和独立性的可能性，因此他们的结论是错误的。

这是在法律体系中错误使用统计数据的一个典型例子。对条件概率的误解会导致错误的结论并引起严重的后果，例如夫妻葡萄糖和光学的情况。

2.绝对数字：

相对数字和绝对数字之间的误解是常见的。相对数字和绝对数字显示情况的不同方面。例如，如果我们谈论2018年的大学生的百分比是百分之十，而2019年为20％，实际上，15之后的百分比增加了多少百分比，则答案取决于我们如何使用这些概念。

如果我们谈论绝对数字，我们会考虑特定数字。在这种情况下，增长率为百分之十，增加到百分之二十。但是，如果我们谈论相对数字，那么增加的人数只有百分之十。

为了更好地理解为什么数字完全增加到100％，我们需要分析每年的速度。假设一百万参赛者每年参加考试，2018年的大学百分比为10％，2019年为20％。从那以后，我们有十万名候选人在2018年通过，2018年出生的二十万个实验。增加到百分之一百。

但是，在谈论由于疫苗接种导致的死亡人数时，使用绝对数字和相对数字可能会导致误解。例如，如果2018年因疫苗接种而导致的死亡人数为100万，而2019年的死亡人数超过100万，那么如果我们说增加的增加是100％，那是不准确的。实际上，疫苗接种造成的死亡率从0.0001％增加到0.0002％，仅增加了。

3.字段：

在统计领域中的一个普遍误解是在相关与因果关系之间误解。一个简单的相关性是可以沿相同方向或相反方向发生的两个变量之间的关系，但是不确定变量会导致另一个变量。有时，这种关系只是随机的，并不意味着什么。

例如，每天都很漂亮，您会收集有关牛肉面条汤价格的数据，并看到多年来牛肉面条的价格以及GDP的增长都会上涨。之后，一篇科学文章发表了几项研究表明，牛肉pho促进了GDP的生长。但是，这只是一个相关性，没有证据表明在越南是正确的。

尽管您可以通过统计方法证明两个不同数据集之间的相关性，但是要证明导致另一个变量的变量是另一个问题。例如，您可能会证明电视节目与儿童暴力之间的相关性，但是目前尚不清楚电视观看暴力是否会导致暴力，反之亦然。

另一个例子是吸烟和糟糕的观点。吸烟与贫困点之间存在类似的关系，但可能不知道吸烟是否导致较差或反之亦然，或者是否还有其他第三个原因。

有时，找到两个变量之间关系的真正原因需要仔细考虑和分析，并且不能依靠相关性。

概括是统计和科学领域的常见错误，尤其是当我们使用过去的数据预测时。如果样本不代表该系统，则不可能依靠小测试样本的结果来结论整个系统。

4.研究：

例如，如果您研究越南酸奶消费的趋势，并且仅收集了一些学生的数据，则不能将其视为代表性的测试模板。尽管对于学校的学生来说可能是正确的，但不确定代表整个学校，也不会反映整个越南的酸奶消费市场。

同样，从许多特定观察结果中得出一般结论并不总是准确的。例如，写“所有的白天鹅”，只是因为您只看到白天鹅并不是错误的推理。一个黑天鹅足以拒绝这一假设。有时，在结论一群人并不代表整体的人时，我们更有可能犯这个错误。

但是，概括可以帮助节省能源思维，但需要谨慎并考虑应用时考虑。根据自己的行为来判断一个人，有时无法代表他们的所有个性。重要的是要考虑上下文并避免一般结论，尤其是没有足够的信息或经验。希望本文可以帮助您实现与周围世界互动时避免概括的深刻含义。

在充满统计数据的世界中，数字并不总是事实。有时，它们只是故事的一部分，可能导致误解。统计数据可以转换或选择以达到特定目的。因此，在完全信任它们之前，有必要保持谨慎和分析。在得出结论之前，不要让统计数据欺骗您，始终提出问题并理解数据的性质。