我们都知道“相关关系并不意味着因果关系”,但当我们看到两条线朝同样的方向倾斜,柱状图中的数值同时上升,或者数据点在散点图上聚集在一起时,数据简直在请求我们找出其中的逻辑。我们想要相信其中存在某种逻辑。
然而,统计学原则要求我们不能做这个逻辑跳跃。有些图表利用视觉小把戏,企图证明事物间存在密切相关性。哈佛法学院法学博士生、《虚假相关》(Spurious Correlations)一书作者泰勒·维根(Tyler Vigen),在他的网站上展示了一些荒唐可笑的“相关性”例子,比如美国人造黄油的人均消耗量和缅因州离婚率。
当今时代,大数据泛滥、数据挖掘工具种类繁多,玩弄这些小把戏已变得非常容易,而且管理者或许已能轻易看出数据间的虚假关系。
操作方法
找到两组统计学上相关的数据,暂且不管它们所指代的内容。
在一幅图表中用两条Y轴表示两个数据。
截取Y轴,让两条线接近。
看,订阅HBR增加了WidgetCo公司的收入。(腾跃/译 王晨/校 万艳/编辑)