“清华大学2008届本科生毕业半年后，平均月收入为5339元，居全国第一。”看了国内某机构推出的高校薪资排行榜，你或许会感叹，清华学生干得真不赖啊，尤其当他们的“老对手”北大毕业生以4620元位居全国第4的时候。

但问题接踵而来。这个数字何以精确如斯？究竟有多少清华学生收到过调查问卷？问卷的回收率和有效率是多少？拒绝回答的学生是因为没有赚到足以炫耀的薪水吗？一年前的调查说，清华2007届本科生月收入为5565元,为什么在“全国人民收入不断增长”的大好形势下，“倒霉的2008届”会平白无故少挣226元？实际上，除了“5339元”这个数字之外，你得不到任何交代。

一个用事实说话的社会是让人向往的，但有时貌似精确的统计数字却会被利用，成为迷惑他人的工具。美国统计学家达莱尔·哈夫早就著书提醒世人：《统计数字会撒谎》。他建议，在看到统计数字后，人们首先要问自己5个问题：“谁说的”，”他是如何知道的”，“遗漏了什么”，“是否有人偷换了概念”，“这个资料有意义吗”。

50多年后这本“数据打假手册”才有了中文版，但仍有很强的现实意义。比如带着第一个问题去追问高校薪资排行榜，你会发现，尽管该机构自称“以推动中国教育为己任”，但事实上他们是在销售高考志愿填报咨询系统和大学生就业指南。

商业广告里的数字是不太靠谱的，关于这点人们有共识。比如某牙膏“能使蛀牙减少23%”，某洗发水“能让秀发10倍坚韧”，某香皂“含有抑菌成分，能有效去除99%与皮肤接触的细菌”，很少有人真的相信这些数字，就像大多数中国男人不认可“90%以上的男同胞受到肾亏、前列腺疾病或性功能障的困扰”一样。

问题是，权威部门公布的统计数字也并非无懈可击。2009年7月，国家统计局发布，2009年上半年中国城镇单位在岗职工平均工资为14638元，同比增长12.9%。其后就有众多网民在网上晒工资，指出统计数据与自己的实际收入增长不符。

参照达莱尔·哈夫的书就会发现，造成“工资被增长”的原因有二。一是大多数低收入者没有被纳入统计的范围内。根据现行统计制度，城乡职工约4.1亿人，而纳入上述统计范围的职工只有1.1亿人。

实际上，即使统计覆盖了所有劳动者，如果按照现行测量标准，也很难得到反映实际情况的平均数。提到平均数，多数人会认为就是N个数字相加然后除以N。“平均数”实际上包含均值、中位数和众数3种。中位数就是把所有数字由小到大排列取最中间的那个数，众数就是在所有数字当中出现最频繁的那个数。

举个例子，10个小朋友分苹果，分别拿到的个数是1、2、3、4、5、5、10、10、10、100，那么平均每个小朋友分到几个？按照均值的算法是15个，那么前9个小朋友必然会哭着说自己都没达到这个水平。如果取中位数是5个，取众数是10个，两者都更趋近真实的平均水平。问题是，在这三个平均数中，均值总是能够取得最大数字的那个平均数，所以很多统计都爱用这个。只是贫富差距越大，其结果越不能代表真实的工资水平。

在哈夫笔下，统计数据并非总是面目可憎，有时也让人莞尔。比如英国劳工部对6000户有代表性的英国家庭做调查后发现，5岁以上的英国男子在冬天平均每周洗澡1.7次，夏天为2.1次。而同等年龄的英国女子的相应数据为冬天1.5次，夏天2.0次。据此，劳工部得出来个这样的结论——“英国的他比她更爱洗澡”。

还有，当美国约翰斯·霍普金斯大学开始接收女学生时，一个不赞成异性同校的学者发布了一个惊人的消息：霍普金斯大学1／3的女学生嫁给了老师。其原始数据更清楚地描绘了事实：总共只有3个女同学被录取，其中1人嫁给了老师。

其实哈夫写这本书的目的也只是想提醒人们：如果一个人以种种肯定的立论开始，他必将终止于各种怀疑；但如果他愿意抱着怀疑的态度开始，那么他必将获得肯定的结论。