如何识别你看到的数据是否可信？

所以，样本并不是在数量上取胜的，也不是一味地越多越好，而是能够有代表性。所以，在看一些公司发布的数据报告时，我会先看它的样本是如何选取的？样本都是由哪些人群构成的？否则，只说调查了多少的样本量（哪怕是上万个样本）也不能说明这些调查结果就能代表全部情况了。

就像你在一堆烂苹果中挑选样本，其实挑几个就能测出来这堆苹果的大致情况，那何必再把一堆烂苹果都测一下呢？既浪费时间，也没必要。

在数据调查中，选择多少样本量是有一些计算方法和标准的，这个可以提前确定好。达到一定量的标准，样本就会在一定的可信度范围内推断出总体。

那样本如何才能有代表性？这就涉及到抽样方法的问题。也就是，如何选取样本，这个很重要。抽样有随机的抽样，也有非随机抽样。选择哪种抽样方法，要看调查的现实情况。每种抽样方法都有自己的优势和缺点，无所谓好坏，只是根据实际的调查情况选择一个合适的方法。

比如，你要调查同性恋群体的情况，就不好采用随机抽样，大范围的问卷调查也不太适合。那么此时，采取深度访谈的方法更好，先采访到一个人，然后由这个人联系到其他人，再联系到更多人，这种滚雪球的抽样方法（非随机抽样）更合适。

因此，对于调查方法也是一样。并非问卷调查是最好的，问卷往往只能调查出用户的浅层次行为，但对于深层次的心理和态度，深度访谈的方法更好（深度访谈也能控制样本的代表性，虽不能反映所有的情况，但却是发现某种潜在规律的好方法）。而对于一些产品或广告的测试，或者心理学测试和研究，实验法可能更好。

所以，没有所谓好坏的方法，只有“更适合”的方式和方法。

然而，对于我们多数人来说，我们看到数据时，往往只在意数据结果的呈现，太过相信数据结果，而不去怀疑这些数据结果是如何得来的！

尊重数据，但不要盲从数据！

另外，仍想重申一句：“做数据”这份职业，其实真的是一个良心活儿！

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（编辑：云计算网_泰州站长网）

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