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用新的角度解读统计和常识推断之间巨大差别，以及为什么“非正常死亡”是个狡猾词汇

游客
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加入时间: 2004/11/10
文章: 2864

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标题: 用新的角度解读统计和常识推断之间巨大差别，以及为什么“非正常死亡”是个狡猾词汇 (498 reads) 时间: 2005-9-16 周五, 上午10:29

作者：游客在罕见奇谈发贴, 来自 http://www.hjclub.org

对于三年饥荒造成的人口损失的估计大致上可以分为常识推断、统计数据分析两大类。其中最小值的拥护者钳工主要使用的常识推断，右派们相信的最大值3千万是由统计数据算出来的。这两者有很大的差距。通过对“非正常死亡”人数的作进一步分析，俺试图帮助大家从一个角度去理解这两者为什么有这么大的差距。并不指望所有人都信服。许多人有对人不对事的习惯，和他们无法用论理去解决分歧。

阅读本文读者必须暂时放弃一下主观立场，让我们假定芦笛的1千4百万或者云儿的1千7百万的“非正常死亡”人数是正确的。让我们看看什么叫“非正常死亡”人口。为了完整理解“非正常死亡”，我们举两个极端例子。

一：老死
张三生活在某城市里，经历3年灾害，食品供应短缺，经常只能吃8成饱，极少数情况下甚至只有6成饱。隔壁的王奶奶于1960年以80高龄无疾而终。其实如果不是经常只吃8成饱，她可能会多活5年，不过，这并没有在邻居当中产生太大的影响，毕竟人老了。这一年，这个城市和王奶奶类似的老人去世比往年多一些。由于两个原因，人们有一些幻觉，为日后的争论埋下了种子。

1.在1000个人当中去世1个人到去世2个人，这两者在统计数字上增加的是100%这个巨大的数字，而人们的感觉则几乎没有差别。

2.该城市没有出现惊恐和抢购，只是供应定量太少总是不够，日常生活没有什么根本变化变化。当然小变化是有的，比如张三上体育课由打篮球改为打太极拳以节省热量。

在这样的城市里，张三从来没有听说过饿死人的事情，后来听别人提起饥荒时几千万被饿毙，他从自己接触的亲友得到的结论是：不大可能有这么多数字。不过，如果他仔细想想会发现：饥荒前一年周围街坊有一家办过丧事，而60年除了王奶奶以外还有陈家爷爷也过世，一下去了两老人。

但是，王奶奶去世这样的事，累计起来在统计上却成为很大的事件的一部分，日后被作为数据的组成部分被专家们划到“非正常死亡”的一类里面，被近似为“饿死”。所谓的幻觉就是：人们并不知道在王奶奶的去世的统计学意义和人们知觉之间的差距。

当地人普遍的感觉和张三一样，他们虽然感受到饥荒给他们的生活带来的影响，却都不知道谁被饿死了，连小规模都没有。

二：活活饿死
这比较简单。李四生活在河南乡下某村庄，在三年中本村300户人家最后只有100户活了下来，许多亲朋好友甚至恩人都在那场灾难中丧生，自己也差点死掉。几十年后，李四读到饿死一千万的报道，觉得人数肯定少了，更相信是死掉了3千万。

假如两个人最后尊重科学都认可一千多万这个数字，根据自己的经验，张三就认为那1千多万都是那些老头老太提前办了丧事，真正被饿死的10万就很了不起了。而李四会他觉得那1千多万全是被活活饿死的。两人在他们的知觉中对这个数字的理解也是不一样的，受到自己亲身经验的影响很大。这是人在知觉上的弱点，可以看成另外一种类型的隧道眼。其实隧道眼是绝大多数人都有的思维缺陷。

很难说多数情况是偏向于两种极端的那一头，但是应该是结余两者之间。这就是“非正常死亡”这个词汇的由来，它把一部分直接死因为衰老和疾病的人数和真正饿死的人混在一起，因为这两者已经没法区分了。“非正常死亡”这个词如果不仔细想一想的话，会让人以为和“饿死”近似。人们甚至经常换用，比如芦笛就说饿死得人数为1千4百多万。其的定义非常含混，可以用来描述差别很大的事实，而经常被误导性地使用。这就是俺说的狡猾。

如果在这一千多万的人数当中，我们把老死和病死的比例放得比较大的话，我们就可以解释这么两个现象:

1.为什么有这么多人会觉得统计数字和自己的常识推断相差这么大。除了简单隧道眼效应外，如果许多人的环境和张三类似，便会不相信这么大数字，而实际上对统计数字作出贡献的人群即王奶奶们也混合在他们周围，只是在知觉上他们没有看成是饿死。俺本人周围的所有亲友当中就没有一个饿死的，但是听说过挨饿。

2.1千多万的人口损失没有在平均年龄上产生太大的脱节。假如1千多万当中大部分是李四他们家乡哪样整村整户一起饿死，平均寿命会受到影响。而如果死亡的大多是象王奶奶那样的老人，则平均寿命受到的影响比较小。

如果是这样，“非正常死亡”1千多万当中，真正活活饿死的虽然总数不少甚至整村整户，而在损失的人口比例中却不一定占多数。这样左右双方都应该达成一致了。

以上只是一些假说，本人没有强迫任何人相信的意思。研究人类欺骗和被欺骗是很有意思的一件事。再车轱辘一遍以前说过的话：这个世界上充满了谎言和假象，许多人把自己相信的事当作事实。

推荐书目：
1.怎样用统计数据撒谎
2.被“随机”愚弄(Fooled by Randomness)

作者：游客在罕见奇谈发贴, 来自 http://www.hjclub.org

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