数据的欺骗性
统计数据是一种以数字形式表现出来的证据。作为科学定量分析的 一个重要指标，具有精确性和科学性的特点，让人感觉反映了“事实”。但作为一种证据，数据也存在欺骗的可能性。
不明来历和带有偏见的数据
数据是如何采集的？出处和来源在哪里？或许是作者主观臆造的也 不一定。没有权威的出处，数据只是数字，不是证据。
把一个结论改头换面包装成另一个结论
就是用不相关的数据证明结论，用无辜的数据为倾向的结论服务。
如，某产品，100名试验志愿者中，只有6名有副作用，所以，94%的 人在使用后有效果。
错误在于，没有副作用不等于有减肥效果。数据是真实的，但是与 结论无关。
不完善的推理
除了利用外显的证据、统计数据修饰结论，某些作者会通过省略部 分关键信息，增加说服的成功概率。
不完整的推理在所难免
每一个我们接收到的观点，都潜藏着说服者的心理期待，希望能影 响到我们的思维方式。在接受对方的观点之前，应该警惕对方是否 省略掉了一些影响推理结论的关键信息。
导致不完整推理的原因主要包括：
1.受制于时间条件，每个人都无法完全展现自己的理由；
2.人的注意力持续时间有限，长时间的说服过程，听众可能漏掉关 键信息；
3.持论者的认识水平有限，很难完全接近真理；
4.持论者和听众具有不同的价值观、信仰和态度，他们的推理会受 到不同假设的引导，而这些假设完全不同；
5.持论者有意为之，故意蒙骗听众。
信息缺失
识别省略信息的线索
作者总结了一些识别省略信息的线索，包括：
1.缺少相应的反驳论证：为什么没有列举反对的观点？
2.概念的定义不完整。
3.价值观或者评判视角不全面。
4.推理的程序细节：调查问卷的题目如何设置？
5.遗漏的数据图表：为什么只选取了高收入群体的家庭收入数据？
6.有意省略掉的结果：这样政策的长期效果是什么？
总之，在接受对方的宣传之前，应该好好想想“他有没有遗漏什么信息？”
各种假设和多个结论
从理由推论结论，需要对理由的含义进行特定的解读。但是人的认 知模式千差万别，同样的理由，不同的人得出的结论并不相同。
二分式思维方法
在多数问题上，很难通过简单的“是”或者“非”来回答。二分法 没有考虑问题存在的边界条件，试图用僵化固定的方式，来解读变 化的世界。
具体问题具体分析，任何一个问题的答案，都需要考虑“这取决于 ……”。在“是”与“否”之间，还存在多种过渡性答案，世界并 不是非黑即白。
寻找最合乎情理的结论
以解决问题为导向的可能结论
除了根据多样的假设，得出多样的结论，我们还可以通过“提出解 决问题的方法”来提出更多的结论。将一个二分式思维的封闭式问 题，变为一个开放式问题。
