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　　南丁格尔1820年出生在一个富裕的英国家庭，在那个时代相比于其他女孩，她接受了非常良好的教育，系统学习过意大利语、哲学、物理、化学还有数学。拥有良好的教育背景的她，在从事随后的军中护理工作时，发现当地英军的阵亡率太高了。对此，她做了一个非常直观的图表——东部军队死亡原因统计图，这个统计图用饼图的方式非常直观地显示了士兵的死亡原因。据此，该报告成功说服了当局。到1880年时，之前的许多问题得到了妥善解决：伤兵们吃得更好了，能洗澡的地方变多了，他们的营房也更干净了。

　　我平时在学校讲授财务分析课程，对此颇有体会。财务分析也是这样，用图表的方式直观展示一家企业的经营业绩是非常合适的。当然，图表在列示时也是有讲究的。比较公司的选择、图表量纲的选择，都有可能影响到读者的感官和判断。例如，我想分析A公司的营业收入，但这家公司营业收入的增长趋势并不好看；于是我选择了另一家经营更加差劲的企业进行比较，这样A公司显得还不错。又例如，我想看一下资产负债率的变动趋势，这家企业的资产负债表其实增长非常快速，但是我不想给读者造成负债率飙升、财务风险增加的印象，于是我将原本纵轴5%的单位调整为100%，显示出来的资产负债率立刻就不那么陡峭了。所以，当我们再去看一些数据分析和结论时，要对比较对象和量纲保持敏感，以免被误导。

　　统计学家达莱尔·哈夫于1954年出版了一本非常有名的专著《统计数字会说谎》。在这本书中，哈夫指出数据分析阶段存在三种类型的“伪因果关系”。第一种，偶然事件——数据呈现的只是偶然情况；第二种，因素缺失——数据呈现的相关性仅仅是相关性，其实中间缺失了一个真正的因素；第三种，反向关联——因果关系也可能是相反的。这本书非常经典，今天也仍然值得大家研读。哈夫作为统计专家，在1965年3月美国国会一场有关香烟广告及包装的听证会上发言，他认为吸烟和不健康这二者之间的相关性不应与因果关系混为一谈。但随后更多的不同领域的科学证据都表明，吸烟的确与肺癌发生有非常直接的因果关系，目前这已经成为了“科学共识”，也迫使烟草行业在包装上做出了明确提示。布劳在《数据如何误导了我们》中介绍，哈夫收到过烟草业的赞助，这对他的分析的独立性造成了影响。

　　在财务分析中，哈夫著作中列示的三种伪因果关系同样是适用的。例如，某高科技企业某期的利润率得到了改善，这是否意味着该公司的研发能力突出，是前期高额研发带来的正面效果呢？第一，观察利润表，如果利润率的改善来自一次性的“非经常性损益”，是偶然事件带来的，那么就无法说明是公司前期研发带来的效果；第二、观察后发现，由于研发支出占用了公司大量资金，使得公司更加审慎地利用资金，成本费用的控制更加高效，从而带来了利润率的改善，并不是前期研发支出带来的效果；第三，还有一种可能是，由于公司利润率不断的改善，使得公司有余力进行大额的研发投入，因果关系其实是倒置的。

　　布劳提供了一个六步清单，帮助我们来解读一份数据及其结果。一，这个数字是由谁提供的？数据一定程度上是人类价值判断和立场选择的呈现。二，我对这个数字有什么感觉？评估自己的直觉，我们也有自己的价值判断和取向。三，人们是如何将它标准化的？数据是如何测度的？四，数据是如何被采集的？了解采集方式和样本代表性。五，数据是如何被分析的？是否可能是偶然事件、因素缺失和反向关联？六，数据是如何呈现的？数据的呈现方式对于我们理解它也是至关重要的。