枪手的诡计
　　美国有这么一个流传已久的笑话：一位老德克萨斯枪手曾用诡计来欺骗他的朋友，让朋友对他的枪法产生深刻印象。这位枪手在牛棚的门上打出一串枪眼后，围着这些枪眼画出了靶子。“看见了吗？伙计。每次我都正中靶心！”
　　把这些枪眼说成是自己瞄准的结果，这显然是笑话，然而让人讶异的是，现实中真的有许多人或者机构就是这么干的。他们会在大量的数据中小心地挑选出对自己有利的证据，而不使用那些对自己不利的数据。例如：某机构为了证明自己尽到了职责，到处宣传自己拨出了XXXX的善款，却只字不提自己公款消费的奢侈无度。
　　先决定了自己的立场（靶心），然后才开始找证据，并且只找对自己有利的，而对于那些对自己不利的就选择性忽略。这在逻辑学中被称为“德克萨斯神枪手谬误”，这种谬误在我们的生活中几乎随处可见。
　　媒体的不实报道
　　警察暴力一直是美国的一个严重问题，不过，这个问题被媒体夸大了。
　　纽约时报：“黑人只占美国人口的12%，但在被警察射杀的人中有30%是黑人。”
　　华盛顿邮报：“黑人只占美国人口的12%，但却在被警察射杀的手无寸铁的人中占40%。”
　　乍一看，黑人被警察射杀的几率确实高于白人，不过在这背后又有哪些数据没有告诉读者呢？
　　首先，美国一共有三亿人口，而在2015年被警察當场射杀的人不到1000人，这两个数据差距太大，根本没有必要联系，也无法用来作对比。
　　其次，被美国警察射杀的人中，半数都是白人，黑人只占百分之二十到三十，其中百分之七十的人都持有致命武器，而这些数据都被忽略了。
　　广告中的可疑数据
　　一些广告为了支持自己的论点，会强行把两个不相关的数据拼凑到一块。比如：某家制造含糖饮料的公司说，有研究提到：世界上含糖饮料消费量最高的五个国家，有三个在“世界上最健康的10个国家”的名单里，因此含糖饮料本身是健康的。
　　还有一些广告，只采用对他们有利的数据，而对那些不利的数据却只字不提。如：根据婚恋网站 Date.com 的匹配结果，Sally和Billy 是很适合的一对，因为他们有4个共同的喜好：电影、意大利餐、跑步、旅行。但婚恋网站没有告诉Sally和 Billy，其实他们还有20个不同的地方，足以让他们各奔东西……
　　迷恋p值的科学家
　　p值是一个统计学中常用的数据，是用来判定假设检验结果的一个参数。科学家中有许多p值的粉丝，他们只相信p值，不考虑其他，结果出现了p值黑客（或p值操纵）现象，即通过操作科学数据，从而使结果看上去具有统计学意义的行为。
　　有两种方式会引起统计结果的明显改变，一是选择样本不随机性。在样本入组时，有太多的人为因素和主观因素，样本不是按照随机原则入组的。另外一个就是p值篡改，研究人员使用不同的统计方法和数据，选择那些会产生符合自己意愿的数据，不断地统计直到结果满意。
　　可以引起p值篡改的行为有：记录了很多变量，但是统计后根据p值进行取舍；统计分析后发现结果不满意，然后删除一些变量再统计直到结果满意；统计分析后把一些指标进行合并或者拆分；统计结果发现p值有意义就停止收集数据。