原创第627期 | HR防骗指南
► 我们生活在这个时代，处处有数据：政府会公布每年统计的数据，广告商也会利用各种数据宣传，行业有行业的数据，公司有公司的数据，个人也有个人的数据。这不，在我们人力资源领域也刮起了一阵“数据旋风”，人人都在谈人力资源的数据化管理。似乎一夜间，人力资源的数据化管理成为了像葛大爷式的“网红”。
的确，在这个商业世界里，想要理解商业逻辑、通晓业务特点、掌握管理技能，我们就不可能离开数据。但也有一个残酷的现实就是：我们天天被各种数据欺骗着，而且我们当中有不少人会也会利用数据的欺骗性来迷惑他人。
测试一下，你是否经常被数据给欺骗。
如果上面的测试题你有3条以上符合，那就基本已经确诊“常被数据欺骗症”患者。
那今天就跟小汇一起来学学如何不被数据给欺骗。
数据统计
常见问题
之所以数据会骗人，那是因为在数据统计过程中可以做很多“文章”，用来改变最终的结论。
01 数据源有问题
数据源头都有问题的话，那么最终的结果就一定会跑偏。
数据源的不清晰很可能受：提问方式、提问内容、提问者主观意识所影响。
02 样本有问题
如果调查的样本本身就有问题的话，就别谈准确性了。
样本有问题很可能受：有偏样本、拒绝回答、分层抽样难以分层等因素影响。
03 样本容量的问题
小的样本容量并不能展现问题的全貌，越是小的概率事件的样本应足够大。有些事情只要百分比与小数点变化一点点，事情的本质就变得不一样。
04 统计指标不统一的问题
举一个简单的数字：平均值。
平均值的概念有非常多（算术平均值，几何平均值，平方平均值，调和平均值，加权平均值等），如果统计时指标不统一的话，那结果难有信度。
05 图形展现的问题
如果一张数据图无法展现出其全貌的话，那统计结果也只是你看到的那一小部分结果而已，并非事实的真相。
06 逻辑关系的问题
逻辑关系一般分为：并列关系、递进关系、因果关系、转折关系、让步关系、列举关系等。
但大部分人一般只强调关注因果关系，认为所有的现象一定要导向某一个结果，哪怕这个关系并不强，也会强制关联起来。
如何防止
被数据欺骗
这个统计数据是怎么得出来的？调查的目的是什么？为什么会用这种方式调查出来？这些问题往往都比数据调研的结果还重要。
美国人达莱尔·哈夫早在50多年前就有本著作叫：《统计数字会撒谎》，他教我们看到统计数字后，要问自己五个问题，以防被骗。
这五个问题分别是：
谁说的？
他是如何知道的？
遗漏了什么？
是否有人偷换了概念？
这个资料有意义吗？
谁说的？
这个问题会让你知道：
做出此统计调查的人是谁？
做这次统计有什么样的目的？
他们是不是既得利益者？
每一个数据统计的背后一定会有一个目的，这些目的可能是非常单纯的，也可能是有意制造的偏差，本末倒置的陈述，也可能是含糊其辞的表达，所以了解清楚是谁说的就非常重要。
举例：由猎头公司出具的薪酬调查报告，往往要比真实的薪酬数据要高出2%-8%，因为这个调查报告是猎头出的，目的大家都懂。
他是怎么知道的？
这个问题会让你知道：
调查人员是怎么取样的？
样本是否能够说明问题？
是通过什么样的方法得出这样的结论的？
不同的调研和统计方式会出现截然不同的方法，样本来源与样本容量也决定了数据统计结果的精准性（上文已陈述，不再赘述）
举例：向员工发邮件调查企业文化活动满意度，根据回收的调研报告数取平均数来看满意度的情况，表面上看还算公正公平，但事实上很多人都是敷衍或者不想表达自己的真实想法，这样调查出来的结果基本没有什么意义。
遗漏了什么？
这个问题会让你知道：
哪些问题是对方忽略的？
有哪些重要问题没有呈现出来？
遗漏背后会有哪些问题？
查漏补缺是做数据统计工作中重要的一环，如不调查事实的真相，那就会闹出很多笑话。你也就别指望数据结果能够给你带来多少帮助。
举例：最近，流感盛行，公司只有一位员工得了感冒，就可以说成全公司所有的得感冒的人都被隔离了，为了加强神秘感，还可以说成在公司领导的英明决策下，公司所有得流感的同事都以超人般的速度在一瞬间被全部隔离。
是否有人偷换概念？
偷换概念无处不在，在数据统计中有，与人辩论时也常见此错误。
当我们看到这样的原始数据本来的意义被他人曲解或引申成其他意思时，就要注意了，这样的替换多数是牵强附会甚至是毫无意义的。
举例：某企业说咱们公司的产品覆盖全国各省市自治区，所以使用我们公司产品的人非常多。实际上我们都知道，覆盖率和使用率本身是两个概念。
这个资料有意义吗？
作者在书中指出：“当所接触到的资料是建立在未经证实或无法预测的假设基础之上时，你可以发问，这个资料有意义吗？”很多伪装得很好的资料，都经不起这样的一问。
举例：老板说，XX员工在上个月完成了10万的业绩，这个月完成了20万的业绩，按这样下去，这位员工年底起码可以完成160万的业绩。这是标忽略变量只考虑假设统计，一般都经不起推敲和发文。
最后小汇提醒大家不要被数据骗了，否则你做再多的数据化管理也会跑偏。
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