İstatistik yanıltıcı grafikler konusu sizi endişelendirmeliyse de bunu fark etmek büyük bir avantaj sağlar. Sayılar yalan söylemez derler, ama grafikleri çizenler söyleyebilir. En yaygın manipülasyon: kesilmiş y ekseni. Bir çubuk grafiğinde y ekseni sıfırdan başlamak yerine örneğin 95'ten başlıyorsa, küçük bir fark dramatik bir büyüklükte gösterilebilir. 95'ten 98'e çıkan bir değer, kesilmiş eksende sanki üç katına çıkmış gibi görünür. Gerçekte ise yüzde üçlük bir artış. İstatistik yanıltıcı grafikler için bir diğer klasik örnek: ortalama ve medyan karıştırması. Bir şirkette 9 çalışan 30.000 TL, bir patron 1.000.000 TL maaş alıyorsa ortalama maaş yaklaşık 127.000 TL görünür. Ama hiç kimse o maaşa yakın kazanmıyor. Medyan (ortanca) değer olan 30.000 TL çok daha gerçekçi bir tablo çizer. Örneklem seçimi hilesi: Bir araştırma "şehir merkezindeki kullanıcıların %80'i ürünümüzden memnun" diyorsa, araştırma sadece şehir merkezinde yapılmış olabilir. Seçici örnekleme, sonuçları ciddi ölçüde çarpıtır. Korelasyon ve nedensellik: "Dondurma satışları arttıkça boğulma vakaları artar", bu bir istatistik yanıltıcı grafikler klasiği. İki değişken arasındaki korelasyon (birlikte değişim) neden-sonuç ilişkisi anlamına gelmez. Üçüncü bir faktör (yaz sıcakları) her ikisini de artırıyor. Kendini korumak için ne yapmalı? Eksen başlangıç noktalarını kontrol edin, örneklem büyüklüğüne bakın, korelasyonu nedensellikle karıştırmayın ve araştırmayı kimin yaptığını sorgulamaktan çekinmeyin.