犹他大学研究人员最近的一项研究表明，餐厅用餐者摄入的食物量受到叉子大小的影响。我没有看到该研究的详细信息，但这确实提醒我，人们可以通过稍微改变定义，从相同的原始数据中得出截然相反的结论。
如果这种矛盾的结果只是人为的和孤立的现象就好了，但事实并非如此。在处理弱相关量时，我们经常可以通过巧妙地定义我们使用的类别的大小，得出虚假的趋势和关联。最近在暴力犯罪研究中已经这样做过，以表明某些犯罪类别正在朝着期望的方向变化，我打算在这里用一个类似的故事来说明这一点。
仅以叉子研究为灵感，让我们看看定义上的微小变化如何产生巨大的差异。想象一下自助餐厅的 10 位用餐者，并考虑盘子大小对他们摄入量可能产生的影响。三位用餐者使用被认为是小号的盘子，例如直径小于 8 英寸，他们分别摄入 9、11 和 10 盎司的食物，平均为 10 盎司。现在进一步假设四位用餐者使用中号盘子，例如直径在 8 到 11 英寸之间，他们分别摄入 18、7、15 和 4 盎司的食物，平均为 11 盎司。
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最后，我们假设剩下的三位用餐者使用被认为是大的盘子，例如直径大于 11 英寸，他们分别摄入 13、11 和 12 盎司的食物，平均为 12 盎司。
发现趋势了吗？随着盘子尺寸从小号到中号再到大号的增加，平均摄入量从 10 盎司增加到 11 盎司再到 12 盎司。啊哈，好结果！
但是等等。如果中号盘子的定义稍微修改为介于
8.2 和 10.8 英寸之间，并且小号和大号盘子的定义也相应地修改？如果这种重新定义导致两位用餐者被错误分类怎么办？吃了 18 盎司食物的用餐者实际上使用的是小号盘子（例如，直径 8.1 英寸），而只吃了 4 盎司食物的用餐者实际上使用的是
大号盘子（例如，直径 10.9 英寸）。
让我们在这个假设下再次计算数字。四位（而不是三位）用餐者使用小号盘子，他们分别摄入 9、11、10 和 18 盎司的食物，平均为 12 盎司。两位（而不是四位）用餐者使用中号盘子，他们分别摄入 7 和 15 盎司的食物，平均为 11 盎司。四位（而不是两位）用餐者使用大号盘子，他们分别摄入 4、13、11 和 12 盎司的食物，平均为 10 盎司。
发现趋势了吗？随着盘子尺寸从小号到中号再到大号的增加，平均摄入量从 12 盎司减少到 11 盎司再到 10 盎司。啊哈，好结果！
此外，小样本量并不是这里的问题。大量的数据点使这种障眼法更容易，因为它提供了更多摆弄类别的机会。 有人想要太阳黑子强度或超级碗结果吗？