统计归纳推理中易出现的错误
我们前面在推出高二（1）班学生的数学总平均成绩时运用的是最简单的统计归纳推理形式，它的准确性是有待考证的。因为，所抽取的学生的数量多少、是否具有代表性以及抽取过程是否随机都会影响到推理结论的准确性。
第一，抽样不准会得出错误的结论。所谓抽样不准，主要是指所抽取的样本不具有代表性。比如，如果要对某地区居民网上购物的情况做统计，就要注意研究对象中个体是否具有较大的差异性。如果某些居民从不网上购物甚至不知道如何进行网上购物，那么抽取这些样本所得到的结论就必然是错误的。要保证样本的代表性，就要保证抽样的随机性，即随机抽样。随机抽样又叫概率抽样，就是对总体的对象进行随机性抽取，使每一对象都有同等的机会成为样本。只有这样，才能保证推理结论的正确性。
第二，统计归纳推理中，经常会遇到一些“百分比”。如果把这些百分比都当成统计数字，就会陷入“数字陷阱”中。比如，A市今年的生产总值比去年增长了1.2%，B市的则比去年增长了1.3%。从这两个数据中，我们只能推出今年B市的经济增长速度比A市快，但不能推出B市一定比A市富裕。