在柯南道爾(Conan Doyle，1859-1930)所著的桐山毛櫸山莊(The Adventure of the Copper Beeches)一書中，主角福爾摩斯(Sherlock Holmes)有次說：
“Data! Data! Data! ”he cried impatiently. “I can’t make bricks without clay.”
身為偵探，福爾摩斯如何常能洞燭機先，比警方早一步？乃憑著事件發生後，找到的一些蛛絲馬跡，來推測原委。這些一般人覺得稀鬆平常的事物，福爾摩斯卻有本事看出其中的玄機，猜測可能隱藏若干有用的資訊，而那就是福爾摩斯所要的資料(Data)。收集資料聽起來容易，但到底那些該收集，就運用之妙，存乎一心了。不是人人皆能有如福爾摩斯的敏銳度。只是一旦碰到智慧型對手，作案時謹慎小心，福爾摩斯一時沒找到什麼有用的資料，也是會急起來。沒有黏土便不能做磚，意謂著沒有資料就做不了決策。收集資料，可說是執行一項統計工作的首要工作。
統計裡的資料，較常以數據的型式出現。資料該如何收集呢？普查，以及隨機抽樣，是容易想到的兩個方式。老師要看學生考得如何？他有全班42個學生的成績，資料都在手上。袋子中紅球所佔比例為何？將球都取出，全數一遍便知。這些皆屬普查之例。“舊約聖經”“民數記”中的人口統計，也是一種普查。
在“活到一百一十四歲又如何？”一文，作者黃明堅寫著：
長壽是好事，不過可以活到一百一十四歲究竟算不算是好事，恐怕頗值得爭議。我代替電視節目出征，站在路邊訪問經過的路人，隨機抽樣，盡量毫不偏私地呈現社會大眾的心聲。
普查有時須動員很多人力(尤其是做全國性的調查)，曠日經久。隨機抽樣看起來較簡易，但如何做到毫不偏私？有些人似乎不覺得隨機抽樣有什麼困難，以為隨便抽即可。其實在黃文璋(2004)一文早已指出，人的天性很可能是不具隨機性的。因此想逕自上街頭“隨機抽樣”，是很難符合隨機性的。
在“百萬金臂”(Million Dollar Arm，2014)一片中，男主角是美國一位運動經紀人，因好選手搶不過其他經紀人，窮則變，想到有12億多人口的印度，遂千里迢迢，去挑選有潛力者，然後帶回美國加以訓練，使成為職棒大聯盟(Major League Baseball，即MLB)的投手。每位來應徵者都要試投幾球，那位前來協助的球探閉著眼，顯得莫測高深，但他用耳朵測出的球速，與儀器顯示還真完全一致。球探能對其專業這麼厲害，那統計工作者呢？能讓人覺得有真有兩把刷子嗎？下述二例可見黃文璋(2012)。
民國101年6月16日，內政部公佈前一年國內單身者平均死亡年齡為53.68歲，而有偶者之平均死亡年齡則為70.12歲，單身者比有偶者短少了16.44年的壽命。少活16年！那豈不用擔心養老了？看來不結婚不行了。等等，這數據可靠嗎？內政部戶政司長表示，這趨勢從過去以來就是如此，國外也有相關的研究指出，單身者可能因較乏人照顧，心理、環境因素都會受到影響，才導致平均餘命比較短。理直氣壯，連一般人都感到不太對勁的統計結果，他卻毫不起疑。只是單身者平均死亡年齡不足54歲，明顯違反我們的經驗。環顧周遭單身的親友，並不像如此短命。內政部統計處長就有概念多了，他解釋，因統計乃納入15至30歲者之死亡數據，而該年齡層大多未婚，遂拉低單身者之平均死亡年齡。原來那位掌管全國戶政的高階官員，也屬於讀書讀到背上一族。只是這樣子做出的統計，究竟有什麼參考價值？另外，在一項極大規模對國內大學教育的現況調查報告裡，學生打工時數那項，得到大一生每星期平均打工8.56小時的結果。大一通常修習學分數較多，課業較重，每週還能打工如此長？且初進大學，人生地不熟，又如何有辦法找到那麼多的打工機會？看到此報告，有些家長難免會擔心孩子在校的學習狀況。再度，情形其實並非那麼嚴重。該項統計圖表下方有行“此時數為有打工者之平均時數”的小註。又是原來如此！如果也納入未打工者(打工時數為0)，則大一生的平均打工時數，可預期將大幅降低，則這項結果便沒那麼聳動了。這樣子收集資料的方式，其效益是極令人存疑的。
國外的月亮會比較圓嗎？並不見得。
2014年8月初，加拿大統計署公佈前一個月，全國共創造了200份新工作。有新工作不見得令人欣喜，因居然這麼少？此數字讓加拿大的經濟學家大失所望，他們原本的估計為2萬份。一星期後，加拿大統計署修正為4.2萬份。何以落差這麼大？統計署的解釋是，當初做此調查時，由於其中有一項資料未予更新，因此導致全職工作流失數量被過度膨脹。只是第一次公佈僅有200份新工作時，整個統計署怎皆無人起疑？個個對數據如此不靈敏？
與棒球為伍者能聽音辨速，因此能服人自不在話下。統計工作者，經常得面對一堆數字。若對數據沒有概念，不具備基本辨識數字合理性的能力，則即使花大力氣，經由普查收集到的資料，也可能得到極荒謬離譜的推論，而渾然不覺。收集資料時漫不經心，只管左手進來，右手出去，最後落入統計是謊言的境界，就怨不了別人了。
參考文獻
1. 黃文璋(2004). 隨機與密碼. 數學傳播季刊, 28(2): 3-17.
2. 黃文璋(2012). 統計是謊言嗎？科學人, 127期(2012年9月號): 32.
