Na sequência, em Como Mentir com Estatística, voltam-se às críticas de Huff aos gráficos, nas suas formas mais “palatáveis”.
Invariavelmente, as formas tradicionais (barras, linhas, dispersão, rosca e pizza) são trocadas por elementos mais “ilustrativos”, como mapas, silhuetas etc. Contudo, o autor chama atenção para a distorção, por exemplo, que ocorre quando se utiliza um mapa para fazer referência à população.
Ou seja, em países de população heterogeneamente distribuída, como nos EUA, Brasil e tantos outros, descabe de sentido comparar estados de longa extensão territorial com outros de população mais concentrada. O uso desse artifício pode provocar interpretações indevidamente alarmantes.
No Brasil, por exemplo, a região sudeste possui a segunda menor (de cinco) em extensão territorial, mas ocupa o primeiro lugar em população.
Desfigurações da estatística também estão presentes na história, como nas contas simplificadas realizadas por Karl Marx sobre a “mais-valia”. Isso ocorre constantemente quando alguém de uma área do conhecimento se lança a utilizar dados de outra área sem ao menos recorrer a ajuda. É o que ocorre quando publicitários e jornalistas discutem preços e taxas de tributos.
Por outro lado, segundo Huff, contadores, administradores e economistas, por conhecerem sobre a origem dos números e de como manipulá-los, fazem-no para atingir seus próprios interesses.
É comum observar divulgações de uma série histórica, como na divulgação dos resultados de uma empresa, com análise por meio de variação relativa e/ou variação em pontos percentuais quando convém. Ou, ainda, fazendo uso da variação percentual para despistar casos em que houve um “crescimento negativo” de determinado número.
Ou seja, trata-se da arte de contorcer os números e as estatísticas para provar aquilo que se deseja.
A primeira delas é “Quem diz isto?”. Nesse ponto, autor sugere a investigação de eventual preconceito sobre a pessoa, entidade ou fenômeno em teste.
Ele mostra que muitos acabam se utilizando de pesquisas realizadas por entidades renomadas, dizendo que “a pesquisa mostra”, mas, na verdade, a interpretação não é da universidade X, mas é extrapolada ou distorcida por quem a propaga.
“Como é que ele sabe disso?”. Nesse, a busca deve ser epistemológica, prezando pelo conhecimento da amostra, se é ou não significativa para o teste realizado, ou ainda para saber se é aleatória, se não foi baseado na fala de respondentes, com perguntas que o senso comum te leva a dizer o que é mais plausível de ser ouvido.