經統計分析出來的數值永遠是真的，但分析出來的結論就有可以是假的，是真是假視乎你設計的問題。就好似如下2個折線圖一樣，使用相同的數據，卻展示出不同效果。圖表可以誤導人，數據分析也是可以讓人墮入陷阱。
如果有人說「馬季跑了28場，其中有26場的頭馬都是有試閘的」，得出結論「季初有試閘的馬匹成績非常捧」。你能認同嗎？
事實上馬匹試閘只是日常操練的一環，更是練馬師出擊部署的一小環，何況安排馬匹參加試閘是有不同的原因。
你可能會列出統計數據，馬季跑了28場，在已經上陣的三百多匹賽駒中，賽前有試大閘的勝出率是約10%，而沒有試大閘的勝出率是約2.7%，這不是明顯「季初有試閘的馬匹成績更好嗎」？但統計數據又顯示賽前有試大閘的上名率是26%，而沒有試大閘的上名率是23.6%，沒有勝出率差別那麼大，而是非常地接近，所以關鍵還是要留意馬匹和騎師在試大閘時展示的姿態。
賽馬統計是很有趣，但要小心陷阱，只有對賽馬有更加深的認識，才能設計出好的問題，發現好的趨勢。
最後祝中秋快樂！
事實上馬匹試閘只是日常操練的一環，更是練馬師出擊部署的一小環，何況安排馬匹參加試閘是有不同的原因。
你可能會列出統計數據，馬季跑了28場，在已經上陣的三百多匹賽駒中，賽前有試大閘的勝出率是約10%，而沒有試大閘的勝出率是約2.7%，這不是明顯「季初有試閘的馬匹成績更好嗎」？但統計數據又顯示賽前有試大閘的上名率是26%，而沒有試大閘的上名率是23.6%，沒有勝出率差別那麼大，而是非常地接近，所以關鍵還是要留意馬匹和騎師在試大閘時展示的姿態。
賽馬統計是很有趣，但要小心陷阱，只有對賽馬有更加深的認識，才能設計出好的問題，發現好的趨勢。
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