대안과의 비교 없이 제시된 치료법이나 약, 정책, 전략, 그 무엇이든 효과를 판단할수 없다. 그리고 비교했다면, 피상적인 수준은 아닌지 살펴봐야 한다. 예를 들어, 큰숫자와 작은 숫자의 퍼센트 변화 비교는 아닌지, 시간과 함께 증가한다는 점을 빼면공통점이 없는 요인들 간 비교는 아닌지 눈여겨봐야 한다. 이는 마치 빨갛다‘는 것밖에는 어떤 공통점도 없는 사과와 자두 사이에 모종의 관계가 있으리라 생각해 비교하는 것과 같다.
그래프는 패턴을 드러내준다. 가령, 시간이 지남에 따라 소득이 어떻게 변하는지, 소득과 지출이 서로 어떻게 연관되는지 등을 보여준다. 한편, 그래프는 왜곡하거나 속일 수도 있다. 그래프 축에 ‘0‘이 없다면 주의해야 한다. 0이 생략되면 그래프의 데이터가 확대된다. 이런 식으로 데이터를 확대하면 데이터 변화가 과장되기 때문에 오해의 여지가 생긴다. 그래프를 볼 때 최악의 경우는축에 어떤 숫자도 없는 것이다. 데이터의 변화가 얼마나 과장되었는지 알 도리가 없기 때문이다. 인구 및 물가 상승이 반영되지 않은 데이터도 주의해야 한다. 또 시간을 세로축에표기한 그래프도 주의할 필요가 있다. 축의 숫자 간격이 일정치 않은 그래프도 주의대상이다. 가령, 5년 간격이다가 10년 간격으로 바뀌지 않았는지 확인해야 한다. 유용한 그래프는 데이터를 정확하고 일관되게 나타내며 우리의 이해를 돕는다. 반대로, 차트정크는 혼란스럽게 하고 짜증나게 한다. 차트정크는 좋은 의도로 만들어질 수 있으나 우리를 잘못된 길로 안내한다. 어쩌면 차트정크는 우리로 하여금 뭐가뭔지 모르도록 하기 위해 의도된 것일 수도 있다.
두 자녀 역설의 경우 우리의 상식이 정확하다는 사실을 말해준다. 단순히 계산에그쳐서는 안 된다. 올바른 질문에 답하고 있는지, 가정은 합리적인지, 결과는 타당한지를 상식에 비춰 판단해야 한다. 만약 통계 결과에 기초한 주장이 상식에 어긋나면 주의 깊게 살펴보라. 주장이 터무니없는 것임을 알게 될 것이다. 허위 양성 문제는 조건부 확률의 혼동과 관련 있다. 특정 상황에서(예컨대, 질병이 있는 경우) 어떤 검사는 양성 결과를 나타낼 가능성이 매우 높지만, 이 양성 결과가 해당 상황이 실제 존재한다는 것을 보장하지는 않는다. 이는 허위 양성일 수 있다. 허위 양성은 조건이 드문 경우(예컨대, 악성 종양) 혹은 판독 건수가 많을 때(예컨대, 죽은연어 MRI 실험) 주로 나타난다.
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