Alla bra statistiker vet att det enda sättet att närma sig ett användbart genomsnitt eller hitta en verklig trend är att samla in data från så breda en uppsättning som möjligt. Om du kan få information från 100 personer, det är bra; 10 000 är ännu bättre. Ju mer information du lägger in i din datauppsättning, desto mer troligt är det att det slutar med korrekta medelvärden. Genom att använda en uppsättning av, låt oss säga, 3 eller 5 data, kan du producera resultat som inte korrekt återspeglar situationen. Om du till exempel hittar två personer som nyligen har skadats av något dumt – som en kudde – och använder dem som hela din datauppsättning, kan du argumentera för att kuddar är kategoriskt farliga för alla. Oavsett vilka medelvärden du väljer att visa, så länge du inte avslöjar din provstorlek på endast 2 personer, finns det inget tydligt sätt att vederlägga ditt påstående. De mest exakta datamängderna är inte bara stora, de är också breda. En geolog som undersöker mineraltyperna i en öken kommer att ha en mer exakt lista om hon samlar många prover från varje del av öknen, snarare än att samla 1.000 prover från samma plats. Genom att begränsa omfattningen av din datamängd kan du påverka resultatet avsevärt.  Ibland är detta användbart och gjort med flit. Människor som exempelvis forskar med hjälp av demografiska data kanske vill ta reda på vilka typer av arbeten som män tenderar att ha, och kommer därför bara att undersöka män. Så länge det står klart i datan är det inget skumt med det. Data från små collegeforskningsprojekt i synnerhet tenderar att missbrukas för att likställa en kontrollerad datauppsättning med ett allmänt resultat. Detta beror på att många forskningsprojekt på collegenivå inte har tid eller resurser att använda ett brett, slumpmässigt urval av genomsnittliga medborgare, och förlitar sig bara på college studenter i stället. Återigen, detta är bra så länge denna information tydligt anges, men nyhetsorganisationer som letar efter sensationella rubriker har ofta fördunklat detaljerna i en liten collegestudie för att få det att verka mycket mer svepande. Denna teknik är särskilt slug, eftersom den kan ligga även med en hel del detaljer som tillhandahålls för betraktaren. Tricket här är att använda data som inte kan jämföras rättvist, och behandla dem som om de är på lika villkor. Om du till exempel har en stad på 100.000 invånare på 10 år, och du jämför den med en stad på 10 som har fått 10 fler invånare under de senaste 10 åren, kommer procentsatserna för varje vinst att visa att den lilla staden växte mycket snabbare. Detta används ibland av personer som analyserar marknadsdata för att presentera en vilseledande bild av försäljningssiffror. Låt oss säga att du spårar försäljningen av äpplen och apelsiner, men halvvägs genom studien, finns det inga apelsiner kvar eftersom det finns en brist. Om du fortsätter att jämföra data för resten av studien, det kommer att finnas en enorm spik i äppelförsäljning i förhållande till apelsinförsäljning, även om äpplen förmodligen inte plötsligt blev mer populär.
Använd ett litet set. Använd ett kontrollerat set. Använd en obalanserad uppsättning.