2.“独立数据”的谬误
独立数据是脱离比较基础的数据。在统计论证中，独立数据在论证中的证据效力是不能令人信服的。
（1）没有设定供比较的对象
如果没有供比较的对象，那么这组数据表面上在进行比较，而实际上根本没有比较。
例如：这种药物的疗效提高了68％。
这句话并没有明确说明这种药物的疗效比什么提高了68％，是该药物的疗效比市场上见到的同类药品的疗效提高了68％？还是该药物的疗效比该公司以前生产的同类药品的疗效提高了68％？不提供这样的背景信息，上述表面上的比较就毫无意义。
（2）没有与相关的数据进行比较
若要使所列的数据成为有说服力的证据，就必须与相关的数据进行比较。比如，某人提出一个特殊群体具有某种行为的比例，因此，这种行为与这个群体的特殊情况有因果联系。为了证明题干的这种因果联系是否成立，我们就需要找出用于对比的另一个群体中具有该种行为的比例，并把这两个可对比的群体中具有该种行为的比例进行比较。
比如，如果一份对中国人的调查显示，肺癌患者中90％以上都是汉族人，由此显然不能得出结论，汉族人更容易患肺癌，因为汉族人本身就占了中国人的90％以上。
例1： 据某国卫生部门统计，2004年全国糖尿病患者中，年轻人不到10％，而患者中的70％为肥胖者。这说明，肥胖将极大地增加患糖尿病的危险。
分析： 该论证所用的是独立数据，不具备说服力。从上述论证的前提可知，该年全国中老年糖尿病患者中，肥胖者约占60％～70％。仅由这一前提是不能得出肥胖会增加患糖尿病的危险这一结论的。如果事实上在2004年，肥胖者在该国中老年人中所占的比例超过60％，接近于肥胖的糖尿病患者在整个中老年糖尿病患者中的比例，这意味着，肥胖很可能与患糖尿病无关。
例2： 一项对某高校教员的健康普查表明，80％的胃溃疡患者都有夜间工作的习惯。因此，夜间工作易造成的植物神经功能紊乱是诱发胃溃疡的重要原因。
分析： 要使上述统计论证使所列的数据成为有说服力的证据，就必须与相关的数据进行比较。若发现，该校教员中只有近五分之一的教员没有夜间工作的习惯，即该校教员中80％以上都有夜间工作的习惯，这个比例已经大于或者等于胃溃疡患者有夜间工作习惯的比例，也就是说，是否患胃溃疡与有否夜间工作的习惯无关。
