判断推理解题技巧：不会数学也能做对“数据比例”

yumingzero

可能性推理中的“数据比例”是我们行测中常见的一种类型题，它往往呈现出这样的特点：题干出现数据(比例)，然后根据这些数据(比例)得出了一个结论。但是同学们常常对此感到棘手，因为它题干中会有一些数据和比例，特别是选项中也会出现一些数据和比例，同学们见到数字就害怕，而这类题的推断又恰恰和数字脱不了干系，再加上很多学员数学基础不太好，所以很多同学在做这类题目时都会做错，甚至放弃，现在老师就来教大家一种方法，而且是和数学无关的方法，能够迅速地秒选出答案。

在讲方法之前，我们不妨来一个生活场景，因为可能性推理本身就是和生活有关，因此数据比例的题目也脱离不了生活实际。2002年时，流行非典，当时人们谈“非”色变，据统计，非典期间中国大陆一共死亡349人，而在中国范围内，一年因感冒而死亡的人可能高达20万，人们就说，感冒比非典更致命，死的人真多!但同学们应该很容易就能发现得出这种结论的漏洞，那就是我们需要知道得两种病的人群数量是多少才能下这个结论，也就是我们所说的“基数”。有可能得非典的人群数量就是349，那么非典的死亡率就是100%，而得感冒一年有2亿人都在得，那死亡率不过0.1%，所以单纯通过比较数字的大小是不能得出一个可靠结论的。

日常生活中总会有人单纯地以为数字大就是大，数字小就是小，但其实这是很片面的，而数据比例的题目其实就是利用了这一思维短板。所以我们的方法就是：当看到一个大的数据，它不一定是真的大;当看到一个小的数据，它也不一定是真的小，切莫先入为主。超过50%即为大比例，小于50%即为小比例。

总结来说就是：如果想削弱，对于大数据，在基数中找一个比它还大的数据，反衬出它不大;对于小数据，在基数找一个比它还小的数据，反衬出它不小。如果想加强，对于大数据，在基数中找一个比它还小的数据，证明它真的很大;对于小数据，在基数中找一个比它还大的数据，证明它真的很小。还有一个解题小技巧需要我们牢记：如果数据比例型可能性推理题干中出现明确的数字，一般能够起到加强或削弱作用的正确选项中也应该有明确的数字。同学们，那么我们就具体看上两道题目，也是两道难题。

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