當十九世紀英國首相迪斯雷里透過馬克吐溫的筆留下「世界上有三種謊言：謊言、該死的謊言和統計數字」這個千古名句時，他是站在菁英彼此針鋒相對的立場上的，具有投票權的庶民並不在他的考慮範圍中。彼時的民主體制下，投票權並非普及全公民，資訊管道也有限，搭配上教育程度的差異，有投票權的公民到底根據資訊做出多少判斷，其實一點都不重要，重要的是候選人如何在公共辯論中呈現一種優越性，讓愚民們為他投下一票，因此曲解統計數字來為自己的辯論提供一種優越性，是政客很核心的選舉策略之一。
而統計數字之所可以被曲解，在於統計學本身所要處理的對象的多樣性和發散性，以至於統計學必須發展出許多嚴謹的邏輯和數學工具，來處理沒有絕對結論的客觀標的。
統計學這個工具到底有多麼違反人性，下面摘錄維基百科中文版關於「假設檢定（hypothesis testing）」這個條目中的舉例說明：
淑女品茶是一個有關假設檢定的著名例子，費雪的一個女同事聲稱可以判斷在奶茶中，是先加入茶還是先加入牛奶。費雪提議給她八杯奶茶，四杯先加茶，四杯先加牛奶，但隨機排列，而女同事要說出這八杯奶茶中，哪些先加牛奶，哪些先加茶，檢驗統計量是確認正確的次數。零假設是女同事無法判斷奶茶中的茶先加入還是牛奶先加入，對立假設為女同事有此能力。
若單純以機率考慮（即女同事沒有判斷的能力）下，八杯都正確的機率為1/70，約1.4%，因此「拒絕域」為八杯的結果都正確。而測試結果為女同事八杯的結果都正確，在統計上是相當顯著的的結果。
——能夠真正看懂這個「舉例說明」的讀者，如果不是已經受過統計學訓練，就是極度聰明，再不然就是瘋子。
從這裡我們知道，統計學的存在本身就是一個弔詭：為了解釋高度發散的眾民或萬物之事，人類發展出了只有少數聰明人可以理解的統計學。本質上統計學應該是一個促進分散式系統或者民主的工具，但因為其違反智人（homo sapiens）賴以生存的經驗主義，因此很反民主地只有少數菁英才能掌握。
這種不對稱性，讓近代史上不同領域的菁英賺飽了名聲、權力或者荷包，或者三者通包——九十年代以後的華爾街量化分析師（quants）就是一個很好的例子。直到我們不可避免地迎來了「後真相政治（post-truth politics）」的時代，在這樣的時代中，大眾厭倦於各種互相衝突的數據分析結果以及專家的複雜理論，從而選擇仰賴其本能和直覺，甚至是仰賴Jonathan Haidt教授所說的「噁心感（disgust）」。
