每天吃太多高脂肪含量的肉食品使患腸癌的概率增加了25%。
新的癌症藥物的效果令人失望，數據顯示乳腺癌減少的絕對值只有0.5%。
統計數據在論證中的常見用法（尤其是關於健康風險類的論證）就是報告作為某種醫療干預後的風險降低情況。這裡的報告很可能具有欺騙性。同樣數量的風險減低可以用多種不同的形式報告，例如用相對方式而不是絕對方式進行表述，這些不同形式可以極大影響到我們對於實際的風險降低數值的認識。
想像一個65歲的女性剛患了中風，和她的醫生一起商量治療的方法。醫生引用了三種治療方法的相關統計數據：
（1）甲種療法可以減少33%的未來再次患中風的可能；
（2）乙種療法可以減少3%的絕對風險，從6%降低到3%；
（3）丙種療法，有94%的女性在十年裡不會再患第二次中風，而沒有接受這種療法的病人有91%的人十年裡不再患中風。
她該選擇哪種療法呢？我們猜想要是你的話，你會選擇第一種治療方法。但是所有這些選擇都指向同樣的治療效果，只不過是以不同的方式來表達風險而已。第一種（33%）是相對危險度降低率，如果一種療法將心臟病的風險從100例中的9例減少到100例中的6例，風險就降低了1/3，或者33%，也就是9減去6再除以9，或者說不治療的風險減去治療的風險再除以不治療的風險。但是絕對風險的變化，從9%到6%，卻只有區區3%，而療效好的結果只是從91提升到94，也僅僅只是提高了3個百分點。關鍵問題是以相對方式，而不是絕對方式來表達風險減低值，可以讓療效顯得比實際情況好得多，而當一種療法其好處是以相對方式而不是以絕對方式表達時，個人更願意使用這種療法。正如你所期望的那樣，醫藥公司通常在他們的廣告中使用相對風險，媒體報道也傾向於關注相對風險。
在你知道了腸癌絕對發病率是從4%增長到5%，癌症絕對發病率是從1%降低到0.5%以後，現在你明白了該怎樣給本部分一開始提到的那兩個事關風險的例子提供不同的答案了吧。當你遇到使用這樣的統計數字的論證，一定要判斷這些風險降低是怎樣判定的，如果用絕對方式進行表達這些結果會有怎樣的不同，會變得更加動人還是褪色不少。