核心論點
統計學家 Anscombe 1973 年設計了四組數據：平均數、變異數、相關係數全部相同——但畫成散佈圖是四個完全不同的故事。這就是只看平均分的危險：4.5 分可能是「五個維度都 4.5」，也可能是「四個 5.0 加一個 3.2」。後者的 3.2 正在讓某類客人默默離開，而總分讓你完全看不見。
維度拆解示範（美容沙龍案例）
同樣 4.5 分，兩種完全不同的體質：
| 維度 | A 店（均勻型） | B 店（糖衣型） |
|---|
| 技術滿意度 | 4.5 | 5.0 |
| 服務態度 | 4.6 | 5.0 |
| 環境舒適 | 4.4 | 5.0 |
| 等待時間 | 4.5 | 3.2 |
| 價格感受 | 4.5 | 4.8 |
| ——總平均 | 4.5 | 4.6（更高！） |
B 店總分更高，但等待時間 3.2 正在篩掉「時間敏感型」客人——他們不會留負評，只會不再來。
平均數陷阱三檢查
| 檢查 | 怎麼做 | 抓到什麼 |
|---|
| ① 拆維度 | 把總分拆成 5 個面向的分項 | 藏在總分裡的短板 |
| ② 看分佈 | 看各維度的分佈，不只平均 | 極端值與兩極化 |
| ③ 對基準 | 每個維度跟同業比 | 你的 4.5 在市場裡是高是低 |
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場景 4.5 分，幾乎全是五星
你很滿意。
但五個維度裡，有一個只有 3.2。
一分鐘小教室 Anscombe 四重奏
四組數據，統計量全同。
畫出來是四個完全不同的故事。
框架 總分是糖衣，維度是體檢
平均數掩蓋分佈。
低維度在默默篩掉一類客人。
行動 三檢查：拆維度、看分佈、對基準
下一篇：沒有基準的分數等於沒有分數。
看完這份清單，你可能會想：「維度分數哪裡看？Google 只給總分啊。」
Google 不給，但評論文字裡有。把負評和中評按面向分類（技術/態度/環境/等待/價格），每個面向的滿意度自己就浮出來了。這正是評論分析系統在做的事——從文字裡重建 Google 不給你的維度分數。
