数据论证是指 题干通过数据的对比而得出结论的论证方法。它通常包括以下步骤和要素：
数据呈现 ：题干中会提供一些数据或比例作为论据。数据对比：
通过这些数据或比例之间的比较，来推导出某种结论。
结论推导：
基于数据的对比结果，得出一个或多个结论。
数据论证可以进一步分类为以下几种模型：
由数得到率：
例如，题干中提到“人行道上受伤的人数是滑冰场的2倍”，通过这个数据可以得出滑冰场相对更安全的结论。
由率得到数：
例如，如果知道某个群体的受伤率，就可以通过这个率来推算出具体的受伤人数。
在使用数据论证时，需要注意数据的准确性和代表性，以及结论是否真正由数据支持。数据论证的有效性取决于数据的质量和逻辑推理的严密性。
示例分析
例1
数据：78%的儿童中耳炎患者来自二手烟家庭。
结论：二手烟环境会增加空气中的不健康颗粒，导致儿童中耳炎的发病率上升。
在这个例子中，数据直接支持了结论，即二手烟环境对儿童健康有负面影响。通过具体的比例，可以清晰地看到二手烟家庭儿童中耳炎的高发情况，从而得出结论。
建议
在实际应用中，使用数据论证时应注意以下几点：
数据来源可靠性：
确保所使用的数据来源可靠，避免使用未经证实或存在偏见的数据。
数据全面性：
考虑所有相关数据，避免以偏概全，确保结论的准确性。
逻辑推理：
数据论证应基于合理的逻辑推理，避免数据被误用或滥用。
对比分析：
通过对比不同数据或比例，可以更准确地得出结论，并增强论证的说服力。
通过以上步骤和建议，可以更有效地运用数据论证来支持或反驳某个观点。