处理时效与互相冲突的证据

今日目标

今天要检查虚构 Harborfield 交通计数的一份更正说明，但不能让较新的页面抹去较早的有效观察。你要分别记录发布日期、观察时段、单位、分母或抽样框、方法；区分真正的矛盾与两个测量不同事物、因此可以同时成立的数字；最后写出未决问题仍存在时可供 Jo 使用的附条件结论。交付物是时效与冲突矩阵，而不是挑一个最有利于提案的数字。

新卡片 HF-05 完全虚构。它比 HF-01 晚发布，却说的是同一个 7 月时段。它纠正初步演示稿的标签：140 次上车事件曾被错写为“140 名乘客”。它还报告这些事件中识别了 102 张不同乘车卡，而现金乘客无法与卡关联。这是关于定义的教学案例，不是真实交通数据，也不是实时 Perplexity 搜索找到的材料。

小白版讲解

把几只时钟放在桌面上

有人说来源“比较新”，先问他指哪只时钟。发布日期是网页何时出现；观察时段是底层事件何时发生；访问日期是 Maya 何时看见页面；更正日期是解释何时改变。这些时间可能落在不同月份。一篇 8 月发布、讲 7 月活动的页面，不能证明 9 月条件没变化。较晚的更正可以改善对 7 月数据的解释，却不等于测了另一批 7 月人群，更不等于测了新的 8 月人群。

可以想象今天打印了一张昨天购物的收据，明天发现一项商品类别写错，又开了一份更正。明天的收据更新，但购买没有发生在明天；总金额也可能不变，只是它代表的类别改了。HF-01 与 HF-05 类似。D2 的来源台账保留原始措辞，今天的矩阵把更正和它的边界摆出来。假如 D2 只记录“140 名乘客”，错误在更正前就已经进入证据基线。

HF-01 在 8 月 1 日发布，覆盖 7 月四个抽样工作周的 A、B 两站 21:00 后时段。A 站记录 84 次上车事件，B 站 56 次，合计 140 次事件。它排除了周末与其他站点。HF-05 在 8 月 19 日发布，指向同一观察时段。它说明一份演示稿把 140 次事件错称“140 名乘客”，又在这些事件中识别出 102 张不同乘车卡，但现金乘客无法与卡匹配。一张卡不能自动等同一个人，102 张卡更不等于全部不重复乘客。

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