選擇性證據是只挑選支持自己立場的資料，忽略不利資料或整體趨勢。
它的典型結構是：
我找到一個數字支持我。 所以我的結論成立。 其他不符合我結論的資料，我不提。
選擇性證據常見於：
氣候變遷
醫療與疫苗
投資報酬
戰爭宣傳
犯罪統計
經濟政策
民調分析
ESG 報告
它的危險是：
資料本身可能是真的，但被放在錯誤脈絡裡使用。
| 操作方式 | 表面效果 | 問題 | 破解方式 |
|---|---|---|---|
| 只挑單一天資料 | 看似支持結論 | 忽略長期趨勢 | 看時間序列 |
| 只選某國資料 | 看似普遍現象 | 忽略其他國家 | 做跨國比較 |
| 只列成功案例 | 看似策略有效 | 忽略失敗案例 | 看完整樣本 |
| 只看平均值 | 看似整體改善 | 忽略分布差異 | 看中位數與分布 |
| 只引用有利專家 | 看似有權威支持 | 忽略學界共識 | 看多方研究 |
2024 年 4 月，Reuters Fact Check 報導，社群貼文挑選 1997 年 3 月 9 日與 2024 年 3 月 9 日兩個日期的南極海冰資料，錯誤宣稱氣候變遷警告是騙局；專家指出，挑選兩個特定日期比較不能反映長期趨勢。2025 年 2 月，Reuters 又查核指出，類似貼文再次選擇特定日期，忽略南極海冰的自然變動與長期脈絡。這是典型選擇性證據：數字可能看似具體，但選點方式使結論失真。