统计学谬误（statistical fallacy）和论据不充分（inadequate evidence）是两种不同的逻辑错误，它们在论证过程中起作用，但分别关注不同的方面。

1. 统计学谬误：

统计学谬误是指在使用统计数据进行论证时出现的逻辑错误。这种谬误通常是由于对统计数据的理解或应用不当而产生的。即使提供的证据在表面上看起来是数据支持的，但由于统计方法或数据解释的错误，这些证据也可能无法有效支持论点。统计学谬误包括但不限于以下几种：

- correlation does not imply causation（相关性不等于因果性）：错误地将两个变量之间的相关性解释为因果关系。

- cherry-picking（选择性引用）：只引用支持论点的数据，忽略不符合作论点的数据。

- small sample size（样本量太小）：基于非常有限的数据得出结论。

- misinterpretation of statistics（统计数据的误解释）：对统计数据的理解错误。

2. 论据不充分：

论据不充分是指在论证中提供的证据不足以支持结论。这种情况下，论证可能缺乏必要的证据或者证据本身不足以证明论点的真实性。论据不充分可能是由于以下原因：

- 缺乏相关证据：没有提供与论点直接相关的证据。

- 证据质量不高：提供的证据不可靠、不准确或不权威。

- 证据数量不足：提供的证据太少，无法形成有力的支持。

- 证据之间存在矛盾：提供的证据之间相互矛盾，无法形成一致的支持。

总结来说，统计学谬误关注的是统计数据的使用和解释是否正确，而论据不充分关注的是提供的证据是否足够有力和全面来支持论点。两者都可能导致论证无效，但它们的原因和表现形式不同。在批判性思维和逻辑分析中，识别这两种错误是非常重要的。