统计学谬误和论据不充分是两个不同的概念。

统计学谬误是指在使用统计数据或进行统计分析时出现的错误或误导性的做法。它可能涉及对数据的错误解读、不恰当的统计方法或错误的结论推导。例如，过度简化数据、错误的样本选择、错误的比较基础等都可能导致统计学谬误。

而论据不充分则是指在论证或支持一个观点时，提供的证据或理由不够充分或强有力。这可能意味着缺乏足够的事实、数据、研究或逻辑推理来支持所提出的观点。论据不充分可能导致观点难以令人信服或存在争议。

简而言之，统计学谬误侧重于统计方法和数据分析中的问题，而论据不充分则更关注论证过程中证据的质量和数量。