4 võimalust statistikaga valetamiseks

2024 Autor: Malcolm Clapton | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2023-12-17 03:53

Üks tõhusamaid viise valetamiseks on statistika valesti tõlgendamine. Teades, kuidas numbritega žongleeritakse, saate märgata, kui keegi üritab teid petta.

Koguge andmeid, mis muudavad teie järeldused veelgi kallutatud

Statistika kogumise esimene samm on määrata, mida soovite analüüsida. Selles etapis kutsuvad statistikud teavet. Järgmiseks peate määratlema andmete alamklassi, mis analüüsimisel peaks esindama kogu populatsiooni tervikuna. Mida suurem ja täpsem on valim, seda täpsemad on uurimistulemused.

Muidugi on statistilise valimi kogemata või tahtlikuks rikkumiseks erinevaid viise:

• Valiku eelarvamus. See viga ilmneb siis, kui uuringus osalevad inimesed määratlevad end rühmana, mis ei esinda kogu populatsiooni.
• Juhuslik valim. Tekib siis, kui lihtsalt kättesaadavat teavet analüüsitakse, selle asemel, et koguda representatiivseid andmeid. Näiteks võib uudistekanal korraldada oma vaatajate seas poliitilise küsitluse. Küsimata inimesi, kes vaatavad teisi kanaleid (või ei vaata üldse televiisorit), ei saa öelda, et sellise uuringu tulemused peegeldavad tegelikkust.
• Vastajate keeldumine osalemast. Selline statistiline viga tekib siis, kui osa inimesi ei vasta statistilises uuringus esitatud küsimustele. See viib tulemuste vale kuvamiseni. Näiteks kui uuring esitab küsimuse: "Kas olete kunagi oma abikaasat petnud?" Selle tulemusena tundub, et truudusetus on haruldane.
• Tasuta juurdepääsu küsitlused. Sellistes küsitlustes võib osaleda igaüks. Tihti ei kontrollitagi, mitu korda sama isik küsimustele vastas. Näiteks võib tuua erinevad küsitlused Internetis. Nende läbimine on väga huvitav, kuid neid ei saa pidada objektiivseks.

Valiku kallutatuse ilu seisneb selles, et keegi viib tõenäoliselt kuskil läbi ebateadusliku küsitluse, mis toetab mis tahes teie teooriat. Nii et otsige lihtsalt veebist soovitud küsitlust või looge ise.

Valige tulemused, mis toetavad teie ideid

Kuna statistika kasutab numbreid, siis meile tundub, et need tõestavad veenvalt igasugust ideed. Statistika tugineb keerukatele matemaatilistele arvutustele, mida valesti käsitsedes võib anda täiesti vastupidiseid tulemusi.

Andmete analüüsi vigade demonstreerimiseks lõi inglise matemaatik Francis Anscombe. See koosneb neljast arvandmete komplektist, mis näevad graafikutel välja täiesti erinevad.

Joonis X1 on standardne hajuvusdiagramm; X2 on kõver, mis kõigepealt tõuseb üles ja seejärel langeb alla; X3 - joon, mis tõuseb veidi ülespoole, kusjuures üks on Y-teljel; X4 - andmed X-teljel, välja arvatud üks ületamine, mis asub mõlemal teljel kõrgel.

Iga graafiku puhul on tõesed järgmised väited:

• Iga andmestiku x keskmine on 9.
• Iga andmestiku y keskmine on 7,5.
• Muutuja x - 11, muutuja y - 4, 12 dispersioon (levik).
• Korrelatsioon muutujate x ja y vahel iga andmekogumi puhul on 0,816.

Kui me näeksime neid andmeid ainult teksti kujul, siis arvaks, et olukorrad on täiesti samad, kuigi graafikud lükkavad selle ümber.

Seetõttu soovitas Enscombe kõigepealt andmed visualiseerida ja alles seejärel järeldused teha. Muidugi, kui soovite kedagi eksitada, jätke see samm vahele.

Looge graafikud, mis tõstavad esile soovitud tulemused

Enamikul inimestel pole aega oma statistilise analüüsi tegemiseks. Nad eeldavad, et näitate neile graafikuid, mis võtavad kokku kogu teie uurimistöö. Hästi kujundatud diagrammid peaksid kajastama ideid, mis sobivad tegelikkusega. Kuid nad võivad esile tõsta ka andmed, mida soovite näidata.

Jäta mõnede parameetrite nimed välja, muuda veidi skaalat koordinaatide teljel, ära seleta konteksti. Nii saate veenda kõiki, et teil on õigus.

Peida igal juhul allikad

Kui tsiteerite avalikult oma allikaid, on inimestel lihtne teie leide kontrollida. Muidugi, kui proovite kõiki oma näpu vahele saada, ärge kunagi öelge, kuidas te oma järeldustele jõudsite.

Tavaliselt on artiklites ja uuringutes alati viited allikatele märgitud. Samas ei pruugita originaalteoseid täies mahus pakkuda. Peaasi, et allikas vastaks järgmistele küsimustele:

• Kuidas andmeid koguti? Kas inimesi küsitleti telefoni teel? Või peatus tänaval? Või oli see Twitteri küsitlus? Teabe kogumise meetod võib viidata teatud valikuvigadele.
• Millal nad kohtusid? Uuringud vananevad kiiresti ja trendid muutuvad, seega mõjutab järeldusi teabe kogumise ajastus.
• Kes neid kogus? Tubakafirma suitsetamise ohutuse uuringud on vähe usaldusväärsed.
• Keda intervjueeriti? See on eriti oluline avaliku arvamuse küsitluste jaoks. Kui poliitik korraldab küsitluse talle sümpaatsete seas, ei kajasta tulemused kogu elanikkonna arvamust.

Nüüd teate, kuidas arvudega manipuleerida ja statistika abil peaaegu kõike tõestada. See aitab teil valesid ära tunda ja väljamõeldud teooriaid ümber lükata.