4 spôsoby, ako klamať so štatistikou

2024 Autor: Malcolm Clapton | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-17 04:09

Jedným z najúčinnejších spôsobov klamstva je nesprávna interpretácia štatistík. Vedieť, ako sa žongluje s číslami, vám môže pomôcť všimnúť si, či sa vás niekto pokúša oklamať.

Zbierajte údaje, vďaka ktorým budú vaše závery ešte neobjektívne

Prvým krokom pri zhromažďovaní štatistík je určiť, čo chcete analyzovať. Štatistici v tejto fáze volajú informácie. Ďalej musíte definovať podtriedu údajov, ktorá by pri analýze mala reprezentovať celú populáciu ako celok. Čím väčšia a presnejšia vzorka, tým presnejšie budú výsledky výskumu.

Samozrejme, existujú rôzne spôsoby, ako náhodne alebo úmyselne pokaziť štatistickú vzorku:

• Skreslenie výberu. K tejto chybe dochádza, keď sa ľudia zúčastňujúci sa štúdie identifikujú ako skupina, ktorá nereprezentuje celú populáciu.
• Náhodné vzorkovanie. Vyskytuje sa vtedy, keď sa analyzujú ľahko dostupné informácie namiesto pokusu o zber reprezentatívnych údajov. Spravodajský kanál môže napríklad uskutočniť politický prieskum medzi svojimi divákmi. Bez toho, aby sme sa pýtali ľudí, ktorí sledujú iné kanály (alebo nepozerajú televíziu vôbec), nemožno povedať, že výsledky takejto štúdie budú odrážať realitu.
• Odmietnutie účasti respondentov. Takáto štatistická chyba nastáva, keď niektorí ľudia neodpovedajú na otázky položené v štatistickej štúdii. To vedie k nesprávnemu zobrazeniu výsledkov. Napríklad, ak štúdia položí otázku: "Podviedol si niekedy svojho manžela?" V dôsledku toho sa bude zdať, že nevera je zriedkavá.
• Ankety s voľným prístupom. Do takýchto prieskumov sa môže zapojiť každý. Často sa ani nekontroluje, koľkokrát tá istá osoba odpovedala na otázky. Príkladom sú rôzne prieskumy na internete. Je veľmi zaujímavé ich absolvovať, no nemožno ich považovať za objektívne.

Krása výberového skreslenia je v tom, že niekto niekde pravdepodobne vykoná nevedecký prieskum, ktorý podporí akúkoľvek teóriu, ktorú máte. Takže jednoducho vyhľadajte na webe anketu, ktorú chcete, alebo si vytvorte vlastnú.

Vyberte výsledky, ktoré podporia vaše nápady

Keďže štatistiky používajú čísla, zdá sa nám, že presvedčivo dokazujú akúkoľvek myšlienku. Štatistika sa spolieha na zložité matematické výpočty, ktoré, ak sa s nimi nesprávne zaobchádza, môžu viesť k úplne opačným výsledkom.

Na demonštráciu nedostatkov v analýze údajov vytvoril anglický matematik Francis Anscombe. Pozostáva zo štyroch súborov číselných údajov, ktoré na grafoch vyzerajú úplne inak.

Obrázok X1 je štandardný bodový graf; X2 je krivka, ktorá najprv stúpa a potom klesá; X3 - čiara, ktorá mierne stúpa nahor, s jednou na osi Y; X4 - údaje na osi X, okrem jedného prekmitu umiestneného vysoko na oboch osiach.

Pre každý z grafov platia nasledujúce tvrdenia:

• Priemer x pre každý súbor údajov je 9.
• Priemer y pre každý súbor údajov je 7,5.
• Rozptyl (spread) premennej x - 11, premennej y - 4, 12.
• Korelácia medzi premennými x a y pre každý súbor údajov je 0,816.

Ak by sme tieto údaje videli len vo forme textu, mysleli by sme si, že situácie sú úplne rovnaké, hoci grafy to vyvracajú.

Preto Enscombe navrhol, aby ste si údaje najskôr vizualizovali a až potom vyvodzovali závery. Samozrejme, ak chcete niekoho uviesť do omylu, tento krok preskočte.

Vytvorte grafy, ktoré zvýrazňujú požadované výsledky

Väčšina ľudí nemá čas robiť si vlastnú štatistickú analýzu. Očakávajú, že im ukážete grafy zhrňujúce celý váš výskum. Dobre navrhnuté grafy by mali odrážať nápady, ktoré zodpovedajú realite. Môžu však tiež zvýrazniť údaje, ktoré chcete zobraziť.

Vynechať názvy niektorých parametrov, mierne zmeniť mierku na súradnicovej osi, nevysvetľovať súvislosti. Môžete tak všetkých presvedčiť, že máte pravdu.

V každom prípade skryte zdroje

Ak otvorene citujete svoje zdroje, ľudia si ľahko overia vaše zistenia. Samozrejme, ak sa snažíte dostať všetkých okolo prsta, nikdy nehovorte, ako ste prišli k svojim záverom.

Zvyčajne sa v článkoch a štúdiách vždy uvádzajú odkazy na zdroje. Pôvodné diela zároveň nemusia byť poskytnuté v plnom rozsahu. Hlavná vec je, že zdroj odpovedá na nasledujúce otázky:

• Ako prebiehal zber údajov? Boli ľudia rozhovory telefonicky? Alebo sa zastavili na ulici? Alebo to bola anketa na Twitteri? Spôsob zberu informácií môže naznačovať určité chyby výberu.
• Kedy sa stretli? Výskum rýchlo zastaráva a trendy sa menia, takže načasovanie zhromažďovania informácií ovplyvňuje závery.
• Kto ich zbieral? Výskum tabakovej spoločnosti o bezpečnosti fajčenia je málo dôveryhodný.
• S kým bol rozhovor? To je dôležité najmä pre prieskumy verejnej mienky. Ak si politik urobí prieskum medzi tými, ktorí s ním sympatizujú, výsledky nebudú odrážať názor celej populácie.

Teraz viete, ako manipulovať s číslami a pomocou štatistík dokázať takmer čokoľvek. To vám pomôže rozpoznať lži a vyvrátiť vymyslené teórie.