4 formas de mentira en el uso de las estadísticas

Una de las maneras más eficaces de mentiras - la interpretación errónea de las estadísticas. Saber cómo hacer malabares con los números, se puede notar si se intenta hacer trampas.

Recopilar información que hará que sus conclusiones aún más sesgados

El primer paso en la recopilación de datos estadísticos - para determinar lo que se quiere analizar. información de la llamada estadísticos en esta etapa población de padres. Luego hay que definir una subclase de datos, que en el análisis debe representar a la población en su conjunto. La toma de muestras más grande y más precisa, más probable será los resultados del estudio.

Por supuesto, hay diferentes maneras de echar a perder una muestra estadística accidental o intencionalmente:

• El sesgo de selección. Este error se produce cuando las personas que toman parte en el estudio sí se identifican como un grupo, no representa a toda la población.
• El muestreo al azar. Se produce cuando se analiza la información fácilmente accesible, y no tratar de reunir datos representativos. Por ejemplo, un canal de noticias puede contener una encuesta política entre sus espectadores. No le pida a las personas que ven otros canales (o no ver la televisión), no se puede decir que los resultados de esas investigaciones reflejarán la realidad.
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• La negativa de los encuestados para participar. Tal error estadístico que sucede cuando las personas no responden a las preguntas formuladas en un estudio estadístico. Esto conduce a la presentación incorrecta de los resultados. Por ejemplo, si el estudio hace la pregunta: "¿Ha cambiado alguna vez marido / esposa?", Algunos simplemente no quieren admitirlo. Como resultado de ello, parece que el adulterio es raro.
• Las encuestas de libre acceso. En este tipo de encuestas puede participar cualquiera. muchas veces ni siquiera comprobar el número de veces que la misma persona respondió a las preguntas. Ejemplos de ello son diversas encuestas en Internet. Pasarlos muy interesante, pero no pueden ser considerados objetivo.

La belleza de error de muestreo es que alguien en algún lugar, probablemente, tiene una encuesta no científica que confirmará cualquiera de su teoría. Así que sólo tiene que buscar la encuesta correcta en la web o crear uno propio.

Seleccione los resultados que confirman sus ideas

Dado que las estadísticas utilizando números, creemos que se demuestra alguna idea. Estadísticas basadas en matemática compleja computarQue puede conducir a resultados bastante opuestos si no se maneja adecuadamente.

Para demostrar el análisis de datos defectuoso, el matemático Inglés Francis Anscombe creado Cuarteto de Anscombe. Se compone de cuatro conjuntos de datos numéricos en los gráficos se ven muy diferente.

La figura X1 - un diagrama de dispersión estándar; X2 - la curva que inicialmente se levanta, y luego cae hacia abajo; X3 - línea sube ligeramente hasta un liberación en el eje Y; X4 - datos sobre el eje X, pero una salida, que se encuentra en lo alto de los dos ejes.

Para cada una de las siguientes afirmaciones son ciertas de gráficos:

• El valor medio de la variable x para cada conjunto de datos es igual a 9.
• El valor medio de la variable y para cada conjunto de datos es igual a 7,5.
• El (dispersión) variable de dispersión x - 11 variables y — 4,12.
• La correlación entre las variables x y y para cada conjunto de datos es igual a 0,816.

Si vemos los datos sólo en forma de texto, podríamos pensar que la situación es completamente el mismo, aunque los gráficos niegan.

Por lo tanto Anscombe sugirió por primera vez datos de visualizar, y sólo entonces sacar conclusiones. Por supuesto, si se quiere introducir a error, omita este paso.

Gráfico, que se hará hincapié en los resultados deseados

La mayoría de la gente no tiene tiempo para llevar a cabo su propio análisis estadístico. Ellos esperan que las mostrará gráficos que resumen toda la investigación. Adecuadamente la programación debe reflejar las ideas que corresponden a la realidad. Pero también pueden destacar los datos que desea mostrar.

Disminuir los nombres de algunos parámetros de cambiar ligeramente la escala de los ejes, no explican el contexto. Por lo que será capaz de convencer a todos de su rectitud.

Por todos los medios ocultar fuentes

Si abre especificar sus fuentes, gente prueba fácilmente conclusiones. Por supuesto, si está destinado a dar vueltas alrededor de su dedo, que no me diga cómo llegó a sus conclusiones.

Por lo general, en los artículos y estudios siempre indican las referencias a las fuentes. En este caso, la obra original puede no proporcionada por completo. Lo principal es que la fuente respondió a las siguientes preguntas:

• Cómo recoger los datos? Las personas entrevistadas por teléfono? O detenido en la calle? ¿O fue una encuesta en Twitter? Método de recolección de datos puede indicar un cierto sesgo de selección.
• Cuando iban? Los estudios han convertido en obsoletas rápidamente, a medida que cambian las tendencias, por lo que el tiempo para marcos de recogida de información afecta a las conclusiones.
• ¿Quién les recogió? Estudio sobre la seguridad del consumo de tabaco, que se llevó a compañía de tabaco, es un poco de confianza.
• Que entrevistó? Esto es particularmente importante para las encuestas de opinión pública. Si un político está llevando a cabo una encuesta entre los que como él, los resultados no reflejan la opinión de toda la población.

Ahora que ya sabe cómo manipular los números y el uso de estadísticas para probar casi cualquier cosa. Esto le ayudará a reconocer y refutar las mentiras fabricadas teoría.