Cómo nos engañan las estadísticas

5 de julio "Levada Center" publicado un estudio que el 91% de los rusos tiene una actitud negativa hacia las personas que caminan en traje de baño. Entre los opositores a los bikinis y los bañadores, la mayoría son encuestados de entre 40 y 54 años. A pesar de esto, algunos medios presentaron información desde un ángulo diferente, diciendo que todos los rusos tienen una actitud negativa hacia caminar en negligencia. Decidimos averiguar qué trucos de las estadísticas se pueden utilizar para hacer que la información parezca más atractiva.

Para qué encuesta ¿Sobre tomar el sol en topless exclusivamente para personas entre 40 y 54 años? ¿Quizás deberíamos ir más allá y preguntar al grupo de más de 80 años si necesitamos Internet? Al presentar la misma información de diferentes maneras, puede cambiar radicalmente la forma en que los demás la ven. Aquí hay algunos ejemplos de cómo las estadísticas hacen trampa.

Usar métricas que solo son buenas a primera vista

Ejemplo: El 90% de todos los automóviles vendidos durante los últimos 20 años todavía están en la carretera.

Parece una muy buena marca ya que las máquinas son muy duraderas. Pero piensa mejor. ¿Quizás esta marca de automóviles se lanzó hace solo 10 años? Entonces ya no parece tan atractiva.

Un título más correcto y menos amarillo debería haber sonado así: "El 90% de todos los vehículos de más de 20 años todavía están en la carretera".

Declaración de eficiencia sin comparación con alternativas

Ejemplo: este analgésico aliviará los dolores de cabeza de la forma más eficaz posible.

No tiene sentido hablar de la eficacia de un producto sin compararlo con otros. "Más eficaz", "mejor que otros", "máxima calidad": estas palabras deberían hacerle pensar si debe comprar este producto. Si desea demostrar que su analgésico es el mejor, debe compararlo con otras marcas. De lo contrario, estas son palabras inútiles.

Jugando con gráficos y tablas

Ejemplo:

En esta conferencia, Steve Jobs habló sobre la participación del iPhone entre todos los teléfonos inteligentes en los Estados Unidos. A pesar de que el 19,5% de los residentes utiliza el iPhone, su participación en el gráfico parece mayor que la de "Otros" (21,2%). Visualmente, esto se puede lograr dándole al diagrama un efecto 3D.

Envío de información sin confirmación

Ejemplo: después de la legalización de la marihuana, aumentó el número de fumadores en los Países Bajos.

Tales "hechos" no tienen valor sin confirmación. Quizás el sitio en el que leyó esto simplemente se olvidó de vincular al estudio, pero en cualquier caso, no tiene sentido creer esta información.

El punto de referencia en el gráfico no es cero

Ejemplo:

La foto muestra que el número de participantes en el programa Obamacare ha aumentado en 1.066.000. Es decir, la diferencia es de alrededor del 17%. En el diagrama, la diferencia entre las columnas es casi triple. Esto se debe al hecho de que el punto de referencia no es cero.

Estadísticas proporcionadas por el interesado

Ejemplo: Probamos nuestro nuevo champú y llegamos a la conclusión de que es más eficaz que todos los análogos del mercado.

Y finalmente, un hecho bastante obvio. Si la investigación la realiza una parte interesada, debe confiar en sus resultados con extrema precaución.