Le statistiche possono essere fuorvianti?

C'è un vecchio adagio che le figure non mentono, ma i bugiardi sanno come capire.In un certo senso ciò rappresenta la diffidenza delle statistiche delle persone.L'interpretazione statistica può far apparire fuorvianti i dati.Dipende dall'interpretazione degli statistiche dei dati e quali cifre sono messe alla ribalta come i punti chiave di un rapporto statistico.

Ad esempio, nella scuola di grammatica, gli studenti ora studiano misure di tendenza centrale, che sono medie, mediane, modalità,e portata.La media è una somma di tutti i dati, divisa per il numero di dati.Ad esempio, si potrebbe ottenere la somma dei punteggi dei test di una persona e dividerlo per il numero di test per determinare un grado.Tuttavia, la media può essere influenzata da quello che viene chiamato un outlier, un numero molto al di fuori della normale gamma di test.Ciò può suggerire che la media può essere un modo fuorviante di valutare le prestazioni.

Se una persona fa perfettamente cinque test e non riesce a sostenere un sesto test, guadagnando così zero, la media riflette questo.Se i test valgono tutti 100 punti, ad esempio, il punteggio medio è di circa l'85%.Tuttavia, ciò non suggerisce davvero prestazioni medie in questo caso a causa del valore anomalo di zero.

Un'altra misura della tendenza centrale che può essere utilizzata è la valutazione della mediana.La mediana è il numero medio in un gruppo di dati disposti numericamente.Se uno statistico valuta la mediana, questo potrebbe non essere rappresentativo di una media vera delle prestazioni o di ciò che viene valutato.La mediana non può spiegare un intervallo di dati che può essere enorme e quindi può essere fuorviante.

La tendenza centrale valutata in modalità significa semplicemente guardare un numero che si verifica più spesso in un insieme di dati.Quindi il test Taker, ad esempio, ha una modalità di 100. Tuttavia, questo non riflette la persona che ha fatto il test non è riuscito a prenderne uno, il che è fuorviante.

Altri modi in cui le statistiche possono essere fuorvianti è il modo in cui vengono poste le domande, forse in un sondaggio e il grado in cui il sondaggio è un campione rappresentativo di una comunità.Se si esamina un gruppo di studenti delle scuole superiori e chiede "Quanto sei felice con la tua istruzione su una scala da 1-5?"Si possono ottenere risposte molto diverse a seconda che il gruppo sia rappresentativo dello studente "medio".

Se si esamina un gruppo di studenti che tutti si mettono dritti e vanno in una scuola fantastica e ben finanziata, per pubblicare tali dati come un campione rappresentativo deve essere deliberatamente fuorviante.Se uno chiede agli studenti di diverse scuole con voti diversi, è probabile che un sondaggio sia più rappresentativo ed equo.Tuttavia, se si chiede agli studenti cosa pensano delle scuole e quindi pubblica i risultati come un campione rappresentativo della popolazione generale, le risposte saranno quindi altamente distorte. I numeri possono sembrare molto concreti e alcuni sono ingannati dai numeri semplicemente perché sonosembra essere un fatto e avere un valore indiscutibile.Pertanto, i dati statistici possono spesso essere usati in modo fuorviante per stupire le persone con i numeri e far sembrare le cose più simili.Gli statistici affidabili sanno che le domande devono essere generalizzate e devono anche essere poste alle persone che rappresentano le popolazioni.

Tuttavia, i numeri e le statistiche possono essere fuorvianti perché non rappresentano l'individuo.Possono mostrare come le persone "in generale" rispondono a un'idea, a un prodotto o a un candidato politico.Non possono mostrare come si sentirà una sola persona in tutte le sue qualità infinitamente variabili.