4 maniere om met statistiek te lieg

2024 Outeur: Malcolm Clapton | [email protected]. Laas verander: 2023-12-17 03:44

Een van die doeltreffendste maniere om te lieg, is om statistieke verkeerd te interpreteer. Om te weet hoe die getalle gemanipuleer word, kan jou help om te sien of iemand jou probeer mislei.

Versamel data wat jou gevolgtrekkings selfs meer bevooroordeeld sal maak

Die eerste stap in die insameling van statistieke is om te bepaal wat jy wil ontleed. Statistici noem inligting in hierdie stadium. Vervolgens moet jy 'n subklas data definieer wat, wanneer dit ontleed word, die hele populasie as 'n geheel moet verteenwoordig. Hoe groter en meer akkuraat die steekproef is, hoe meer akkuraat sal die navorsingsresultate wees.

Natuurlik is daar verskillende maniere om 'n statistiese steekproef per ongeluk of opsetlik te bederf:

• Seleksie-vooroordeel. Hierdie fout kom voor wanneer die mense wat aan die studie deelneem, hulself identifiseer as 'n groep wat nie die hele bevolking verteenwoordig nie.
• Ewekansige steekproefneming. Kom voor wanneer geredelik beskikbare inligting ontleed word eerder as om verteenwoordigende data in te samel. Byvoorbeeld, 'n nuuskanaal kan 'n politieke opname onder sy kykers doen. Sonder om mense te vra wat ander kanale kyk (of glad nie TV kyk nie), kan nie gesê word dat die resultate van so 'n studie die werklikheid sal weerspieël nie.
• Weiering van respondente om deel te neem. So 'n statistiese fout kom voor wanneer sommige mense nie die vrae beantwoord wat in 'n statistiese studie gevra word nie. Dit lei tot verkeerde vertoon van resultate. Byvoorbeeld, as 'n studie die vraag vra: "Het jy al ooit jou gade verneuk?" As gevolg hiervan sal dit lyk asof ontrouheid skaars is.
• Gratis toegang meningspeilings. Enigeen kan aan sulke opnames deelneem. Dikwels word daar nie eers nagegaan hoeveel keer dieselfde persoon vrae beantwoord het nie. 'n Voorbeeld is verskeie opnames op die internet. Dit is baie interessant om hulle te slaag, maar hulle kan nie as objektief beskou word nie.

Die skoonheid van seleksievooroordeel is dat iemand, iewers, waarskynlik 'n onwetenskaplike opname sal doen wat enige teorie wat jy ook al het, sal ondersteun. Soek dus net op die web vir die meningspeiling wat jy wil hê, of skep jou eie.

Kies resultate wat jou idees ondersteun

Aangesien statistieke getalle gebruik, lyk dit vir ons of dit enige idee oortuigend bewys. Statistiek maak staat op komplekse wiskundige berekeninge wat, indien dit verkeerd hanteer word, tot heeltemal teenoorgestelde resultate kan lei.

Om die gebreke in data-analise te demonstreer, het die Engelse wiskundige Francis Anscombe geskep. Dit bestaan uit vier stelle numeriese data wat heeltemal anders op die grafieke lyk.

Figuur X1 is 'n standaard strooidiagram; X2 is 'n kromme wat eers opstyg en dan af val; X3 - 'n lyn wat effens opwaarts styg, met een op die Y-as; X4 - data op die X-as, behalwe vir een oorskiet wat hoog op beide asse geleë is.

Vir elk van die grafieke is die volgende stellings waar:

• Die gemiddelde van x vir elke datastel is 9.
• Die gemiddelde van y vir elke datastel is 7,5.
• Die variansie (verspreiding) van die veranderlike x - 11, veranderlike y - 4, 12.
• Die korrelasie tussen veranderlikes x en y vir elke datastel is 0,816.

As ons hierdie data slegs in die vorm van teks sien, sou ons dink dat die situasies heeltemal dieselfde is, hoewel die grafieke dit weerlê.

Daarom het Enscombe voorgestel dat jy eers die data visualiseer, en dan eers gevolgtrekkings maak. Natuurlik, as jy iemand wil mislei, slaan hierdie stap oor.

Skep grafieke wat die gewenste resultate uitlig

Die meeste mense het nie tyd om hul eie statistiese ontleding te doen nie. Hulle verwag dat jy vir hulle grafieke sal wys wat al jou navorsing opsom. Goed ontwerpte kaarte moet idees weerspieël wat by die werklikheid pas. Maar hulle kan ook die data uitlig wat jy wil wys.

Laat die name van sommige parameters weg, verander die skaal op die koördinaat-as effens, moenie die konteks verduidelik nie. So jy kan almal oortuig dat jy reg is.

Versteek in elk geval bronne

As jy jou bronne openlik aanhaal, is dit maklik vir mense om jou bevindinge te verifieer. Natuurlik, as jy probeer om almal om jou vinger te kry, moet jy nooit vertel hoe jy tot jou gevolgtrekkings gekom het nie.

Gewoonlik word in artikels en studies altyd verwysings na bronne aangedui. Terselfdertyd mag oorspronklike werke nie volledig verskaf word nie. Die belangrikste ding is dat die bron die volgende vrae beantwoord:

• Hoe is die data ingesamel? Is mense telefonies ondervra? Of op straat gestop? Of was dit 'n Twitter-peiling? Die metode om inligting in te samel kan sekere seleksiefoute aandui.
• Wanneer het hulle ontmoet? Navorsing raak vinnig verouderd en neigings verander, so die tydsberekening van inligtinginsameling beïnvloed gevolgtrekkings.
• Wie het hulle versamel? Daar is min geloofwaardigheid in die tabakmaatskappy se navorsing oor die veiligheid van rook.
• Met wie is onderhoude gevoer? Dit is veral belangrik vir openbare meningspeilings. As 'n politikus 'n opname doen onder diegene wat met hom simpatiseer, sal die resultate nie die mening van die hele bevolking weerspieël nie.

Nou weet jy hoe om getalle te manipuleer en statistieke te gebruik om byna enigiets te bewys. Dit sal jou help om leuens te herken en vervaardigde teorieë te weerlê.