4 façons de mentir en utilisant les statistiques

L'un des moyens les plus efficaces de mensonges - la mauvaise interprétation des statistiques. Savoir jongler avec les chiffres, vous pouvez remarquer si vous essayez de tricher.

Recueillir des informations qui rendra vos conclusions encore plus biaisées

La première étape de la collecte de données statistiques - pour déterminer ce que vous voulez analyser. Statisticiens informations d'appel à ce stade population mère. Ensuite, vous devez définir une sous-classe de données, dans l'analyse devrait représenter la population dans son ensemble. L'échantillonnage plus large et plus précis, le sera plus probablement les résultats de l'étude.

Bien sûr, il existe différentes façons de gâcher un échantillon statistique accidentellement ou intentionnellement:

• Le biais de sélection. Cette erreur se produit lorsque les personnes prenant part à l'étude se sont eux-mêmes identifient comme un groupe, ne représente pas l'ensemble de la population.
• L'échantillonnage aléatoire. Il se produit lors de l'analyse des informations facilement accessibles et ne pas essayer de recueillir des données représentatives. Par exemple, une chaîne de nouvelles peut tenir une enquête politique parmi ses téléspectateurs. Ne demandez pas aux gens qui regardent d'autres canaux (ou ne regardent pas la télévision), vous ne pouvez pas dire que les résultats de ces recherches reflètent la réalité.
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• Le refus des répondants de participer. Une telle erreur statistique se produit quand les gens ne répondent pas aux questions posées dans une étude statistique. Cela conduit à l'affichage incorrect des résultats. Par exemple, si l'étude pose la question: « Avez-vous changé jamais mari / femme? », Certains ne veulent pas l'admettre. En conséquence, il semblerait que l'adultère est rare.
• Sondages avec accès gratuit. Dans ces enquêtes peuvent participer tout le monde. souvent même pas vérifié le nombre de fois la même personne a répondu aux questions. Les exemples sont différentes enquêtes sur Internet. Transmettez-les très intéressants, mais ils ne peuvent pas être considérés comme objectif.

La beauté de l'erreur d'échantillonnage est que quelqu'un quelque part détient probablement une enquête non scientifique qui confirmera toute votre théorie. Donc, il suffit de regarder pour l'enquête correcte sur le web ou créer votre propre.

Sélectionnez les résultats qui confirment vos idées

Étant donné que les statistiques en utilisant des nombres, nous pensons que cela prouve une idée. Statistiques sur la base mathématique complexe le calculCe qui peut conduire à des résultats tout à fait opposés en cas de manipulation correctement.

Pour démontrer l'analyse des données erronées, Anglais mathématicien Francis Anscombe créé Le quatuor de Anscombe. Il se compose de quatre ensembles de données numériques dans les graphiques semblent tout à fait différemment.

La figure X1 - un diagramme de dispersion norme; X2 - la courbe qui monte d'abord, puis tombe vers le bas; X3 - ligne augmente légèrement jusqu'à un libération sur l'axe Y; X4 - données sur l'axe X, mais une sortie haute, situés sur les deux essieux.

Pour chacune des affirmations suivantes sont vraies des graphiques:

• La valeur moyenne de la variable x pour chaque ensemble de données est égal à 9.
• La valeur moyenne de la variable y pour chaque ensemble de données est égal à 7,5.
• La variable de dispersion (dispersion) x - 11 variables y — 4,12.
• La corrélation entre les variables x et y pour chaque ensemble de données est égal à 0,816.

Si nous voyons les données uniquement sous forme de texte, nous pensons que la situation est tout à fait le même, bien que les graphiques nient.

Par conséquent Anscombe suggéré premières données de Visualize, et seulement ensuite tirer des conclusions. Bien sûr, si vous voulez présenter quelqu'un en erreur, ignorez cette étape.

Graphique, qui mettra l'accent sur les résultats escomptés

La plupart des gens n'ont pas le temps d'effectuer leur propre analyse statistique. Ils attendent que vous les montrer graphiques récapitulant toutes vos recherches. la planification appropriée devrait refléter les idées qui correspondent à la réalité. Mais ils peuvent aussi mettre l'accent sur les données que vous souhaitez afficher.

Abaisser les noms de certains paramètres changent légèrement l'échelle sur les axes, ne pas expliquer le contexte. Ainsi, vous serez en mesure de convaincre tout le monde de sa justesse.

Par tous les moyens cacher sources

Si vous ouvrez préciser ses sources, les gens facilement tester vos conclusions. Bien sûr, si vous visez à cercle tout autour de votre doigt, ne serait pas me dire comment vous êtes venu à vos conclusions.

En règle générale, dans des articles et des études indiquent toujours les références aux sources. Dans ce cas, l'œuvre originale peut être fournie complètement. La chose principale est que la source a répondu aux questions suivantes:

• Comment collecter les données? Les personnes interrogées au téléphone? Ou arrêté dans la rue? Ou était-ce un sondage sur Twitter? la méthode de collecte des données peut indiquer un certain biais de sélection.
• Quand ils allaient? Des études sont rapidement devenues obsolètes, que les tendances changent, le temps de cadres d'information virés affectent les conclusions.
• Qui les a recueillis? Étude sur la sécurité du tabagisme, qui a pris la compagnie de tabac, est un peu de confiance.
• Qui a interviewé? Ceci est particulièrement important pour les sondages d'opinion publique. Si un homme politique mène une enquête parmi ceux qui l'aiment, les résultats ne reflètent pas nécessairement l'opinion de l'ensemble de la population.

Maintenant que vous savez comment manipuler les chiffres et en utilisant les statistiques pour prouver quoi que ce soit presque. Cela vous aidera à reconnaître et à réfuter les mensonges fabriqués théorie.