Können Statistiken irreführend sein?
Es gibt ein altes Sprichwort, dass Zahlen nicht lügen, aber Lügner wissen, wie man sich findet. In gewissem Sinne stellt dies die Vorsicht der Menschen vor Statistiken dar. Statistische Interpretation kann dazu führen, dass Daten irreführend erscheinen. Es hängt von der Interpretation von Daten durch den Statistiker und den Zahlen als wichtige Punkte eines statistischen Berichts ab. Der Mittelwert ist eine Summe aller Daten, geteilt durch die Anzahl der Daten. Zum Beispiel kann man die Summe der Testergebnisse einer Person erhalten und sie durch die Anzahl der Tests trennen, um eine Note zu bestimmen. Der Mittelwert kann jedoch von einem sogenannten Ausreißer beeinflusst werden, eine Zahl weit außerhalb des normalen Testbereichs. Dies kann darauf hindeuten, dass Mittel eine irreführende Methode zur Beurteilung der Leistung sein kann. Wenn die Tests alle 100 p wert sindSalint beispielsweise beträgt der Durchschnittswert ungefähr 85%. Dies deutet jedoch in diesem Fall aufgrund des Ausreisers von Null nicht wirklich auf eine durchschnittliche Leistung hin.
Ein weiteres Maß für die zentrale Tendenz, die verwendet werden kann, ist die Bewertung des Medianes. Der Median ist die mittlere Zahl in einer Gruppe von Daten, die numerisch angeordnet sind. Wenn ein Statistiker den Median bewertet, ist dies möglicherweise nicht repräsentativ für einen echten Durchschnitt der Leistung oder für alles, was bewertet wird. Der Median kann einen Datenbereich nicht berücksichtigen, der enorm sein kann und daher irreführend sein kann.
im Rahmen des Modus bewertete zentrale Tendenz bedeutet lediglich eine Zahl, die am häufigsten in einem Datensatz auftritt. Der Testteilnehmer hat also beispielsweise einen Modus von 100. Dies spiegelt jedoch nicht die Person wider, die einen Test unternommen hat, was irreführend ist.
Andere Möglichkeiten, wie Statistiken irreführend sein könnenwerden in einer Umfrage vielleicht in einer Umfrage gefragt, und inwieweit die Umfrage eine repräsentative Stichprobe einer Gemeinschaft ist. Wenn man eine Gruppe von Schülern überprüft und fragt: "Wie glücklich sind Sie mit Ihrer Ausbildung auf einer Skala von 1-5?" Man kann sehr unterschiedliche Antworten erhalten, je nachdem, ob die Gruppe repräsentativ für den „durchschnittlichen“ Studenten ist.
Wenn man eine Gruppe von Studenten untersucht, die alle gerade als eine fantastische, gut finanzierte Schule gehen, müssen Daten als repräsentative Stichprobe absichtlich irreführend werden. Wenn man Schüler verschiedener Schulen mit unterschiedlichen Noten fragt, ist eine Umfrage wahrscheinlich repräsentativer und fairer. Wenn man jedoch die Schüler fragt, was sie von Schulen halten, und dann die Ergebnisse als repräsentative Stichprobe der allgemeinen Bevölkerung zu veröffentlichen, werden die Antworten sehr verzerrt.
Zahlen können sehr konkret erscheinen, und einige werden von Zahlen irregeführt, nur weil sie Tatsachen zu sein scheinen und einen unbestreitbaren Wert haben. So statistische DaTA kann oft in irreführender Weise verwendet werden, um die Menschen mit Zahlen zu begeistern und die Dinge, die in Streit zu sein, eher wie Tatsache erscheinen zu lassen. Renommierte Statistiker wissen, dass Fragen verallgemeinert werden müssen und auch von Personen gefragt werden müssen, die Bevölkerung vertreten.
Zahlen und Statistiken können jedoch irreführend sein, da sie das Individuum nicht darstellen. Sie können zeigen, wie Menschen im Allgemeinen auf eine Idee, auf ein Produkt oder auf einen politischen Kandidaten reagieren. Sie können nicht zeigen, wie sich eine einzelne Person in all ihren unendlich variablen Eigenschaften anfühlen wird.