¿Pueden las estadísticas ser engañosas?
Hay un viejo adagio que dice que las cifras no mienten, pero los mentirosos saben figurar. En cierto sentido, esto representa la cautela de las estadísticas de la gente. La interpretación estadística puede hacer que los datos parezcan engañosos. Depende de la interpretación de los datos por parte del estadístico y de qué cifras se destacan como puntos clave de un informe estadístico.
Por ejemplo, en la escuela primaria, los estudiantes ahora estudian medidas de tendencia central, que son media, mediana, moda y rango. La media es una suma de todos los datos, dividida por el número de datos. Por ejemplo, uno puede obtener la suma de los puntajes de las pruebas de una persona y dividirla por el número de pruebas para determinar una calificación. Sin embargo, la media puede verse afectada por lo que se llama un valor atípico, un número muy alejado del rango normal de prueba. Esto puede sugerir que la media puede ser una forma engañosa de evaluar el desempeño.
Si una persona toma cinco pruebas a la perfección y no puede tomar una sexta prueba, obteniendo así un cero, la media lo refleja. Si las pruebas valen 100 puntos, por ejemplo, la puntuación media es aproximadamente un 85%. Sin embargo, esto realmente no sugiere un rendimiento promedio en este caso debido al valor atípico de cero.
Otra medida de tendencia central que puede usarse es la evaluación de la mediana. La mediana es el número del medio en un grupo de datos dispuestos numéricamente. Si un estadístico evalúa para la mediana, esto puede no ser representativo de un promedio real de desempeño, o de lo que se está evaluando. La mediana no puede dar cuenta de un rango de datos que puede ser enorme y, por lo tanto, puede ser engañoso.
La tendencia central evaluada por el modo simplemente significa mirar un número que ocurre con mayor frecuencia en un conjunto de datos. Por lo tanto, el examinado tiene, por ejemplo, un modo de 100. Sin embargo, esto no refleja que la persona que realizó el examen no lo hizo, lo cual es engañoso.
Otras formas en que las estadísticas pueden ser engañosas es la forma en que se hacen las preguntas, tal vez en una encuesta, y el grado en que la encuesta es una muestra representativa de una comunidad. Si uno encuesta a un grupo de estudiantes de secundaria y pregunta "¿Qué tan feliz está con su educación en una escala de 1-5?", Uno puede obtener respuestas muy diferentes dependiendo de si el grupo es representativo del estudiante "promedio".
Si se encuesta a un grupo de estudiantes que obtienen un As directo y van a una escuela fantástica y bien financiada, publicar tales datos como una muestra representativa es deliberadamente engañoso. Si se pregunta a estudiantes de diferentes escuelas con diferentes grados, es probable que una encuesta sea más representativa y más justa. Sin embargo, si uno pregunta a los estudiantes qué piensan de las escuelas y luego publica los resultados como una muestra representativa de la población general, las respuestas serán muy sesgadas.
Los números pueden parecer muy concretos, y algunos son engañados por los números simplemente porque parecen ser un hecho y tienen un valor indiscutible. Por lo tanto, los datos estadísticos a menudo se pueden usar de manera engañosa para sorprender a las personas con números y hacer que las cosas en disputa parezcan más un hecho. Los estadísticos de buena reputación saben que las preguntas deben generalizarse y también deben formularse a las personas que representan a las poblaciones.
Sin embargo, los números y las estadísticas pueden ser engañosos porque no representan al individuo. Pueden mostrar cómo las personas "en general" responden a una idea, a un producto o a un candidato político. No pueden mostrar cómo se sentirá una sola persona en todas sus cualidades infinitamente variables.