統計は誤解を招く可能性がありますか？

数字は嘘をつかない古い格言がありますが、嘘つきは把握する方法を知っています。ある意味では、これは統計の人々の警戒心を表しています。 統計的解釈により、データは誤解を招くように見える可能性があります。 これは、統計学者のデータの解釈と、統計レポートの重要なポイントとしてどのような数値が前面に出されるかに依存します。たとえば、文法学校では、学生は平均、中央値、モード、および範囲である中央傾向の測定を研究しています。 平均は、すべてのデータの合計であり、データの数で割っています。たとえば、人のテストスコアの合計を取得し、それをテスト数で分割してグレードを決定する場合があります。 ただし、平均は、外れ値と呼ばれるものによって影響を受ける可能性があります。 これは、平均がパフォーマンスを評価する誤解を招く方法である可能性があることを示唆しています。

人が5つのテストを完全に受け、6回目のテストを受けてゼロを獲得できない場合、平均はこれを反映しています。 テストがすべて100 pの価値がある場合たとえば、OINTS平均スコアは約85％です。 ただし、これはゼロの外れ値のために、この場合の平均パフォーマンスを示唆していません。

使用できる中心傾向のもう1つの尺度は、中央値の評価です。 中央値は、数値的に配置されたデータグループの中央の数字です。 統計学者が中央値について評価した場合、これはパフォーマンスの真の平均、または評価されているものを表すものではない可能性があります。 中央値は、巨大である可能性があるため、誤解を招く可能性のあるデータ範囲を説明できません。

モードで評価される中央の傾向は、単にデータのセットで最も頻繁に発生する数を見ることを意味します。 したがって、たとえば、テストテイカーには100のモードがあります。しかし、これはテストを受けている人が1つを服用できなかったことを反映していません。

統計が誤解を招く可能性がある他の方法は、質問がどのような方法ですかおそらく調査で、および調査がコミュニティの代表的なサンプルである程度で尋ねられます。 高校生のグループを調査し、「1〜5のスケールであなたの教育にどれほど満足しているのか」と尋ねるとしたら、」グループが「平均的な」学生の代表であるかどうかに応じて、非常に異なる答えを得ることができます。

すべてがまっすぐになっている学生のグループを調査し、幻想的で資金提供された学校に行って、代表的なサンプルとしてそのようなデータを公開することは、意図的に誤解を招くことです。 異なる学年の異なる学校の生徒に尋ねると、調査はより代表的で公平になる可能性があります。 ただし、生徒に学校についてどう思うかを尋ね、その結果を一般人口の代表的なサンプルとして公開すると、答えは高度に歪められます。

数字は非常に具体的に見えることがあり、一部は単に事実であり、議論の余地のない価値があるように見えるという理由だけで数字に惑わされています。 したがって、統計的daTAは、多くの場合、誤解を招くような方法で使用され、数字を持つ人々を驚かせ、紛争の物事を事実のように見せることができます。 評判の良い統計学者は、質問を一般化する必要があることを知っており、人口を代表する人々にも尋ねる必要があることを知っています。

ただし、数字と統計は個人を表していないため誤解を招く可能性があります。 彼らは、人々が「一般的に」アイデア、製品、または政治候補者にどのように反応するかを示すかもしれません。 彼らは、無限に変動するすべての品質の一人の人がどのように感じるかを示すことができません。