통계가 오도 될 수 있습니까?

인물이 거짓말을하지 않는 오래된 격언이 있지만 거짓말 쟁이는 어떻게 알아낼 수 있는지 알고 있습니다. 어떤 의미에서 이것은 통계에 대한 사람들의 조심함을 나타냅니다. 통계적 해석으로 인해 데이터가 오해의 소지가있는 것처럼 보일 수 있습니다. 통계학 자의 데이터 해석과 통계 보고서의 핵심 요점으로 어떤 수치가 전달되는지에 따라 다릅니다. 예를 들어, 문법 학교에서 학생들은 이제 중앙 경향 측정을 연구합니다. 이는 평균, 중앙, 모드 및 범위입니다. 평균은 모든 데이터의 합으로 데이터 수로 나뉩니다. 예를 들어, 사람의 시험 점수의 합을 가져 와서 성적을 결정하기 위해 테스트 수로 나눌 수 있습니다. 그러나 평균은 정상적인 테스트 범위를 벗어난 숫자 인 특이 치라고 불리는 것에 의해 영향을받을 수 있습니다. 이것은 평균이 성과를 평가하는 오해의 소지가 될 수 있음을 시사 할 수 있습니다.

사람이 5 번의 테스트를 완벽하게 테스트하고 6 번째 테스트를 수행하지 않아 0을 얻지 못하면 평균은 이것을 반영합니다. 테스트의 가치가 모두 100 p예를 들어, 평균 점수는 대략 85%입니다. 그러나 이것은 0의 이상치 때문에이 경우 평균 성능을 제안하지는 않습니다.

사용될 수있는 중심 경향의 또 다른 척도는 중앙값 평가입니다. 중앙값은 수치 적으로 배열 된 데이터 그룹의 중간 수입니다. 통계학자가 중앙값을 평가하는 경우, 이것은 실제 성능의 평균 또는 평가중인 모든 것을 대표하지 않을 수 있습니다. 중앙값은 엄청날 수있는 데이터 범위를 설명 할 수 없으므로 오도 할 수 있습니다.

모드별로 평가 된 중심 경향은 단지 데이터 세트에서 가장 자주 발생하는 숫자를 보는 것을 의미합니다. 예를 들어 테스트 테이커의 모드는 100입니다. 그러나 이것은 테스트를 복용하지 못한 사람이 하나를 복용하지 못한 것은 아닙니다.

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통계가 오도 될 수있는 다른 방법설문 조사에서 아마도 설문 조사에서 설문 조사가 커뮤니티의 대표 샘플 인 정도입니다. 한 사람이 고등학생 그룹을 조사하고“1-5의 규모로 교육에 얼마나 행복합니까?”라고 묻습니다. 그룹이 "평균"학생을 대표하는지 여부에 따라 매우 다른 답변을 얻을 수 있습니다.

한 사람이 모두 대표 샘플과 같은 데이터를 출판하기 위해 환상적이고 잘 자금을 지원하는 학교에 다니는 학생 그룹을 설문 조사하면 의도적으로 오해의 소지가 있습니다. 성적이 다른 학교의 학생들에게 물어 보면 설문 조사는 더 대표적이고 공정 할 수 있습니다. 그러나 학생들에게 학교에 대해 어떻게 생각하는지 묻고 결과를 일반 인구의 대표 샘플로 출판하면 답변이 매우 비뚤어집니다.

숫자는 매우 구체적으로 보일 수 있으며 일부는 사실 인 것처럼 보이고 논란의 여지가없는 가치를 가지고 있기 때문에 숫자에 의해 오해됩니다. 따라서 통계적 daTA는 종종 오해의 소지가있는 방식으로 사용하여 숫자를 가진 사람들을 놀라게하고 분쟁의 물건을 사실처럼 보이게 할 수 있습니다. 평판이 좋은 통계 학자들은 질문을 일반화해야하며 인구를 대표하는 사람들에게 질문을 받아야한다는 것을 알고 있습니다.

그러나 숫자와 통계는 개인을 대표하지 않기 때문에 오해의 소지가있을 수 있습니다. 그들은 사람들이 아이디어, 제품 또는 정치 후보에 어떻게 반응하는지 보여줄 수 있습니다. 그들은 모든 무한 가변 자질의 한 사람이 어떻게 느끼는지 보여줄 수 없습니다.