통계가 오해의 소지가 있습니까?

인물은 거짓말을하지 않는 오래된 속담이 있지만 거짓말 쟁이는 그 방법을 알고 있습니다. 어떤 의미에서 이것은 사람들의 통계에 대한주의를 나타냅니다. 통계 해석으로 인해 데이터가 오도 될 수 있습니다. 이는 통계학 자의 데이터 해석과 통계 보고서의 핵심 요점으로 어떤 수치가 가장 먼저 나오는지에 달려 있습니다.

예를 들어, 문법 학교에서 학생들은 이제 평균, 중간, 모드 및 범위 인 중심 경향의 측정을 공부합니다. 평균은 모든 데이터의 합을 데이터 수로 나눈 값입니다. 예를 들어, 사람의 시험 점수의 합계를 구한 후 시험 횟수로 나누어 성적을 결정할 수 있습니다. 그러나 평균은 일반적인 테스트 범위를 훨씬 벗어나는 이상치 (outlier)에 의해 영향을받을 수 있습니다. 이것은 평균이 성과를 평가하는 오해의 소지가있는 방법임을 암시 할 수 있습니다.

사람이 5 번의 시험을 완벽하게 치르고 6 번의 시험에 실패하여 0을 얻는다면 평균은 이것을 반영합니다. 예를 들어 테스트의 점수가 모두 100 점인 경우 평균 점수는 약 85 %입니다. 그러나 이것이 0의 특이 값으로 인해이 경우 평균 성능을 실제로 제안하지는 않습니다.

사용될 수있는 중심 경향의 다른 척도는 중앙값의 평가이다. 중앙값은 숫자로 배열 된 데이터 그룹의 중간 숫자입니다. 통계학자가 중앙값을 평가하는 경우 이는 실제 평균 성능 또는 평가중인 항목을 나타내지 않을 수 있습니다. 중앙값은 막대 할 수 있고 따라서 오도 될 수있는 데이터 범위를 설명 할 수 없습니다.

모드로 평가되는 중앙 경향은 단순히 데이터 집합에서 가장 자주 발생하는 숫자를 보는 것을 의미합니다. 예를 들어 시험 응시자는 모드가 100입니다. 그러나 이것은 시험을 치르는 사람이 시험을 치르지 않은 사람을 반영하지 않습니다.

통계가 오도 할 수있는 다른 방법은 질문을하는 방법, 설문 조사, 설문 조사가 커뮤니티의 대표 표본 인 정도입니다. 고등학생 그룹을 대상으로 설문 조사를하고 "1-5 점 규모의 교육에 얼마나 만족하십니까?"라고 물으면 그룹이 "평균"학생을 대표하는지 여부에 따라 다른 답변을 얻을 수 있습니다.

모든 학생들이 곧바로 똑바로 찾아 가서 훌륭하고 자금이 좋은 학교에 다니는 학생들을 대상으로 설문 조사를하는 경우, 그러한 데이터를 대표 샘플로 게시하는 것은 의도적으로 오도하는 것입니다. 다른 성적을 가진 다른 학교의 학생들에게 물어 보면 설문 조사가 더 대표적이고 공정 할 것입니다. 그러나 학생들에게 학교에 대한 생각을 묻고 그 결과를 일반인의 대표 표본으로 발표하면 답이 크게 왜곡됩니다.

숫자는 매우 구체적으로 보일 수 있으며, 일부는 사실 인 것처럼 보이고 논란의 여지가없는 수치이기 때문에 숫자에 의해 오도됩니다. 따라서 통계 데이터는 종종 숫자를 가진 사람들을 놀라게하고 분쟁의 사안을 사실처럼 보이게하는 오해의 소지가있는 방식으로 사용될 수 있습니다. 평판이 좋은 통계학자는 질문을 일반화해야하며 인구를 대표하는 사람들에게 질문을해야한다는 것을 알고 있습니다.

그러나 숫자와 통계는 개인을 나타내지 않기 때문에 오해의 소지가 있습니다. 그들은 사람들이 일반적으로 아이디어, 제품 또는 정치 후보에 어떻게 반응하는지 보여줄 수 있습니다. 그들은 자신의 무한 가변 특성에서 한 사람이 어떻게 느끼는지 보여줄 수 없습니다.