As estatísticas podem ser enganosas?

Há um velho ditado que figuras não mentem, mas os mentirosos sabem como descobrir. Em certo sentido, isso representa a cautela das estatísticas das pessoas. A interpretação estatística pode fazer com que os dados pareçam enganosos. Depende da interpretação dos dados estatísticos e do que os números são trazidos à tona como os principais pontos de um relatório estatístico. A média é uma soma de todos os dados, dividida pelo número de dados. Por exemplo, pode -se obter a soma das pontuações de teste de uma pessoa e dividi -la pelo número de testes para determinar uma nota. No entanto, a média pode ser afetada pelo que é chamado de outlier, um número muito fora da faixa normal de teste. Isso pode sugerir que a média pode ser uma maneira enganosa de avaliar o desempenho. Se todos os testes valem 100 pOints, por exemplo, a pontuação média é de aproximadamente 85%. No entanto, isso realmente não sugere desempenho médio neste caso devido ao outlier de zero.

Outra medida de tendência central que pode ser usada é a avaliação da mediana. A mediana é o número do meio em um grupo de dados organizados numericamente. Se um estatístico avaliar para a mediana, isso pode não ser representativo de uma média verdadeira de desempenho ou do que estiver sendo avaliado. A mediana não pode explicar um intervalo de dados que pode ser enorme e, portanto, pode ser enganoso.

A tendência central avaliada pelo modo significa apenas analisar um número que ocorre com mais frequência em um conjunto de dados. Portanto, o tomador de teste, por exemplo, tem um modo de 100. No entanto, isso não reflete a pessoa que faz o teste falhou em fazer um, o que é enganoso.

Outras maneiras pelas quais as estatísticas podem ser enganosas é a maneira como as perguntastalvez sejam solicitados em uma pesquisa e no grau em que a pesquisa é uma amostra representativa de uma comunidade. Se alguém examina um grupo de estudantes do ensino médio e pergunte: "Quão feliz você está com sua educação em uma escala de 1-5?" Pode -se obter respostas muito diferentes, dependendo de o grupo ser representativo do aluno "médio".

Se alguém examina um grupo de estudantes que todos se seguem e vá para uma escola fantástica e bem financiada, publicar dados como uma amostra representativa, deve ser deliberadamente enganosa. Se alguém perguntar a estudantes de escolas diferentes com graus diferentes, é provável que uma pesquisa seja mais representativa e mais justa. No entanto, se alguém perguntar aos alunos o que eles pensam das escolas e depois publica os resultados como uma amostra representativa da população em geral, as respostas serão altamente distorcidas.

Os números

podem parecer muito concretos e alguns são enganados por números simplesmente porque parecem ser fatos e têm um valor indiscutível. Assim, DaA TA pode frequentemente ser usada de maneira enganosa para impressionar as pessoas com números e fazer com que as coisas em disputa pareçam mais fatos. Estatísticos respeitáveis ​​sabem que as perguntas precisam ser generalizadas e também precisam ser feitas às pessoas que representam populações.

No entanto, números e estatísticas podem ser enganosos porque não representam o indivíduo. Eles podem mostrar como as pessoas "em geral" respondem a uma idéia, a um produto ou a um candidato político. Eles não podem mostrar como uma única pessoa em todas as suas qualidades infinitamente variáveis ​​se sentirão.