As estatísticas podem ser enganosas?

Há um velho ditado de que os números não mentem, mas os mentirosos sabem como descobrir. Em certo sentido, isso representa a cautela das estatísticas pelas pessoas. A interpretação estatística pode fazer com que os dados pareçam enganosos. Depende da interpretação dos dados pelo estatístico e de quais números são destacados como pontos-chave de um relatório estatístico.

Por exemplo, na escola primária, os alunos agora estudam medidas de tendência central, que são média, mediana, modo e faixa. A média é uma soma de todos os dados, dividida pelo número de dados. Por exemplo, pode-se obter a soma das notas dos testes 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 discrepante, um número muito fora do intervalo normal de testes. Isso pode sugerir que a média pode ser uma maneira enganosa de avaliar o desempenho.

Se uma pessoa faz cinco testes perfeitamente e falha em fazer um sexto teste, obtendo assim um zero, a média reflete isso. Se todos os testes valem 100 pontos, por exemplo, a pontuação média é de aproximadamente 85%. No entanto, isso realmente não sugere desempenho médio neste caso, devido ao valor externo de zero.

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

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

Outras maneiras pelas quais as estatísticas podem ser enganosas é a maneira como as perguntas são feitas, talvez em uma pesquisa, e o grau em que a pesquisa é uma amostra representativa de uma comunidade. Se alguém pesquisar um grupo de estudantes do ensino médio e perguntar: "Você está satisfeito com sua educação em uma escala de 1 a 5?", Poderá obter respostas muito diferentes, dependendo se o grupo é representativo do aluno "médio".

Se alguém pesquisar um grupo de estudantes que aprendem direito e frequentar uma escola fantástica e bem financiada, publicar esses dados como uma amostra representativa deve ser deliberadamente enganoso. Se alguém perguntar a alunos de escolas diferentes com notas diferentes, é provável que uma pesquisa seja mais representativa e mais justa. No entanto, se alguém perguntar aos alunos o que eles acham das escolas e depois publicar 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 fatos e têm um valor indiscutível. Assim, os dados estatísticos costumam ser usados ​​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 ideia, a um produto ou a um candidato político. Eles não podem mostrar como uma única pessoa em todas as suas qualidades infinitamente variáveis ​​se sentirá.