Hogyan lehet elkerülni a statisztikai félreértelmezés hét halálos bűnt?

A statisztika hasznos eszköz a körülöttünk lévő világ mintáinak megértéséhez. De intuíciónk gyakran cserben hagy bennünket, amikor a minták értelmezéséről van szó. Ebben a sorozatban megvizsgáljuk néhány gyakori hibát, amelyet elkövetünk, és hogyan kerülhetjük el azokat, ha statisztikákra, valószínűségre és kockázatokra gondolunk.A beszélgetés

1. Feltételezve, hogy a kis különbségek értelmesek

A részvénypiacon tapasztalható napi ingadozások nagy része inkább a véletlen, mint bármi értelmes. A közvélemény -kutatások közötti különbségek, amikor az egyik fél egy -két ponttal előrébb jár, gyakran csak statisztikai zaj.

Elkerülheti, hogy hibás következtetéseket vonjon le az ilyen ingadozások okairól, ha követeli a számokkal kapcsolatos „hibahatár” megtekintését.

Ha a különbség kisebb, mint a hibahatár, akkor valószínűleg nincs érdemi különbség, és az eltérés valószínűleg csak a véletlenszerű ingadozásoknak köszönhető.

Hogyan lehet elkerülni a statisztikai félreértelmezés hét halálos bűnt?A hibasávok a pontszám bizonytalanságát mutatják. Ha az ilyen hibahatárok átfedik egymást, akkor a különbség valószínűleg a statisztikai zajnak köszönhető.


belső feliratkozási grafika



2. A statisztikai szignifikancia összeegyeztetése a valós jelentőséggel

Gyakran hallunk általánosításokat arról, hogy két csoport valamilyen módon különbözik egymástól, például arról, hogy a nők táplálóbbak, míg a férfiak fizikailag erősebbek.

Ezek a különbségek gyakran a sztereotípiákra és a népi bölcsességre támaszkodnak, de gyakran figyelmen kívül hagyják az emberek hasonlóságát a két csoport között, és a csoportokon belüli emberek közötti különbségeket.

Ha véletlenszerűen választ két férfit, akkor valószínűleg elég sok különbség lesz a fizikai erejükben. És ha egy férfit és egy nőt választ, akkor a nevelés szempontjából nagyon hasonlóak lehetnek, vagy a férfi jobban ápolja, mint a nő.

Ezt a hibát elkerülheti, ha megkérdezi a csoportok közötti különbségek „hatásméretét”. Ez annak a mértéke, hogy mennyire különbözik az egyik csoport átlaga a másik átlagától.

Ha a hatás mérete kicsi, akkor a két csoport nagyon hasonló. Még akkor is, ha a hatás nagy, a két csoportban még mindig nagy eltérések vannak, így az egyik csoport nem minden tagja különbözik egy másik csoport minden tagjától.


3. A szélsőségek figyelmen kívül hagyása

A hatás méretének másik oldala akkor releváns, ha a dolog, amire fókuszál, „normális eloszlás”(Néha„ haranggörbének ”is nevezik). Ez az, ahol a legtöbb ember közel van az átlagos pontszámhoz, és csak egy apró csoport jóval az átlag felett vagy alatt van.

Amikor ez megtörténik, a csoport teljesítményének egy kis változása olyan különbséget eredményez, amely az átlagember számára semmit sem jelent (lásd a 2. pontot), de radikálisabban megváltoztatja a szélsőségek jellegét.

Kerülje el ezt a hibát, ha elgondolkozik azon, hogy szélsőségekkel foglalkozik -e vagy sem. Amikor átlagos emberekkel van dolgában, a kiscsoportos különbségek gyakran nem számítanak. Ha sokat törődik a szélsőségekkel, a kiscsoportos különbségek rengetegre számíthatnak.

Hogyan lehet elkerülni a statisztikai félreértelmezés hét halálos bűnt?Ha két populáció normális eloszlást követ, akkor a különbségek a szélsőségeknél jobban nyilvánvalóak, mint az átlagok.


4. Bízó véletlen

Tudta, hogy van egy korreláció az emberek száma, akik minden évben megfulladtak az Egyesült Államokban az uszodába esés és a Nicholas Cage -ben megjelent filmek között?

Hogyan lehet elkerülni a statisztikai félreértelmezés hét halálos bűnt?De van -e ok -okozati összefüggés? tylervigen.com

Ha elég alaposan megnézi, érdekes mintákat és összefüggéseket találhat, amelyek pusztán a véletlennek köszönhetők.

Az, hogy két dolog egyszerre, vagy hasonló mintázatokban változik, még nem jelenti azt, hogy összefüggnek.

Kerülje el ezt a hibát, ha megkérdezi, mennyire megbízható a megfigyelt asszociáció. Ez egyszeri eset, vagy többször előfordult? Megjósolhatók -e a jövőbeli egyesületek? Ha csak egyszer látta, akkor valószínűleg véletlenszerűségnek köszönhető.


5. Az ok -okozati összefüggések visszaszerzése

Ha két dolog - például a munkanélküliség és a mentálhigiénés kérdések - összefüggésben állnak egymással, csábító lehet egy „nyilvánvaló” ok -okozati utat látni - azt mondják, hogy a mentális egészségügyi problémák munkanélküliséghez vezetnek.

De néha az ok -okozati út a másik irányba megy, mint például a munkanélküliség, amely mentális egészségügyi problémákat okoz.

Akkor kerülheti el ezt a hibát, ha eszébe jut, hogy gondoljon a fordított okozati összefüggésre, amikor összefüggést lát. Más irányba is mehet a befolyás? Vagy mehet mindkét irányba, létrehozva egy visszacsatolási ciklust?


6. Elfelejtve figyelembe venni a külső okokat

Az emberek gyakran nem tudják értékelni a lehetséges „harmadik tényezőket” vagy külső okokat, amelyek összefüggést hozhatnak létre két dolog között, mivel mindkettő valójában a harmadik tényező eredménye.

Például összefüggés lehet az éttermekben való étkezés és a jobb szív- és érrendszeri állapot között. Ebből arra lehet következtetni, hogy ok -okozati összefüggés van a kettő között.

Kiderülhet azonban, hogy azok, akik megengedhetik maguknak, hogy rendszeresen étkezzenek az éttermekben, magas társadalmi -gazdasági helyzetben vannak, és megengedhetik maguknak a jobb egészségügyi ellátást is, és ez az egészségügy javítja a szív- és érrendszer egészségét.

Ezt a hibát elkerülheti, ha megjegyzi, hogy a korreláció észlelésekor a harmadik tényezőre kell gondolnia. Ha egy dolgot követ, mint lehetséges okot, kérdezze meg magától, hogy mi okozza ezt a dolgot? Ez a harmadik tényező okozhatja mindkét megfigyelt eredményt?


7. Csalóka grafikonok

Sok balhé történik a függőleges tengely skálázásában és címkézésében a grafikonokon. A címkéken fel kell tüntetni a megjelenített tartalmak teljes tartalmát.

Néha azonban a grafikonkészítő szűkebb tartományt választ, hogy egy kis különbség vagy összefüggés hatásosabb legyen. A 0 -tól 100 -ig terjedő skálán két oszlop ugyanolyan magasságúnak tűnhet. De ha ugyanazokat az adatokat csak 52.5 és 56.5 között ábrázolja, akkor ezek drasztikusan eltérőek lehetnek.

Ezt a hibát elkerülheti, ha figyelmesen feljegyzi a gráf címkéit a tengelyek mentén. Legyen különösen szkeptikus a címkézetlen grafikonokkal szemben.

Hogyan lehet elkerülni a statisztikai félreértelmezés hét halálos bűnt?A grafikonok mesélhetnek - a különbségek a skálától függően nagyobbak vagy kisebbek.

A szerzőről

Winnifred Louis, szociálpszichológiai docens, A Queenslandi Egyetem és Cassandra Chapman, szociálpszichológiai doktorjelölt, A Queenslandi Egyetem

Ezt a cikket eredetileg közzétették A beszélgetés. Olvassa el a eredeti cikk.

Kapcsolódó könyvek:

at InnerSelf Market és Amazon