Cheat cu date statistice

Utilizați o înregistrare controlată. Cele mai fiabile înregistrări nu sunt numai mari, ci și împrăștiate pe scară largă. Un geolog care studiază tipurile de minerale găsite într-un deșert obține rezultate mai bune prin luarea mai multor probe în locuri diferite decât prin colectarea a 1000 de probe într-un singur loc. Prin limitarea sferei de colectare a datelor, puteți influența semnificativ rezultatele.

• Uneori o astfel de procedură este semnificativă și intenționată. De exemplu, demografii doresc să afle despre ocupațiile practicate de bărbați și, prin urmare, pun la îndoială numai pe bărbați. Atâta timp cât o astfel de restricție este clară din date, este perfect legitim să se procedeze.
• Seria de date a proiectelor mici de cercetare de la universități tind să reprezinte adesea un set de date controlat ca rezultat general. Motivul pentru aceasta este că multe proiecte de la universități nu au suficient timp și bani pentru a colecta probe la scară largă ale cetățenilor obișnuiți și, în schimb, să se concentreze asupra rezultatelor studenților. Acest lucru, la rândul său, nu este o problemă atâta timp cât faptele apar clar din studiu, dar ziarele în căutare de titluri doresc să arunce acest detaliu în afară, pentru a bate mici studii universitare.

Utilizați o înregistrare dezechilibrată. Această tehnică este deosebit de inteligentă, deoarece permite rezultate neclară, chiar dacă multe detalii sunt date vizualizatorului. Trucul este de a folosi date care nu pot fi comparate în mod rezonabil, ci tratează-le ca fiind echivalente. De exemplu, s-ar putea compara un oraș de 100.000 de locuitori, care a acumulat 10.000 de locuitori noi în ultimii zece ani, cu un sat de 10 locuitori, în care s-au mutat încă 10 locuitori. Comparația procentuală arată că satul a crescut mult mai repede decât orașul.

• Această tehnică este folosită uneori de persoanele care analizează datele de piață pentru a oferi o imagine înșelătoare a cifrelor de vânzări. Să presupunem că se observă vânzările de mere și portocale, dar chiar și în timp ce studiul este în desfășurare, nu mai există portocale din cauza unei strangulări. Dacă veți continua studiul, veți vedea dintr-o dată un salt al creșterii relative a vânzărilor de mere în comparație cu portocalele, chiar dacă nu este probabil ca merele să fie într-o cerere mult mai mare brusc.

Utilizați numere foarte mari sau mici pe axa y. Să presupunem că intervalele de date de la 1 la 50. Pentru a ascunde diferențele, la fața locului axa y în trepte de 100 DAR le peste măsură pentru a accentua faptul că acestea reprezintă în 1/10 trepte. Diferența între 3 și 10 arată gigantic pe o scară de zecimi (sunt de 70 de unități!), Dar este aproape invizibil pe un grafic de 100 de pasi (acestea sunt mult mai puțin decât o unitate în afară!).

Porniți jumătatea axei y în seria de date. Dacă înregistrarea dvs. variază de la 11 la 51, puteți face cel mai mic număr să fie mai mic și cel mai înalt număr chiar mai mare, având axa y pornind la 10. Deci bara de 11 este doar dincolo de axa x. Este practic inexistent dacă nimeni nu se uită îndeaproape și observă că graficul începe la 10 și nu 0.

• Valoarea 51 pe acest grafic arată de 50 de ori mai mare decât valoarea 11 deoarece este o singură unitate ridicată. Dacă ați pornit graficul la 0, bara cu valoarea 51 ar fi fost de numai cinci ori mai mare decât bara valorii 11.

Utilizați scalarea necorespunzătoare. Dacă găsiți cuvintele "nu la scară" oriunde în nota de subsol, ați întâmpinat probabil un exemplu. Nu se întâmplă întotdeauna cu intenții rău intenționate, uneori numerele dintr-un set de date sunt atât de diferite încât devine imposibil să le reprezinte cu exactitate pe aceeași pagină. Dar această metodă poate fi de asemenea folosită pentru a induce în eroare oamenii.

• De exemplu, o prezentare vizuală a mărimii poate fi afișată la scară mare, dar nu la scara de lățime, iar obiectul (cum ar fi o clădire) pare mai mare și, de asemenea, mai subțire sau mai larg decât este de fapt.