Медицина, политика, страхование, бизнес – какую бы сферу мы не выбрали, статистика плотно связана с любой из них. И, конечно же, она сильно влияет на нашу жизнь. Мы склонны доверять числам больше, чем каким-либо иным данным. Тем не менее, даже в такой, казалось бы, чисто математической области, есть место для манипуляций. Как избежать неправильной интерпретации статистических данных – читайте в статье.
Выборки
Первое, на что вы должны обратить внимание при изучении результатов статистических исследований – выборка. Поскольку невозможно опросить всех, социологи останавливаются на каком-то количестве случайно выбранных людей, которые должны отражать общую картину. Это – так называемая репрезентативная выборка. Но нередко бывает и по-другому.
В 1948 году все опросы предсказывали победу на очередных выборах президента США кандидату Томасу Дьюи. Однако главное кресло страны досталось Гарри Трумэну. Почему так случилось? Социологи взяли очень большую выборку, но опрашивали людей по телефонам. Но в те времена это устройство имели лишь ограниченный процент американцев, преимущественно жителей крупных городов. В результате из исследования выпал огромный пласт населения. Тогда это было случайностью, но очень часто выборка может использоваться и для манипуляций.
Средние значения
Большинство людей под «средним» подразумевают «среднее арифметическое». Например, если у одной семьи 3 ребенка, а у другой 1, то «в среднем» у них по 2. Однако в статистике есть и другие величины с похожим названием. Этим часто пользуются манипуляторы.
У некоего босса есть 5 сотрудников, каждому из которых он платит разную зарплату:
- сотрудник А — $500 000;
- сотрудник B — $25 000;
- сотрудник С — $15 000;
- сотрудник D — $5 000;
- сотрудник E — $5 000.
Какие же средние значения можно получить из этой выборки? Вот они:
- Среднее арифметическое – $110 000 долларов – равно сумме всех зарплат, поделенной на количество сотрудников;
- Срединное значение (медиана) – $15 000 – отражает распределение величин относительно центрального значения. Половина всех чисел больше него, половина – меньше;
Таким образом, манипулятор может представить среднюю зарплату сотрудников с какой угодно стороны – преувеличить ее или приуменьшить.
Экстремальная точность
Как уже отмечалось, мы очень верим числам. Особенно точным числам. В большинстве случаев – тем, у которых есть еще несколько знаков после запятой.
Скажем, если в опросе будет сообщаться, что некую партию поддерживает 41,25% человек, то мы поверим ему с большей вероятностью, чем если бы там было написано 40%. Этим приемом часто пользуются, чтобы придать информации наукообразие.
Значимость различий
Уровень безработицы упал с 9% до 8,8%. О чем это говорит? О конце экономического спада? На самом деле нет. Минимальные различия в величинах, скорее всего, отражают случайные колебания, и никоим образом не указывают на какие-либо постоянные тенденции. Если в одном из городов средний рост составляет 1,75 м, а в другом 1,73 м – значит ли это, что жители первого более высокорослы? Скорее всего, нет. Для того чтобы делать какие-либо серьезные выводы, статистические измерения должны показать более значимые различия.
Некорректная экстраполяция
По сути это пример искаженного мышления по аналогии в статистике. Об экстраполяции говорят, когда переносят выводы из одной выборки на другую (с иными характеристиками). К примеру, на основании предпочтений представителей мужского пола, судят об особенностях всего населения. Также к этому типу когнитивных ошибок относят и прогнозы, основанные на тенденциях прошлого. Так, если спринтер на предыдущих тренировках показывал все меньшее время на дистанции, то можно сделать неверный вывод, что рано или поздно он сможет пробежать стометровку за 1 с.
Резюме
Несмотря на то, что статистика является точной математической наукой, она очень хорошо подходит для манипуляций, поскольку оперирует вероятностными величинами, которые можно интерпретировать по-разному. Люди склонны доверять числам, что еще больше усиливает ее воздействие. Чтобы избежать статистических когнитивных искажений, необходимо четко понимать терминологию и методы данной науки.
