Statistiek is 'n nuttige hulpmiddel om die patrone in die wêreld rondom ons te verstaan. Maar ons intuïsie laat ons dikwels toe om die patrone te interpreteer. In hierdie reeks kyk ons na sommige van die algemene foute wat ons maak en hoe om dit te vermy wanneer ons dink aan statistiek, waarskynlikheid en risiko.
1. Aanvaar dat klein verskille betekenisvol is
Baie van die daaglikse skommelinge in die aandelemark verteenwoordig kans eerder as enigiets betekenisvol. Verskille in meningspeilings wanneer een party voor 'n punt of twee voorlê, is dikwels net statistiese geraas.
U kan vermy foutiewe gevolgtrekkings oor die oorsake van sulke skommelinge deur te eis om die "marge van foute" wat verband hou met die getalle te sien.
As die verskil kleiner is as die foutmarge, is daar waarskynlik geen betekenisvolle verskil nie, en die variasie is waarskynlik net na willekeurige skommelinge.
Foutstawe illustreer die mate van onsekerheid in 'n telling. Wanneer sulke foute oorvleuel, is die verskil waarskynlik te danke aan statistiese geraas.
2. Vergelyk statistiese betekenisvolheid met werklike betekenis
Ons hoor dikwels veralgemenings oor hoe twee groepe op een of ander manier verskil, soos dat vroue meer koester, terwyl mans fisies sterker is.
Hierdie verskille trek dikwels op stereotipes en volk wysheid, maar ignoreer dikwels die ooreenkomste in mense tussen die twee groepe en die variasie in mense binne die groepe.
As jy twee mans ewekansig kies, is daar heelwat verskil in hul fisiese krag. En as jy een man en een vrou kies, kan hulle uiteindelik baie soortgelyk wees in terme van koestering, of die man kan meer koester as die vrou.
U kan hierdie fout vermy deur te vra vir die "effekgrootte" van die verskille tussen groepe. Dit is 'n mate van hoeveel die gemiddeld van een groep verskil van die gemiddeld van 'n ander.
As die effekgrootte klein is, is die twee groepe baie soortgelyk. Selfs as die effekgrootte groot is, sal die twee groepe waarskynlik heelwat variasie in hulle hê, dus nie alle lede van een groep sal van alle lede van 'n ander groep verskil nie.
3. Versuim om na uiterstes te kyk
Die flipside van effekgrootte is relevant wanneer die ding waarop jy fokus, volg 'n "normale verspreiding"(Soms 'n" klokkromme "genoem). Dit is waar die meeste mense naby die gemiddelde telling is en slegs 'n klein groepie is goed bo of goed onder die gemiddelde.
Wanneer dit gebeur, lewer 'n klein verandering in prestasie vir die groep 'n verskil wat niks vir die gemiddelde persoon beteken nie (sien punt 2), maar dit verander die karakter van die uiterstes meer radikaal.
Vermy hierdie fout deur te reflekteer of jy te doen het met uiterstes of nie. Wanneer jy met gemiddelde mense handel, maak klein groepverskille dikwels nie saak nie. As jy baie omgee oor die uiterstes, kan klein groepverskille groot hoeveelhede maak.
Wanneer twee bevolkings 'n normale verspreiding volg, sal die verskille tussen hulle meer duidelik wees as die gemiddeldes.
4. Vertroue toevallig
Het jy geweet daar is 'n korrelasie tussen die aantal mense wat elke jaar in die Verenigde State verdrink het deur in 'n swembad te val en die aantal films wat Nicholas Cage verskyn het?
Maar is daar 'n oorsaaklike verband? tylervigen.com
As jy hard genoeg lyk, kan jy interessante patrone en korrelasies vind wat bloot toevallig toeval.
Net omdat twee dinge op dieselfde tyd verander, of in soortgelyke patrone, beteken dit nie dat hulle verwant is nie.
Vermy hierdie fout deur te vra hoe betroubaar die waargenome vereniging is. Is dit 'n eenmalige, of het dit al verskeie kere gebeur? Kan toekomstige verenigings voorspel word? As jy dit eers een maal gesien het, is dit waarskynlik as gevolg van willekeurige kans.
5. Om oorsaak terug te kry
Wanneer twee dinge gekorreleer word - sê werkloosheids- en geestesgesondheidskwessies - dit sal dalk aanloklik wees om 'n "ooglopende" oorsaaklike pad te sien - sê geestesgesondheidsprobleme lei tot werkloosheid.
Maar soms gaan die oorsaaklike pad in die ander rigting, soos werkloosheid wat geestesgesondheidskwessies veroorsaak.
U kan hierdie fout vermy deur te onthou om agteroorsaklikheid te dink wanneer u 'n assosiasie sien. Kan die invloed in die ander rigting plaasvind? Of kan dit beide maniere gaan, 'n terugvoerlus skep?
6. Vergeet om buite oorsake te oorweeg
Mense versuim dikwels om moontlike "derde faktore" of buite-oorsake te evalueer, wat 'n assosiasie tussen twee dinge kan veroorsaak omdat beide eintlik uitkomste van die derde faktor is.
Byvoorbeeld, daar kan 'n verband wees tussen eet by restaurante en beter kardiovaskulêre gesondheid. Dit kan jou lei om te glo daar is 'n oorsaaklike verband tussen die twee.
Dit kan egter blyk dat diegene wat gereeld by restaurante kan eet, in 'n hoë sosio-ekonomiese konsentrasie is, en ook beter gesondheidsorg kan bekostig, en dit is die gesondheidsorg wat beter kardiovaskulêre gesondheid bied.
U kan hierdie fout vermy deur te onthou om oor derde faktore te dink wanneer u 'n korrelasie sien. As jy op een ding as moontlike oorsaak opvolg, vra jouself af wat op sy beurt daardie ding veroorsaak? Kon daardie derde faktor beide waargenome uitkomste veroorsaak?
7. Misleidende grafieke
Daar is baie onheil in die skaal en etikettering van die vertikale as op grafieke. Die etikette moet die volle betekenisvolle reeks van wat jy ook al sien, wys.
Maar soms kies die grafiekmaker 'n kleiner reeks om 'n klein verskil te maak of assosiasie lyk meer impakvol. Op 'n skaal van 0 tot 100 kan twee kolomme dieselfde hoogte sien. Maar as jy dieselfde data net van 52.5 na 56.5 wys, kan dit baie anders lyk.
U kan hierdie fout vermy deur die etikette van die grafiek langs die asse te gebruik. Wees veral skepties teenoor ongemerkte grafieke.
Grafieke kan 'n storie vertel - verskille lyk groter of kleiner, afhangende van die skaal.
Oor Die Skrywer
Winnifred Louis, Medeprofessor, Sosiale Sielkunde, Die Universiteit van Queensland en Cassandra Chapman, PhD Kandidaat in Sosiale Sielkunde, Die Universiteit van Queensland
Hierdie artikel is oorspronklik gepubliseer op Die gesprek. Lees die oorspronklike artikel.
Verwante Boeke:
at InnerSelf Market en Amazon
