Können Statistiken irreführend sein?

Es gibt ein altes Sprichwort, das don’t Lüge darstellt, aber Lügner können darstellen. Auf eine Weise stellt dieses people’s Vorsicht von Statistiken dar. Statistische Deutung kann Daten veranlassen, irreführend auszusehen. Sie hängt nach der statistician’s Deutung von Daten ab und welche Abbildungen zum Vorderteil als die springenden Punkte eines statistischen Reports geholt werden.

Z.B. in der Mittelschule, studieren Kursteilnehmer jetzt Masse von Tendenz zur Mitte, die mittler sind, mittlere, Modus und Strecke. Das Mittel ist eine Summe aller Daten, geteilt durch die Zahl Daten. Man z.B. konnte die Summe der Kerben eines person’ cen-Test erhalten und sie durch die Zahl Tests teilen, um einen Grad festzustellen. Jedoch kann Mittel beeinflußt werden durch, was einen Außenseiter genannt wird, eine Zahl, die außerhalb der normalen Strecke der Prüfung weit ist. Dieses kann vorschlagen, dass Mittel eine irreführende Weise des Festsetzens von Leistung sein kann.

Wenn eine Person fünf Tests tadellos nimmt und einen 6. Test nehmen nicht kann null folglich erwerbend, reflektiert das Mittel dieses. Wenn die Tests alle wert 100 Punkte zum Beispiel sind, ist die Mittelkerbe ein ungefähr 85%. Jedoch schlägt dieses nicht wirklich durchschnittliche Leistung in diesem Fall wegen des Außenseiters von null vor.

Ein anderes Maß von Tendenz zur Mitte, das verwendet werden kann, ist Auswertung des Mittelpunkts. Der Mittelpunkt ist die mittlere Zahl in einer Gruppe Daten, die numerisch geordnet werden. Wenn ein Statistiker für den Mittelpunkt auswertet, kann dieser möglicherweise nicht Repräsentant eines zutreffenden Durchschnittes der Leistung oder von sein, was auch immer ausgewertet wird. Der Mittelpunkt kann eine Datenstrecke nicht erklären, die enorm sein kann und irreführend folglich sein kann.

Tendenz zur Mitte bloß ausgewertet durch die Mittel des Modus, die eine Zahl betrachten, die häufig in einem Satz Daten auftritt. So hat der Testabnehmer zum Beispiel einen Modus von 100. Noch, reflektiert dieses nicht die Person, die den Test nimmt, der ein nehmen nicht gekonnt wird, das irreführend ist.

Andere Weisen, in denen Statistiken irreführend sein können, ist die Weise, in der Fragen, in einer Übersicht möglicherweise gestellt werden und zu dem der Grad die Übersicht eine Repräsentativprobe einer Gemeinschaft ist. Wenn man eine Gruppe School-Kursteilnehmer überblickt und um um das glückliche “How bitten sind Sie mit Ihrer Ausbildung auf einer Skala von 1-5? † man kann sehr verschiedene Antworten abhängig von erhalten, ob die Gruppe Repräsentant des “average† Kursteilnehmers ist.

Wenn man eine Gruppe Kursteilnehmer überblickt, die alle gerade wie erhalten und zu einer fantastischen, kapitalkräftigen Schule gehen, solche Daten wie eine Repräsentativprobe ist zu veröffentlichen, absichtlich irreführend zu sein. Wenn man Kursteilnehmer der verschiedenen Schulen mit verschiedenen Graden fragt, dann ist eine Übersicht wahrscheinlich, mehr Repräsentant zu sein und ehrlich. Jedoch wenn man Kursteilnehmer fragt, was sie an Schulen denken und dann die Resultate als Repräsentativprobe der breiten Bevölkerung veröffentlichen, werden die Antworten dann in hohem Grade geverdreht.

Zahlen können sehr konkret scheinen, und einige werden durch Zahlen einfach irregeführt, weil sie scheinen, Tatsache zu sein und einen unbestreitbaren Wert zu haben. So können statistische Daten in einer irreführenden Art und Weise wow häufig verwendet werden Leute mit Zahlen und lassen Sachen in der Debatte eher wie Tatsache scheinen. Hochwertige Statistiker wissen, dass Fragen generalisiert werden müssen, und müssen auch von den Leuten gefragt werden, die Bevölkerungen vertreten.

Jedoch können Zahlen und Statistiken irreführend sein, weil sie nicht die Einzelperson darstellen. Sie können zeigen, wie Leute “in general† auf eine Idee, auf ein Produkt oder auf einen politischen Anwärter reagieren. Sie können nicht zeigen, wie eine einzelne Person in allen seinen oder unendlich variablen Qualitäten sich fühlt.