كيفية الكذب مع الإحصاءات

How to Lie With Statistics
by Darrell Huff

كيفية الكذب مع الإحصاءات
بواسطة داريل هوف
في العلوم
تعلم كيفية استخدام الشركات للإحصاءات لخداع والتلاعب بالرأي العام اليوم أخبارنا تقصف بالمعلومات الإحصائية. يتم منحنا متوسطات ونسب مئوية وأكثر من ذلك ، ومن المتوقع ببساطة أن نثق في هذه الأرقام دون شك. وقد أدرك ه. ج. ويلز أهمية فهم هذه المعلومات بقوله: “سيكون التفكير الإحصائي في يوم من الأيام ضروريا للمواطنة الفعالة مثل القدرة على القراءة والكتابة”. لسوء الحظ ، لا يملك الكثيرون في المجتمع شعورا قويا بالتفكير الإحصائي ، ويستفيد الكتاب من ذلك باستخدام المفردات والأرقام اللازمة لخداع قرائهم. للوهلة الأولى، تبدو الأرقام موثوقة وجديرة بالثقة، ولكن إذا ألقيت نظرة أعمق، فقد تجد أن هناك أكثر مما تراه العين. في جميع أنحاء كيفية الكذب مع الإحصاءات ، داريل هوف سهم الحيل الكتاب استخدامها في الإحصاءات لصالحهم. كما تقرأ، عليك أن تتعلم عندما يكون من الأسلم إحصائيا لدفع، وكيفية إنشاء أفضل عينة في دراسة، ولماذا عد جميع الفاصوليا هو ببساطة من الصعب جدا.

مقدمة
عندما انتقل المؤلف داريل هوف من أيوا إلى كاليفورنيا، يتذكر أن حماه قال “هناك الكثير من الجرائم هنا”. ووفقا للصحيفة التي كان يقرأها حماه، كان هناك. غير أن المشكلة في الإحصاءات هي أنها تستند إلى عينة متحيزة، ومثل العديد من الإحصاءات المتطورة، “كانت مذنبة بالارتباط شبه: فقد افترضت أن الحيز المخصص للصحف للإبلاغ عن الجريمة هو مقياس لمعدل الجريمة”. لسوء الحظ ، فإن المتوسطات والاتجاهات والرسوم البيانية ليست دائما كما تبدو. هناك لغة سرية من الإحصاءات التي تهدف إلى الإثارة، وتضخيم، والخلط، والتبسيط المفرط. بطبيعة الحال ، والأساليب الإحصائية والمصطلحات الإحصائية ضرورية عند الإبلاغ عن البيانات الجماعية للاتجاهات الاجتماعية والاقتصادية ، وظروف العمل ، واستطلاعات الرأي ، ولكن إذا كان الكتاب لا يستخدمون الكلمات بأمانة والقراء لا يعرفون ما تعنيه ، فإن النتيجة يمكن أن تتحول فقط إلى هراء. والأسوأ من ذلك ، والكتاب استخدام الإحصاءات لخداع وخداع القراء ، وأنهم يعرفون كل الحيل. الحمد لله، أنت، شخص صادق، يمكن أن تتعلم هذه الحيل للدفاع عن النفس.
الفصل 1 : إنه من المستحيل تقريبا لإنشاء عينة عشوائية حقا
تخيل أن لديك برميل من الفاصوليا، وبعض الأحمر وبعض الأبيض، وتريد معرفة بالضبط كم من كل لون لديك. حسنا، هناك طريقة واحدة للقيام بذلك: عد ‘م. ومع ذلك، تستغرق هذه العملية وقتا طويلا وصعبة. لا أحد يريد أن يسكب الفاصوليا على الأرض ويحسبها بشكل فردي، صحيح؟ ومع ذلك، يمكنك معرفة عدد الأحمر تقريبا بطريقة أسهل بكثير. ببساطة سحب حفنة من الفاصوليا، عدها، والرقم أن النسبة ستكون هي نفسها من خلال كل برميل.
تتضمن هذه الطريقة إنشاء عينة ، وهي مجموعة بيانات تم اختيارها بعناية وتستخدم لتمثيل كل الشيء الذي ترغب في تحليله – في هذا السيناريو ، لون الفاصوليا. 22 – أخذ العينات هو أساس الإحصاءات الختامية؛ لذلك، فمن الضروري للغاية إنشاء عينة جيدة. معايير عينة جيدة هو أنها كبيرة بما فيه الكفاية واختار بشكل صحيح لتمثيل كامل جيدا بما فيه الكفاية. إذا لم يكن الأمر كذلك، فقد يكون غير دقيق أو متحيز. على سبيل المثال، ذكرت مجلة تايم ذات مرة أن “متوسط ييلمان، فئة ’24، يجعل $25,111 في السنة.” لكن كيف حصلوا على هذا الرقم؟ أولا، كان عليهم الحصول على عينة محسوبة من المبالغ التي قال رجال جامعة ييل إنهم كسبوها. هل بالغ أي منهم؟ هل قلل آخرون من المبلغ لأغراض ضريبية؟ نحن لا نعرف. ثانيا، جاءت العينة من تلك التي تخرجت من جامعة ييل في عام 1924، قبل خمسة وعشرين عاما من إجراء الدراسة. هل اتصل الباحثون بكل خريج؟ بالتأكيد، بعض العناوين غير معروفة أو تم إرسال الاستبيانات ولم يتم إرجاعها. و “من هم الأغنام الصغيرة المفقودة في جامعة ييل” التي عناوينها غير معروفة؟ أصحاب الدخل الكبير – رجال وول ستريت؟ مدراء الشركات؟ المديرين التنفيذيين التصنيع؟ لا. عناوين الأغنياء ليس من الصعب التحدث بها. إنهم الكتبة والكتاب والفنانون وما إلى ذلك الذين عناوينهم غير معروفة. وبعبارة أخرى ، فإن العينة لم تكن جيدة وفشلت في تمثيل الكل.
لكي تمثل العينة الكل، يجب أن تكون عشوائية. لسوء الحظ ، عينة عشوائية بحتة على حد سواء صعبة ومكلفة للحصول عليها. إذا كنت تريد عينة عشوائية حقا، يجب عليك اختيار عشوائيا مجموعة العينة الخاصة بك بغض النظر عن الدخل والطبقة الاجتماعية والعمر والعرق، الخ. هذا يبدو أسهل من القيام به. على سبيل المثال، إذا عدنا إلى برميلنا من الفاصوليا الحمراء والبيضاء، دعونا نفترض أننا سحبنا حفنة عشوائية لعينتنا. ماذا لو لم يكن البرميل مختلطا وانت فقط أمسكت حفنة من الفاصوليا الحمراء من الأعلى؟ سوف تستنتج عينتك أن البرميل مليء بالفاصوليا الحمراء. ونتيجة لذلك، كنت قد جربت التحيز عينة، مماثلة لتلك التي من خريجي جامعة ييل.
الفصل 2: عينات غير عشوائية تؤدي إلى التحيز عينة
فكيف يمكننا تجنب العينات المتحيزة؟ يمكننا سكب برميل كامل من الفاصوليا والعد لهم بشكل فردي، ولكن يمكننا أيضا استخدام استراتيجية تسمى أخذ العينات العشوائية الطبقية. للحصول على عينة طبقية، يجب عليك أولا تقسيم الكون الخاص بك إلى عدة مجموعات بما يتناسب مع انتشارها المعروفة. ومن هنا ، وتحديد هذه النسبة ، حيث يمكن أن تحدث مشكلة. قد لا تكون معلوماتك حول النسبة صحيحة.
على سبيل المثال، لنفترض أن كونكم يتألف من نباتيين، كيف تعرفون ما هي نسبة جنس معين، أو عرق، أو فئة عمرية معينة؟ بدون قاعدة بيانات ضخمة من هذه المعلومات ، فمن الصعب بشكل لا يصدق أن نعرف. بدلا من ذلك ، ستحتاج إلى عينة عشوائية داخل كل مجموعة فرعية ثم إجراء مقابلات عشوائية مع أشخاص من كل مجموعة فرعية ، مثل النباتيين السود والنباتيين تحت سن 18 عاما والنباتيين ذوي الدخل المنخفض وما إلى ذلك. حتى مع كل هذا في الاعتبار، فإنه من الصعب للحفاظ على العينة الخاصة بك عشوائية حقا. على سبيل المثال ، الاتصال بكل الديموغرافية يثبت صعوبة ، بعد كل شيء ، لا الجميع التحقق من بريدهم الإلكتروني؟ هل لديك حق الوصول إلى البريد الإلكتروني؟ تملك هاتف؟ هذه معركة جارية ضد التحيز، معركة غالبا ما تضيع.
على سبيل المثال، وقعت مجلة Literary Digest ذات مرة ضحية لعينة من التحيز عند استطلاع رأي قرائها حول انتخابات عام 1936 القادمة بين ألف لاندون وFDR. في الماضي، كان الموجز الأدبي قد تنبأ بشكل صحيح بالانتخابات الرئاسية عدة مرات، ولكن هذا العام كان مختلفا. وتوقعت المجلة لاندون للفوز على FDR، ولكن كما نعلم الآن، فاز FDR بأغلبية ساحقة. إذن أين أخطأ الملخص الأدبي؟ حسنا، لقد أجروا عينات غير عشوائية بالاعتماد على تنبؤات قارئهم عبر مسح هاتفي. هذه معلومات بالغة الأهمية لأن الأشخاص الذين كانوا قادرين على تحمل تكاليف الهواتف والاشتراكات في المجلات في عام 1936 لم يكونوا شريحة عريضة من الناخبين. ومن الناحية الاقتصادية، كانوا ناخبين جمهوريين حرفوا نتائج استطلاعات الرأي. لتجنب التحيز العينة ، كان ينبغي أن تستخدم الخلاصة الأدبية أخذ العينات العشوائية الطبقية وتقسيم مجموعاتها الفرعية داخل جمهورها القراء نسبيا. ومن هناك، كان ينبغي أن ينتجوا عينة عشوائية داخل كل مجموعة فرعية ثم يصلون إليها باستخدام أساليب متنوعة.
الفصل 3: حذار من المتوسطات
لنفترض أنك في السوق لشراء منزل. كنت تبحث عن عقار لشراء وكيل العقارات الخاص بك يخبرك أن متوسط الدخل في حي معين هو 200،000 دولار في السنة. هذه المعلومات تغريك بشراء العقار. ومع ذلك ، بعد عام تلتقي مرة أخرى مع وكيلك الذي يخبرك أن متوسط الدخل في الحي هو 40،000 دولار فقط في السنة. هل كان عميلك يكذب عليك الآن أم أنه كان يكذب العام الماضي؟
حسنا، الجواب هو أن العميل لم يكن يكذب على الإطلاق! “هذا هو الجمال الأساسي للقيام الكذب الخاص بك مع الإحصاءات. وكلا الرقمين متوسطان مشروعان، تم التوصل إلىهما بصورة قانونية. كلاهما يمثل نفس البيانات، نفس الأشخاص، نفس الدخل”. كانت الخدعة التي استخدمها الوكيل هي استخدام نوع مختلف من المتوسط في كل مرة ، وكلمة “متوسط” لها معنى فضفاض. وذلك لأن هناك ثلاثة أنواع شائعة من المتوسط: المتوسط والمتوسط واسطة.
رقم 200،000 دولار هو واحد وكيل العقارات المستخدمة عند حساب المتوسط، أو المتوسط الحسابي للدخل من جميع الأسر في الحي. لحساب المتوسط، يمكنك ببساطة إضافة جميع الدخول وتقسيم العدد الإجمالي للمتغيرات. إذن من أين جاء رقم ال40 ألف دولار؟ حسنا، الرقم الأصغر هو الوسيط، وهو النقطة الوسطى للعينة الخاصة بك. على سبيل المثال، المتوسط 3 و 4 و 7 و 10 و 20 هو 7 لأن نصف القيم أعلى من 7 و النصف أدناه. إذا الوسيط يخبرك أن نصف العائلات المعنية لديها أكثر من 40,000 دولار في السنة والنصف الآخر لديها أقل من ذلك.
كان يمكن للوكيل العقاري أيضا استخدام الوضع ، وهو الرقم الأكثر شيوعا في سلسلة. حتى إذا كان معظم الأسر في الحي جعل 44،000 $ ثم الدخل مشروط سيكون 44،000 دولار. في هذه الحالة، كلمة “متوسط” لا معنى لها تقريبا. لذلك عندما تقرأ إعلانا من قبل مسؤول تنفيذي في الشركة بأن متوسط الراتب هو 100،000 دولار ، ستحتاج إلى التساؤل عما إذا كان المدير التنفيذي يستخدم المتوسط أو المتوسط أو الوضع للوصول إلى هذا الرقم المتوسط. لذا عندما ترى رقم متوسط الأجر، اسأل نفسك أولا، “متوسط ماذا؟” و”من هو المدرج؟” يمكن أن يساعدك طرح هذه الأسئلة على فهم أفضل لكيفية حساب هذا المتوسط.
الفصل 4: حذار من التحيز أهمية
كما تعلمت في الفصل الأول ، تعتبر العينة جيدة فقط إذا كانت تمثيلا جيدا للكل. وإحدى الطرق للحصول على عينة جيدة هي بجعلها كبيرة بما يكفي لتصبح “ذات دلالة إحصائية”. على سبيل المثال، كلنا نعرف احتمال رمي عملة معدنية والهبوط على الرؤوس، أليس كذلك؟ الاحتمال هو 50 في المئة. حسنا، دعونا نتحقق ونرى. عندما تقوس قرشا عشر مرات كم مرة تهبط على الرؤوس؟ هل كانت 50 بالمئة؟ في حين أنك قد تحصل على نتيجة 50-50 ، فمن المحتمل أنك لن تحصل عليها. في الواقع ، قام المؤلف بهذه التجربة وهبط البنس على رؤوس 8 من أصل 10 مرات ، مما يعطي احتمال 80 في المئة!
فلماذا لم يأت رؤساء 50 في المئة من الوقت؟ ببساطة، التجربة لم تتكرر بما فيه الكفاية. “إذا صمد صبرك لألف قوة، فقد تكون أكثر عرضة للخروج بنتيجة قريبة جدا من نصف الرؤوس… ولا يكون قانون المتوسطات وصفا مفيدا أو تنبؤا مفيدا إلا عندما يكون هناك عدد كبير من المحاكمات المعنية”. ولهذا السبب، يجب أن تستخدم الدراسات الموثوقة عينة ذات دلالة إحصائية لتجنب النتائج “المتحيزة للأهمية”، مثل رمي العملة. لسوء الحظ ، فإن بعض الشركات تستفيد من هذا التحيز الأهمية عند محاولة لدهش المستهلكين مع المنتجات والخدمات الجديدة.
على سبيل المثال، قد تعلن شركة معجون أسنان عن منتجها عن طريق وضع “تقرير المستخدمين عن تجاويف أقل بنسبة 23٪” على حزمها. من هذه النتائج، قد تفترض أن معجون الأسنان هذا رائع، أليس كذلك؟ حسنا ، عند الفحص الدقيق قد تقرأ النوع الصغير الذي ينص على أن مجموعة اختبار المستخدمين تتكون من اثني عشر شخصا فقط. هذا الحجم عينة يعمل بشكل جيد لشركة معجون الأسنان، وهنا السبب. مع حجم عينة صغيرة، فإن شركة معجون الأسنان تبقي العد من كل تجويف لمدة ستة أشهر قبل التحول إلى معجون الأسنان للشركة. بعد ذلك ، سيحدث واحد من ثلاثة أشياء: المزيد من التسوس ، أو عدد أقل من التجاويف ، أو نفس العدد تقريبا. إذا حدث أول أو آخر هذه الاحتمالات، فإن شركة معجون الأسنان تتجاهل النتائج وتحاول مرة أخرى.
عاجلا أم آجلا، ستظهر مجموعة اختبار تحسنا كبيرا يستحق عنوانا رئيسيا وسيتم إنشاء حملة إعلانية كاملة. هذا لا بد أن يحدث بغض النظر عما إذا كانت مجموعة الاختبار تستخدم معجون الأسنان أم لا. في نهاية المطاف ، فإن استخدام مجموعة صغيرة يسمح بنتائج مثيرة – وهي حقيقة معروفة بأن الشركات سوف تستفيد من بيع منتجاتها أو خدماتها.
الفصل 5: ابحث عن الخطأ القياسي
تخيل أن هناك طفلين، بيتر وليندا، الذين يأخذون اختبار الذكاء في المدرسة. عندما تعود النتائج، تتعلم أن معدل ذكاء (بيتر) هو 90، و(ليندا) هي 101. كما تعلم أن متوسط معدل الذكاء للطفل “العادي” هو 100. من هذه المعلومات، قد تفترض أن ليندا فوق المتوسط وبيتر هو أقل من المتوسط. وكما اتضح، فإن مثل هذه الاستنتاجات مجرد هراء. ليس فقط لأن اختبارات الذكاء ليست مقياسا دقيقا للذكاء ولكن أيضا لأن الأرقام غير دقيقة.
للحصول على نتائج اختبار الذكاء لتصبح أكثر دقة، ستحتاج إلى حساب الخطأ القياسي. دعونا نتخيل بيتر وليندا تأخذ اختبار الذكاء ما مجموعه ثلاث مرات وكل درجة مختلفة، مع مثل هذا الانحراف، ستحتاج إلى العثور على الخطأ القياسي لفهم أفضل IQ من بيتر وليندا. للقيام بذلك ، ستحتاج إلى البدء بمتوسط معدل الذكاء – 100. بعد ذلك، ستحتاج إلى إضافة الانحراف عن كل نتيجة إلى المتوسط. دعونا نتخيل أن درجات بيتر كانت 90 و 100 و 110. لذا فإن الانحراف الأول هو 10 (90 إلى 100)، والانحراف الثاني هو 0 (100 إلى 100)، والثالث (100 إلى 110) هو 10.
بعد ذلك، تقسم مجموع الانحرافات (10+0+10=20) على عدد النتائج (3)، ثم لديك 6.67 – خطأك القياسي! فماذا يعني هذا حتى؟ مع هذا العدد، ونحن نعلم الآن أن IQs التي تتراوح بين 93 إلى 107 هو “طبيعي” لبيتر. لذلك، معدل ذكائه هو 100+/-7. وبطبيعة الحال، فإن هذا العدد يصبح أكثر دقة كلما قمت باختبار معدل الذكاء الخاص بك. هذا يصبح مهما كما “طبيعي” مجموعة ل IQ هو 90-110 ، وذلك عندما كنا نعتقد في الأصل بيتر أن يكون “أقل من المتوسط” بسبب درجة له من 90 ، كنا جعل افتراض على أساس معلومات إحصائية غير مكتملة.
الفصل 6: حذار من الأرقام شبه المرفقة
لنفترض أنك تريد إثبات أن منتجا أنشأته يعمل ، ولكن لا يمكنك معرفة كيفية ذلك. ماذا يجب أن تفعل؟ أنت تعلم أن الإحصاءات والأرقام تثير الثقة بين المستهلكين؛ لذلك، كل ما عليك القيام به هو إنشاء شخصية شبه مرتبطة. لا تقلق ، إنشاء شخصية شبه مرتبطة أمر سهل للغاية. كل ما عليك القيام به هو اختيار اثنين أو أكثر من الأشياء التي تبدو على حد سواء — ولكن ليست — ورسم مقارنة بينهما. بمعنى من المعاني ، كنت ببساطة تجاهل فجوة في حجتك لتحقيق الاستنتاج المطلوب. على سبيل المثال، لنفترض أن المنتج الذي أنشأته هو دواء لعلاج نزلات البرد الشائعة. في حين لا يمكنك إثبات أن الدواء الخاص بك يشفي نزلات البرد، يمكنك نشر تقرير مختبري أن نصف أونصة منه قتل 31108 جراثيم في أنبوب اختبار في إحدى عشرة ثانية. يمكنك التأكد من أن المختبر هو السمعة أو لديه اسم مثير للإعجاب، استنساخ التقرير، صورة نموذج من نوع الطبيب في معطف المختبر، والآن لديك الإعلان الخاص بك الانتهاء! ولكن ما فشلت دراستك في القيام به هو إثبات ما إذا كان الدواء يعمل في جسم الإنسان أم لا. بعد كل شيء، ما يعمل في أنبوب اختبار قد لا تؤدي في جسم الإنسان، وخاصة بعد أن تم تخفيفها بالماء والغذاء، الخ. غير أن الإحصاءات تبدو ذات مصداقية للمستهلك العادي.
لسوء الحظ، المعلنون ليسوا الأشخاص الوحيدين الذين سيخدعونك بالأرقام. على سبيل المثال، نشر مقال عن سلامة القيادة نشرته مجلة هذا الأسبوع ذات مرة أنه سيكون لديك أربع مرات فرصة أكبر للبقاء على قيد الحياة القيادة في السابعة صباحا مقابل القيادة في السابعة ليلا. وتشير الأدلة إلى أن “عدد الوفيات التي تحدث على الطرق السريعة في الساعة السابع.m ة مساء يزيد أربع مرات عما يحدث في الساعة 7.m”. وفي حين أن هذا قد يكون صحيحا، فإنه لا يذكر أن المزيد من الناس يقتلون في المساء لمجرد أن المزيد من الناس على الطرق السريعة في ذلك الوقت للقتل. في الواقع، تحدث حوادث في طقس صافي أكثر من الطقس الضبابي لمجرد أن الطقس الصافي أكثر شيوعا من الطقس الضبابي.
بالإضافة إلى ذلك، قتل عدد أكبر من الناس بالطائرات في عام 1953 مقارنة مع عام 1910. هل هذا يعني أن الطائرات الحديثة أكثر خطورة؟ بالطبع لا! هناك ببساطة مئات المرات أكثر من الناس الذين سافروا في عام 1953 مما كانت عليه في عام 1910. كما تستخدم الشركات الخداع عند استخدام المقارنات والنسب المئوية معا. كل ما يفعلونه هو “نسيان” ذكر ما يقارنونه. على سبيل المثال، قد تشرب كوبا من عصير البرتقال يحتوي على “عصير أكثر بنسبة 30 في المائة”، وتفترض أنك تشرب خيارا صحيا. ولكن ما هو 30 في المئة أكثر من؟ الجواب يمكن أن يكون أي شيء.
الفصل 7: حذار من المغالطة اللاحقة
أحد الباحثين المناهضين للتدخين مر مرة واحدة من خلال عناء لإثبات ما إذا كان مدخنو السجائر جعل درجات أقل في الكلية من غير المدخنين. كما اتضح، فعلوا! بالنسبة للمجموعات المناهضة للتدخين، كانت الأخبار واعدة بحجتهم بأن التدخين يجعل العقول مملة. في حين تم إجراء هذه الدراسة بشكل صحيح ، مع عينة كبيرة بما يكفي تم اختيارها بصدق وعناية ، فإن الاستنتاج بأن التدخين يجعل العقول المملة يتبع مغالطة قوية يقع الكثيرون في كثير من الأحيان ضحية لها.
تنص المغالطة اللاحقة على أننا غالبا ما نفترض علاقات سببية لأننا نفترض أنه “إذا تبع B A، فإن A قد تسبب في B”. لذلك ، يتم افتراض أنه بما أن التدخين والدرجات المنخفضة تسير جنبا إلى جنب ، فإن التدخين يسبب تلك الدرجات المنخفضة. ولكن الحقيقة هي أن الاستنتاج نفسه يمكن أن يستنتج أن الأشخاص ذوي الدرجات المنخفضة مدفوعون بتدخين التبغ وشرب الكحول. إن الطبيعة البشرية هي وحدها التي نبحث في الإحصاءات عن ارتباطات مثل هذه لشرح العالم من حولنا. لسوء الحظ، ليس كل الارتباطات منطقية!
ويصبح هذا أكثر تعقيدا عندما نرى أن هناك العديد من أنواع مختلفة من الارتباطات. يتم إنتاج ارتباط واحد عن طريق الصدفة. قد تكون قادرا على إنتاج مجموعة معينة من الأرقام لإثبات شيء غير محتمل ، ولكن إذا حاولت مرة أخرى ، فقد لا تثبت مجموعتك التالية ذلك على الإطلاق. رأينا هذا مع شركة معجون الأسنان الذين ببساطة ألقوا النتائج التي لم يريدوها حتى تعثروا في اختبار عمل لصالحهم. نوع آخر من المغالطة الارتباط هو التباين، الذي العلاقة حقيقية ولكن من المستحيل التأكد من المتغير الذي هو السبب والذي هو التأثير. فعلى سبيل المثال، هناك بالتأكيد ارتباط بين الدخل وملكية الأسهم. ولكن هل يشتري الأثرياء المزيد من الأسهم؟ أم أن الأسهم تجعلك أكثر ثراء؟ لا يمكنك القول أن أحدهما أنتج الآخر.
هناك العديد من أنواع المغالطات العلاقة السببية، ولكن يمكننا أن نكون على يقين من أنه في حين أن الارتباط أمر بالغ الأهمية للسببية، واحد لا يؤدي دائما إلى الآخر.
الفصل 8 : إحصاءات السؤال ويكون على بينة من الحيل المشتركة
“إن تضليل الناس باستخدام المواد الإحصائية يمكن أن يسمى التلاعب الإحصائي؛ في كلمة واحدة (وإن لم تكن جيدة جدا) ، والإحصاء”. وعلى الرغم من أن البعض سيكذب بالتأكيد مع الإحصاءات ، ليست كل الأكاذيب تأتي بنية خبيثة. بغض النظر عن معناها ونواياها، كيف يمكنك تحديد الإحصاءات السيئة والدفاع عن نفسك ضدهم؟ أول شيء يمكنك القيام به هو طرح الأسئلة الصحيحة. انظروا إلى من أجرى الدراسة أولا وحدد دوافعهم. على سبيل المثال، يجب دراسة الدراسات التي ترعاها بعض الشركات بعناية لأن الشركات تريد أن تسفر الدراسة عن نتائج لصالحها.
بعد ذلك ، يجب أن تكون مشبوها في عينات صغيرة أو مختارة بشكل سيئ ، حيث من المعروف أنها تنتج نتائج متحيزة. يجب عليك فحص العينة للتأكد من أنها كبيرة بما يكفي لجعلها مهمة ، لضمان أنها تنطوي على مجموعة متنوعة من المشاركين ، وضمان عدم حذف مجموعات مهمة من الدراسة. يجب أيضا التأكد من أن الكتاب توفير الخطأ القياسي وتحديد نوع المتوسط الذي يستخدمونه. إذا لم يتم توفير هذه المعلومات، فمن الأفضل أن نفترض أن شيئا ما ليس صحيحا.
وأخيرا، يجب أن احترس من التبديل على هذا الموضوع. إذا حدث هذا ، فمن المرجح أن يخلق المؤلف ارتباطا بين الرقم الخام والاستنتاج. لذلك ، يجب أن تسأل نفسك إذا كانت الأرقام تؤدي بالفعل إلى استنتاجها ، أو تحديد ما إذا كان الشخص يقع ضحية لمغالطة ما بعد المخصصة. ببساطة اسأل نفسك ، “هل هذا منطقي؟” ففي نهاية كل شيء، سوف يكذب المسوقون والشركات وغيرهم دوما مع الإحصاءات لتحقيق النتائج التي يريدونها؛ لذلك ، الأمر متروك لك لتكون على بينة من الحيل التي يستخدمونها للبقاء خطوة واحدة إلى الأمام والحفاظ على نفسك من الوقوع ضحية لإحصاءات مبالغ فيها أو غير دقيقة.
الفصل 9: الملخص النهائي
يدرك المعلنون والمسوقون والشركات والسياسيون وغيرهم قوة الأرقام والإحصاءات. لسوء الحظ، فهم يفهمون أيضا كيفية استخدام هذه الإحصاءات لخلق نتائج متحيزة من خلال إساءة استخدامها بسهولة وإساءة تفسيرها لجعلها في صالحهم. الأمر متروك لك للبقاء على علم وفهم كيف سيسيء الآخرون استخدام الإحصاءات لخداعك. إذا كنت تسأل الأسئلة الصحيحة وترقب الحيل التي يستخدمونها، عليك أن تكون قادرا على محاربة الإحصاءات وأبدا أن خدع مرة أخرى!

اترك تعليقًا

إملأ الحقول أدناه بالمعلومات المناسبة أو إضغط على إحدى الأيقونات لتسجيل الدخول:

شعار ووردبريس.كوم

أنت تعلق بإستخدام حساب WordPress.com. تسجيل خروج   /  تغيير )

Google photo

أنت تعلق بإستخدام حساب Google. تسجيل خروج   /  تغيير )

صورة تويتر

أنت تعلق بإستخدام حساب Twitter. تسجيل خروج   /  تغيير )

Facebook photo

أنت تعلق بإستخدام حساب Facebook. تسجيل خروج   /  تغيير )

Connecting to %s