Статистика может Вводить в заблуждение?
Есть старая пословица, которая полагает, что don t лежат, но лгуны знают, как фигурировать. В некотором смысле это представляет people осторожность с статистики. Статистическая интерпретация может заставить данные казаться вводящими в заблуждение. Это зависит от statistician интерпретация с данных и что числа принесены к переднему как ключевые пункты статистического отчета.
Например, в средней школе, студенты теперь изучают меры центральной тенденции, которые являются скупыми, средними, способ, и диапазон. Скупой является сумма всех данных, разделенных числом данных. Например можно было бы получить сумму person экзаменационные отметки с и разделить ее числом тестов, чтобы определить марку. Однако, скупой может быть затронут тем, что называют выбросом, число далеко вне нормального диапазона тестирования. Это может предположить, что скупой может быть вводящий в заблуждение способ оценить работу.
Если человек берет пять тестов отлично и не в состоянии взять шестой тест, таким образом зарабатывая ноль, скупое отражает это. Если тесты - весь стоящий 100 пунктов например, скупой счет составляет приблизительно 85 %. Однако, это действительно не предлагает среднюю производительность в этом случае из-за выброса ноля.
Другой мерой центральной тенденции, которая может использоваться, является оценка медианы. Медиана - среднее число в группе данных, устроенных в цифровой форме. Если статистик оценивает для медианы, это, возможно, не является представительным для истинного среднего числа работы, или того, что оценивается. Медиана не может составлять диапазон данных, который может быть огромным и таким образом может вводить в заблуждение.
Центральная тенденция, оцененная способом просто, означает смотреть на число, которое происходит чаще всего в ряде данных. Таким образом, у тестируемого например есть способ 100. Все же, это не отражает, что человек, берущий тест, был не в состоянии взять один, который вводит в заблуждение.
Другие пути, которыми может вводить в заблуждение статистика, является путем, которым вопросы задают, в обзоре, возможно, и степени, до которой обзор - типичный образец сообщества. Если Вы рассматриваете группу учеников средней школы, и спросите , Насколько счастливый Вы с Вашим образованием в масштабе 1-5? І, можно получить совсем другие ответы в зависимости от того, является ли группа представительной для average І студент.
Если Вы рассматриваете группу студентов, что все становятся прямыми Как и идут в фантастическую, хорошо финансируемую школу, чтобы издать такие данные, как типичный образец должен сознательно вводить в заблуждение. Если Вы спросите студентов различных школ с различными марками, то обзор, вероятно, будет более представительным и более справедливым. Однако, если Вы спросите студентов, что они думают о школах, и затем издает результаты как типичный образец населения в целом, то ответы будут тогда чрезвычайно искажены.
Числа могут казаться очень конкретными, и некоторые введены в заблуждение числами просто, потому что они, кажется, факт и имеют бесспорное значение. Таким образом статистические данные могут часто привыкнуть вводящим в заблуждение способом к ничего себе людям с числами, и делать вещи спорными, больше походят на факт. Уважаемые статистики знают, что вопросы должны быть обобщены, и также должны быть заданы людей, которые представляют совокупности.
Однако, числа и статистика могут вводить в заблуждение, потому что они не представляют человека. Они могут показать, как люди в general І отвечают на идею, к изделию, или политическому кандидату. Они не могут показать, как единственный человек во всех его или её бесконечно переменных качествах будет чувствовать.