Cara Menghindari Tujuh Dosa Mati Interpretasi Statistik

Statistik adalah alat yang berguna untuk memahami pola-pola di dunia di sekeliling kita. Tetapi intuisi kita sering membiarkan kita turun apabila menafsirkan corak-corak tersebut. Dalam siri ini kita melihat beberapa kesilapan biasa yang kita buat dan bagaimana untuk mengelakkannya apabila memikirkan statistik, kebarangkalian dan risiko.Perbualan

1. Mengandaikan perbezaan kecil adalah bermakna

Kebanyakan turun naik harian dalam pasaran saham merupakan peluang bukan sesuatu yang bermakna. Perbezaan dalam pemilihan apabila satu pihak mendahului satu atau dua kali seringkali hanya bunyi statistik.

Anda boleh mengelak daripada membuat kesimpulan yang salah tentang sebab-sebab turun naik tersebut dengan menuntut untuk melihat "margin kesalahan" yang berkaitan dengan nombor tersebut.

Sekiranya perbezaannya lebih kecil daripada margin ralat, terdapat kemungkinan perbezaan bermakna, dan variasi mungkin hanya turun naik turun secara rawak.

Cara Menghindari Tujuh Dosa Mati Interpretasi StatistikBar ralat menggambarkan tahap ketidakpastian dalam skor. Apabila margin kesalahan tersebut bertindih, perbezaannya mungkin disebabkan oleh bunyi statistik.


grafik langganan dalaman



2. Menyamakan kepentingan statistik dengan kepentingan dunia nyata

Kami sering mendengar pengumuman mengenai bagaimana dua kumpulan berbeza dalam beberapa cara, seperti wanita lebih memupuk sementara lelaki secara fizikalnya lebih kuat.

Perbezaan ini sering menggambarkan stereotaip dan kebijaksanaan kaum tetapi sering mengabaikan persamaan dalam orang di antara kedua-dua kumpulan, dan variasi dalam orang dalam kumpulan.

Sekiranya anda memilih dua orang secara rawak, terdapat kemungkinan besar perbezaan kekuatan fizikal mereka. Dan jika anda memilih seorang lelaki dan seorang wanita, mereka mungkin menjadi sangat serupa dalam hal mengasuh, atau lelaki itu mungkin lebih memelihara daripada wanita itu.

Anda boleh mengelakkan ralat ini dengan meminta "saiz kesan" perbezaan antara kumpulan. Ini adalah ukuran berapa purata satu kumpulan berbeza dari purata yang lain.

Sekiranya saiz kesannya kecil, maka kedua-dua kumpulan adalah sangat serupa. Walaupun saiz kesannya besar, kedua-dua kumpulan masih mungkin mempunyai banyak variasi di dalamnya, jadi tidak semua anggota satu kumpulan akan berbeza daripada semua ahli kumpulan lain.


3. Mengabaikan melihat ekstrem

Kesan ukuran kesan adalah relevan apabila perkara yang anda fokuskan mengikuti "pengedaran normal"(Kadang-kadang dipanggil" kurva bel "). Di sinilah kebanyakan orang berada di dekat skor purata dan hanya satu kumpulan kecil yang berada di atas atau jauh di bawah purata.

Apabila itu terjadi, perubahan kecil dalam prestasi untuk kumpulan menghasilkan perbezaan yang tidak bermakna bagi orang biasa (lihat titik 2) tetapi mengubah watak ekstrem yang lebih radikal.

Elakkan kesilapan ini dengan mencerminkan sama ada anda berurusan dengan ekstrem atau tidak. Apabila anda berurusan dengan orang biasa, perbezaan kumpulan kecil sering tidak penting. Apabila anda sangat peduli tentang ekstrem, perbezaan kumpulan kecil boleh menjadi timbunan.

Cara Menghindari Tujuh Dosa Mati Interpretasi StatistikApabila dua populasi mengikuti taburan normal, perbezaan di antara mereka akan lebih jelas pada keterlaluan berbanding dengan purata.


4. Percaya kebetulan

Adakah anda tahu ada korelasi antara bilangan orang yang tenggelam setiap tahun di Amerika Syarikat dengan jatuh ke dalam kolam renang dan bilangan filem Nicholas Cage muncul?

Cara Menghindari Tujuh Dosa Mati Interpretasi StatistikTetapi ada kaitan sebab? tylervigen.com

Sekiranya anda kelihatan cukup keras, anda boleh menemui corak dan hubungan yang menarik yang semata-mata kerana kebetulan.

Hanya kerana dua perkara berlaku untuk berubah pada masa yang sama, atau dalam corak yang sama, tidak bermakna ia berkaitan.

Elakkan kesilapan ini dengan menanyakan bagaimana persaingan yang diperhatikan adalah dipercayai. Adakah ia satu kali, atau adakah ia berlaku beberapa kali? Bolehkah persatuan masa depan diramalkan? Sekiranya anda melihatnya sekali sahaja, maka ia mungkin disebabkan oleh peluang rawak.


5. Mendapatkan penyebab ke belakang

Apabila dua perkara berkorelasi - katakan, masalah pengangguran dan kesihatan mental - ia mungkin menggoda untuk melihat laluan kausal "jelas" - mengatakan bahawa masalah kesihatan mental membawa kepada pengangguran.

Tetapi kadang-kadang jalan kausal berjalan ke arah yang lain, seperti pengangguran yang menyebabkan masalah kesihatan mental.

Anda boleh mengelakkan kesilapan ini dengan mengingati untuk memikirkan sebab kausal sebaliknya apabila anda melihat persatuan. Bolehkah pengaruh itu pergi ke arah yang lain? Atau bolehkah ia pergi kedua-dua cara, mewujudkan gelung maklum balas?


6. Memalukan untuk mempertimbangkan sebab-sebab di luar

Orang sering gagal untuk menilai kemungkinan "faktor ketiga", atau sebab-sebab di luar, yang mungkin mewujudkan hubungan di antara dua perkara kerana kedua-dua sebenarnya hasil dari faktor ketiga.

Sebagai contoh, mungkin terdapat hubungan antara makan di restoran dan kesihatan kardiovaskular yang lebih baik. Ini mungkin membawa anda untuk percaya ada hubungan kausal antara kedua-dua.

Bagaimanapun, mungkin orang yang mampu makan di restoran kerap berada dalam pendirian sosioekonomi yang tinggi, dan juga boleh mendapatkan penjagaan kesihatan yang lebih baik, dan itu penjagaan kesihatan yang memberi kesihatan kardiovaskular yang lebih baik.

Anda boleh mengelakkan ralat ini dengan mengingati untuk memikirkan faktor ketiga apabila anda melihat korelasi. Sekiranya anda mengikuti satu perkara sebagai kemungkinan yang mungkin, tanya diri anda sendiri, apa yang menyebabkan perkara itu? Bolehkah faktor ketiga itu menyebabkan kedua-dua hasil yang diperhatikan?


7. Graf yang menipu

Banyak kerosakan berlaku dalam skala dan pelabelan paksi menegak pada graf. Label harus menunjukkan julat yang penuh bermakna apa pun yang anda lihat.

Tetapi kadangkala pembuat grafik memilih julat sempit untuk membuat perbezaan kecil atau persatuan kelihatan lebih berkesan. Pada skala dari 0 hingga 100, dua lajur mungkin melihat ketinggian yang sama. Tetapi jika anda menggambarkan data yang sama hanya menunjukkan dari 52.5 ke 56.5, mereka mungkin kelihatan berbeza secara drastik.

Anda boleh mengelakkan ralat ini dengan berhati-hati untuk melihat label graf di sepanjang paksi. Terlalu ragu dengan graf yang tidak dilabel.

Cara Menghindari Tujuh Dosa Mati Interpretasi StatistikGrafik boleh menceritakan kisah - membuat perbezaan kelihatan lebih besar atau lebih kecil bergantung pada skala.

Tentang Pengarang

Winnifred Louis, Profesor Madya, Psikologi Sosial, Universiti Queensland dan Cassandra Chapman, Calon PhD dalam Psikologi Sosial, Universiti Queensland

Artikel ini pada asalnya diterbitkan pada Perbualan. Membaca artikel asal.

Buku berkaitan:

at InnerSelf Market dan Amazon