なぜ統計で嘘をつくのはとても簡単なのですか?
質問者:Jaclyn Zhilinsky |最終更新日:2020年5月11日
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なぜ統計で嘘をつくのはとても簡単なのですか?それらは、統計を使用している領域に応じて簡単に操作および歪めることができ、話者のポイントを明確化または強化するのに役立ちます。あなたはそれらを控えめに使用し、あなたの聴衆にとってそれらを意味のあるものにし、それらを公正に使用しなければなりません。
では、統計で嘘をつくのはどれほど簡単ですか?統計でウソをつくる方法は、1954年にダレルハフによって書かれた本で、一般の読者のために統計の紹介をしています。この本は、統計の解釈に関してエラーを概説し、これらのエラーがどのように誤った結論を生み出す可能性があるかを簡単に説明したボリュームです。
同様に、なぜ統計は誤解を招くのですか?一方、誤解を招く統計とは、意図的またはエラーによる数値データの誤用を指し、誤解を招く情報をもたらす用語です。受信者がエラーや欺瞞に注意を払わない場合、誤解を招く統計が情報の受信者を欺く可能性があります。
同様に、統計についてどのように嘘をつくのかと尋ねられるかもしれません。
統計と嘘をつく方法に関するレッスン
- 懐疑論との相関関係を表示します。
- 関係は永遠に続くことはありません。
- 常にチャート上の軸を見てください。
- 小さなサンプルは衝撃的な統計を生成します。
- データセットを説明するすべての数字を見てください。
- 使用されている平均を確認してください。
- 共通のベースラインとの比較を使用します。
- サンプル選択でバイアスを探します。
統計が間違っている可能性はありますか?
つまり、統計の誤用は、統計的偏角が虚偽を主張するときに発生します。場合によっては、誤用が偶発的である可能性があります。他の人では、それは目的があり、加害者の利益のためです。関係する統計的理由が誤っているか誤用されている場合、これは統計的誤謬を構成します。
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統計は嘘をつきますか?
統計は嘘をつかない。人々は統計で嘘をつきます。彼らは他の嘘の行為と同じように真実を乱用することによってこれを行います。彼らは、彼らが偽であると知っていることを真であるかのように数字を提示します。
統計を操作できますか?
統計については否定できない真実がいくつかあります。何よりもまず、統計は操作、マッサージ、誤解される可能性があります。第二に、偽の統計情報が何度も繰り返される場合、それは最終的には真実であると見なされます。ポイント1については、大統領選挙討論会について考えてみましょう。
誤解を招くグラフをどのように作成しますか?
「古典的な」タイプの誤解を招くグラフには、次のような場合が含まれます。
- 垂直スケールが大きすぎるか小さすぎるか、数値をスキップするか、ゼロから開始しません。
- グラフに適切なラベルが付けられていません。
- データは省略されています。
データはどのように誤って伝えられる可能性がありますか?
データを誤って表現する最も簡単な方法の1つは、棒グラフ、折れ線グラフ、または散布図のy軸をいじることです。ほとんどの場合、y軸の範囲は0からデータの範囲を含む最大値までです。ただし、違いをより明確にするために範囲を変更する場合があります。
数字はどのように嘘をつきますか?
あなたがそれらを許可した場合、数字は嘘をつく可能性があります。これは、彼らが分数の一番上の数である分子に焦点を合わせていることを意味します。彼らは一番下の分母を無視します。これは、現実とは何の関係もない非常に興味深い結論につながります。
数字は嘘をつき、嘘つきは数字だと誰が言ったのですか?
マーク・トウェイン
どうすれば両親に嘘をつくことができますか?
- ルール1:物を隠しているように見えないでください。親は、子供が何を見つけられないようにしようとしているのか疑問に思うことで、隠蔽に反応します。
- ルール2:情報を明らかにすることは信頼を促進します。子供が情報を共有するとき、親は信頼をもって対応します。
- ルール3:部分的な開示は嘘をつくための素晴らしい方法です。
統計の偏りとは何ですか?
バイアスとは、母集団パラメータの値を過大評価または過小評価する測定プロセスの傾向を指します。たとえば、調査サンプリングでは、バイアスは、サンプル統計が母集団パラメータを体系的に過大または過小評価する傾向になります。
どのように地図に嘘をつきますか?
もともと広く評価されて公開された、地図の使用と乱用に関するこの活気に満ちた巧妙に描かれたエッセイは、地図を批判的に評価する方法を教え、これらの操作しやすい現実のモデルについての健全な懐疑論を促進します。モンモニアーは、その莫大な価値にもかかわらず、地図が嘘をついていることを示しています。実際、彼らはしなければなりません。
誰が本を書いたのですか?統計をどのように読みますか?
ラッセルルイスカールブッチ
誤解を招く統計を回避するにはどうすればよいですか?
- 統計にだまされないようにする5つの方法。
- 少し数学をして、常識を適用します。
- 常にソースを探し、ソースの権限を確認してください。
- 統計に偏りがあるのか、統計的に有意でないのかを質問します。
- 統計が意図的に歪められているのか、誤って解釈されているのかを質問します。
統計は何かを証明していますか?
統計は何かを「証明しない」決してことができます。統計的検定で実行できるのは、データに確率を割り当てることだけです。これは、これらの数値がサンプリングのランダムな変動に由来する可能性(または確率)を示します。
統計は現実の世界でどのように使用されていますか?
統計は、すべての医学的研究の背後で使用されます。統計は、医師が赤ちゃんの精神発達のどこにいるべきかを追跡するのに役立ちます。医師はまた、統計を使用して治療の有効性を調べます。統計は、観測、分析、および数学的予測モデルにとって非常に重要です。
統計的な質問の例は何ですか?
統計的な質問とは、単一の回答が得られるとは思わない質問です。たとえば、「どのように背の高いあなたは?」統計的な質問ではありません。しかし、「あなたの学校の生徒の身長はどれくらいですか?」統計的な質問です。
データをどのように操作し、誤って伝えることができますか?
ベースラインを省略します。ベースライン、つまりグラフの軸を省略することは、グラフでデータを操作する最も一般的な方法の1つです。この誤解を招く戦術は、あるグループを別のグループよりも見栄えよくするためによく使用されます。グラフを切り捨てると、それほど重要ではないものが大きな違いのように見える可能性があります。
データはどのように操作できますか?
データ操作は、データを変更して読みやすくしたり、整理したりするプロセスです。たとえば、データのログをアルファベット順に整理して、個々のエントリを見つけやすくすることができます。
統計の例は何ですか?
いくつかが含まれます:サンプル平均とサンプル中央値。サンプルの分散とサンプルの標準偏差。中央値以外の分位数のサンプル(四分位数やパーセンタイルなど)。 t統計量、カイ2乗統計量、f統計量などの検定統計量。