3 maneras para mentir Utilizando las estadísticas

Método 3:El uso de la mentira Medio Mentir utilizando conjuntos de datos Minta el uso de gráficos

Como cualquier persona con ojo vigilante sabe, las estadísticas pueden ser muy difíciles de interpretar si no se tiene un conocimiento previo. Leer los pasos siguientes para conocer cómo obtener estadísticas engañosas y utilizar ese conocimiento para su ventaja.

método 1

El uso de la mentira Medio

Lie imagen titulada con estadísticas Paso 1

Entender la terminología. La palabra "promedio" A menudo se pone en marcha cuando se discuten las estadísticas. A primera vista, el término parece bastante claro: la media es la cantidad que se ajusta exactamente a la mitad. Sin embargo, hay algunos tipos diferentes de medio, que puede ser bastante engañoso si no se entiende correctamente.

la media aritmética Esto se logra mediante la adición de todos los números en el conjunto de datos y dividiendo la suma por el número de elementos de la colección. En otras palabras, si usted tiene los números 3, 3, 5, 4 y 7, la media aritmética se puede lograr mediante la suma de los números (con 22 como resultado) y dividiendo esa suma por 5 (ya que hay 5 números en el conjunto) .

En este ejemplo, la media aritmética es de 4.4.

la mediana es el número en el conjunto de datos que aparece exactamente en el medio entre los números más pequeños y números más grandes. Usando los mismos datos que antes de (3, 3, 5, 4 y 7), la mediana es 4, ya que los dos números son más pequeños y 2 son más altas.

la moda Es la representación más común del número en el conjunto de datos. El uso de nuestra muestra, la moda es 3, ya que aparece dos veces.

Lie imagen titulada con Estadística Paso 2

Minta utilizando la media aritmética. La media aritmética puede parecer para formar más a prueba de errores de todos los métodos descritos anteriormente, pero en realidad no es el caso. Esto ocurre porque los números anormalmente altos o descuento en el conjunto de datos, puede cambiar significativamente el medio. Para estar utilizando la media aritmética, recoger los datos y el uso de la ecuación.

Por ejemplo, imagine que se entrevista con 50 hogares para averiguar cómo la gente recibe. La mayoría de los hogares reciben alrededor de $ 40.000 y $ 60.000 por año, pero una sola factura residencia $ 5 millones anuales. Cuando lo hace la media aritmética, el número será significativamente superior a la media "real" salarios esa zona debido a que el número de $ 5 millones de dólares es mucho más alto que los otros.

Del mismo modo, si usted tenía datos que muestran que 9 personas tenía $ 1.000 en sus cuentas bancarias, pero una décima persona tenía $ 1, la media aritmética sería $ 900.10 - casi un 10% inferior a la cantidad normal.

la investigación de renombre a menudo toman los números mayor y menor antes de calcular la media aritmética. Sin embargo, no todas las investigaciones que se ve en la televisión es conocida. A menos que tenga acceso a todo el conjunto de datos, o ver un certificado de seguridad firmado que los márgenes de conjuntos de datos fueron retirados, es más seguro suponer que no lo eran.

Lie imagen titulada con estadísticas Paso 3

Minta usando la mediana. La mediana es en realidad el número más difícil de "mentira"Debido a que nunca puede ser demasiado alto o demasiado bajo en comparación con el resto de los datos. Debe ser justo en el centro de la necesidad. Sin embargo, puede utilizar la mediana para ocultar un número muy alto o bajo. Por ejemplo, si su conjunto de datos se 1, 1, 2, 3, 4, 5, 3000, la mediana es 3.

Cuando se tiene un número impar de datos, puede encontrar la mediana encontrar el promedio de los dos números en el medio. Este medio no se aplica a los extremos del conjunto.

Tenga cuidado al usar las medianas para describir cambios en el tiempo. Una empresa que aumenta el precio de sus servicios en un 3% cada año puede incrementarlos en un 20% este año y ocultarlo presentando una mediana de 3% en los últimos 9 años.

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Minta usando la moda. En algunos casos, la moda es casi imposible mentir: el promedio de los boletos comprados por persona para un partido de fútbol, por ejemplo, casi siempre será la moda refleja con precisión. De lo contrario, la moda también puede borrar los datos importantes, sobre todo en un conjunto más pequeño de datos.

Por ejemplo, si usted tiene un número determinado de datos de 1 a 100, pero el número 1 se añade 3 veces, 1 es la moda de montaje, aunque el promedio (y en este caso, más sensible) es mucho más cercana 50 .

Cualquiera de las opciones de búsqueda que tienen un gran escala pueden ser manipulados para hacer hincapié en la moda. Si entrevistas a 100 personas utilizando una escala de 1 a 10 sobre sus sentimientos acerca de un tema en particular y más gente lo clasifican como "10" más que cualquier otro número, o incluso si el número de personas que clasificaron como "10" Es un número mayor que el número de personas que clasificaron como "1", Moda sería 10.

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Minta usando números figurativos. Si usted tiene un conjunto de datos definido por números abstractos, en lugar de hormigón (por ejemplo, una encuesta de satisfacción del consumidor), es casi aterradoramente fácil mentir usando este conjunto. Si le preguntas a la gente que calificaran su satisfacción en una escala de 1 a 3, no demuestra necesariamente que los clientes que han elegido 3 son 3 veces más contenido que los que optaron por 1. Este hecho se utiliza para distorsionar, en particular, las medias aritméticas pero también se puede aplicar a la mediana y a veces incluso con estilo.

método 2

Mentir utilizando conjuntos de datos

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Use un pequeño conjunto. Cualquier buen estadístico sabe que la única manera de obtener un buen promedio, o ver una tendencia real, es reunir datos de un conjunto tan amplio como sea posible. Si usted puede recoger información de 100 personas, es bueno- 10.000 es aún mejor. Cuanto más información que usted pone los artículos en su conjunto de datos, es más probable que tenga como resultado tendencias centrales precisos. Usando un conjunto de, por ejemplo, de 3 a 5 de datos, puede producir resultados que no reflejan con precisión el estado de las cosas.

Por ejemplo, si hay dos personas que ha sufrido recientemente lesiones manera tonta - tipo, con una almohada - y utilizarlos como conjunto de datos, se puede hacer una afirmación de que las almohadas son categóricamente peligroso para todo el mundo. No importa qué medio que elija, siempre y cuando show-no revela el tamaño de la muestra de sólo 2 personas, no hay manera clara para refutar su afirmación.

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Utilice un conjunto controlado. Los conjuntos de datos más precisos no sólo son grandes, son demasiado grandes. Un geólogo investigar los tipos de minerales en un desierto, aparecerá una lista más necesidad de recoger muchas muestras de cada parte del desierto, que coletasse 1000 muestras del mismo lugar. Limitar el alcance de su conjunto de datos, puede influir significativamente en sus resultados.

A veces esto es útil y se hace a propósito. La gente que busca a partir de datos demográficos, por ejemplo, pueden querer saber específicamente sobre los tipos de trabajos que tienen los hombres y por lo tanto entrevistan sólo a los hombres. Mientras esto está claramente informado de los datos, no hay nada malo en ello.

Los pequeños datos de investigación universitarios, en particular, se utilizan por lo general para que coincida con un conjunto de datos controlada por un resultado general. Esto se debe a que muchos proyectos de investigación en el ámbito académico universitario no tienen el tiempo o los recursos para desarrollar un estudio más amplio y personas al azar y se basan únicamente en los estudiantes universitarios. Una vez más, no hay problema, siempre y cuando la información está claramente exposta- pero las estaciones de televisión a menudo ocultar estos detalles para dejar la investigación mucho más amplia.

Lie imagen titulada con estadísticas El Paso 8

Utilice un conjunto desigual. Esta técnica es especialmente astuto, ya que se puede utilizar para mentir incluso dar muchos detalles al público. El truco aquí es utilizar los datos que no se puede comparar con precisión y tratarlos como si fueran de igual a igual. Por ejemplo, si usted tiene una ciudad de 100.000 habitantes que ganaron 10.000 habitantes en los últimos 10 años, y se compara con una ciudad con 10 habitantes que ganó 10 de los últimos 10 años, los porcentajes para cada ganancia parecen mostrar que la pequeña ciudad creció mucho más rápidamente.

Esta técnica se utiliza a veces por personas que analizan los datos del mercado con el fin de mostrar una visión errónea de las ventas. Digamos que estás seguimiento de las ventas de manzanas y naranjas, pero en el medio del estudio, no hay más naranjas fueron porque hay una falta general. Si continúa para comparar los datos para el resto del estudio, habrá un gran salto en las ventas de manzanas en comparación con las ventas de naranjas, manzanas, aunque probablemente no han sido más populares de una hora a otra.

método 3

Minta el uso de gráficos

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Deje el espacio en blanco del eje y. Nada da una imagen más clara de los datos que un gráfico o una tabla, pero incluso ellos pueden ser manipulados de manera sutil para dar resultados diferentes. Esto se debe a que la gente suele ver a los formatos gráficos y tamaños antes de comprobar las especificaciones numéricas unidos a ellos. La forma más sencilla de manejar el eje y no es simplemente etiquetarla.

Si usted tiene un conjunto de 5 bares en el eje x, pero no hay indicación de la relación de uno con el otro, no hay manera de medir o si no hay una verdadera diferencia significativa entre ellos.

Lie imagen titulada con estadísticas El Paso 10

Utilice un número muy grande o pequeño el eje y. Decir que el conjunto de datos está en el rango entre 1 y 50. Para ocultar las diferencias miden sus incrementos eje Y de 100 a acentuar de forma desigual, medir el eje Y en incrementos de 1/10. Una diferencia entre el 3 y el 10 parece enorme cuando se mide en décimas (hay 70 unidades de distancia!), Pero es casi imperceptible en un gráfico donde 100 es el primer incremento (es mucho, mucho menos de 1 unidad de distancia!).

Lie imagen titulada con estadísticas El Paso 11

Iniciar el eje y en el medio de la gama. Si los datos están en un rango de 11 a 51, se puede hacer la menor cantidad parece aún más pequeño y más parece aún más grande, el etiquetado de su eje y para conseguir que en 10. Esto hace que la barra está representando 11 sólo un poco de nada más grande que el eje x. Se verá el tamaño de nada, a menos que alguien lo suficientemente astuto vistazo más de cerca y ver que el gráfico comenzó 10 en lugar de 0.

La barra representa 51 es 50 veces más grande que la barra 11 representa un gráfico, así, ya que la barra inferior sólo tiene una unidad de altura. Si el gráfico había comenzado a 0, lo que representa la barra 51 tendría menos de 5 veces la altura de la barra representa el 11.

Lie imagen titulada con estadísticas El Paso 12

Utilice una escala apropiada. Cada vez que vea las palabras "sin escala" en letra pequeña, es probable que se han cruzado con uno de esos ejemplos. Esto no siempre se realiza manera maliciosa- veces, los números implicados son tan diferentes que no hay manera de representar con precisión estos valores en la misma página. Sin embargo, esto puede ser fácilmente utilizado para fines incorrectos.

Por ejemplo, una representación visual se puede extraer tamaño en la escala de la altura correcta, pero no el ancho de escala, haciendo que un objeto de alta (tal como un edificio) también aparece mucho más estrecho o más ancho de lo que realmente es.

Lie imagen titulada con estadísticas El Paso 13

Utilice gráficos para omitir datos. Esto se ve generalmente en grandes estudios que dividen los resultados por categorías, tales como las famosas tablas que muestran que el término para un refresco en particular es más popular en donde en el país. A primera vista, esto parece una información muy detallada, pero entonces surgen las preguntas: ¿Cuál es el tamaño de la muestra de la encuesta? ¿Cuál es el umbral para determinar el resultado? Lo que se utilizó: la media aritmética, la mediana o la moda?

Si se va a utilizar sólo el resultado de cada área de estudio, y desechar el resto, fácilmente se podría realizar un seguimiento de los resultados por área sin siquiera revelar el tamaño de la muestra por área era muy pequeña. Una vez más, es la falta de información concreta que hace que los resultados tan difícil de cuantificar.

consejos

En caso de duda, consultar. Si no puede hacerlo información exhaustiva y completa sobre el tamaño, el alcance y los métodos de muestreo detrás de una estadística, no confíe en él.

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Es fácil mentir usando estadísticas cuando se sabe cómo, pero no es exactamente algo ético. Tenga cuidado de cómo va a utilizar los conocimientos adquiridos. No utilice para herir, engañar, o alienar a nadie.