7 maneiras de mentir com estatísticas e fugir delas

Enganar com as estatísticas não é novidade. As estatísticas são usadas para vender produtos, obter apoio para um candidato ou fazer com que gostemos de coisas. Desconfie dessas sete táticas comuns usadas para transformar dados estatísticos em massa.

7 maneiras de mentir com estatísticas e fugir delas

O que o uso excessivo de e-mail tem a ver com pontuações de QI baixas? Absolutamente nada, mas isso não significa que alguém
não fez criar uma conexão fazer um ponto.

Eu não sei sobre você, mas estou cansado do incorreto,
estatísticas enganosas ou simplesmente falsas usadas para me vender um produto, elicitar
apoio a um candidato, ou faça-me 'gostar' de alguma nova tendência. Estou furioso e não vou aguentar
mais ... e nem você deveria.

O engano com as estatísticas é chamado de 'estatística' e
não é nada novo. Em 1954, ex- Melhores casas e jardins editor Darrell
Huff escreveu um pequeno livro chamado, Quão
Para mentir com estatísticas
, que é o livro de estatísticas mais vendido da
últimos 60 anos, de acordo J.
Michael Steele
, professor de estatística e gestão de operações e informações da Wharton.

O que era verdade em 1954 é
tão verdadeiro hoje. De acordo com Huff, aqui
são sete táticas comuns usadas para misturar dados estatísticos em massa.

  • Amostragem enviesada: Isso envolve sondagem
    um grupo não representativo. Por exemplo, uma pesquisa que encontrou 41% do varejo
    os clientes do banco usariam o mobile banking se estivesse disponível, torna-se
    sem sentido quando você descobre que a pesquisa só fez pesquisas com pessoas em seus celulares
    dispositivos.
  • Tamanhos de amostra pequenos: Picking
    um tamanho de amostra adequado é parte ciência e parte arte, mas declarações abrangentes,
    como 14% das empresas planejam implantar e-mail baseado em nuvem este ano torna-se
    suspeito quando o tamanho da amostra é de 24 empresas. Outro exemplo deste tipo de 'estatísticas
    o fenômeno enlouquecido era um estude conduzido pela HP que descobriu que o uso excessivo de e-mail reduz o QI de uma pessoa em 10 pontos.
  • Médias mal escolhidas: Isso frequentemente
    envolve valores médios em populações não uniformes. Por exemplo, recentemente vi um artigo que
    identificou um bairro como um dos mais ricos da cidade. O artigo foi
    para afirmar que os residentes do bairro tinham uma renda média anual de cerca de US $ 100.000.
    O que o artigo falhou em apontar é que o bairro está em processo
    de gentrificação; uma parte do bairro é muito rica e a outra
    os níveis de renda de parte estão abaixo da média nacional. Dando uma única média
    valor para duas populações é incorreto e enganoso. (O valor médio para
    renda seria uma indicação melhor da renda do bairro.) Outro exemplo clássico disso é a história
    sobre o homem que se afogou em uma piscina cuja profundidade média era de 1 polegada.
  • Resultados que se enquadram no erro padrão: Nenhuma técnica de amostragem ou medição é perfeita; todos incorporam inerentemente
    um certo grau de erro. Isso significa que uma pesquisa só pode ser tão precisa quanto sua
    erro padrão. Sem entrar em detalhes técnicos, basta dizer que o título,
    E-books preferidos por homens mais do que por mulheres parece notável
    até descobrir que os resultados reais da pesquisa descobriram que 52% dos homens
    preferiu e-books contra 49% para mulheres, e o erro da pesquisa foi de +/- 5%.
  • Usando gráficos para criar uma impressão: Ambos os gráficos abaixo contêm exatamente as mesmas informações, mas quais
    um mostra com mais precisão o aumento no investimento de capital de risco em dispositivos móveis
    tecnologias entre os anos 2006-2007? A única diferença entre os gráficos é o
    escala. A representação gráfica de dados fornece muito espaço
    para criar falsas impressões. O
    o mesmo vale para pictogramas e infográficos.
  • A figura semi-anexada: Isso significa
    afirmando uma coisa como prova de outra. Por exemplo, se um anúncio diz que 15% dos CEOs dirigem
    um Buick; mais do que qualquer outra marca - o que isso prova? A implicação é
    que os CEOs são algum tipo de autoridade em carros. Esta é uma tática comum. Lembrar
    os antigos comerciais da Certs, onde o narrador diz, Certs. Agora com Retsyn! Fez
    alguém sabe o que é Retsyn ou por que devemos nos importar?
  • Falácia post-hoc: Isso está afirmando incorretamente que há uma correlação direta entre dois achados. Isto é particularmente
    nefasto, mas muitas vezes é mais difícil de capturar do que as outras táticas. Para
    exemplo, se um estudo descobrir que os vegetarianos têm uma renda média maior do que
    comedores de carne, seria absurdo concluir que você pode aumentar sua renda abstendo-se
    da carne. Mas isso é exatamente o que alguns 'pesquisadores' fazem.
  • Huff apresenta um todo
    capítulo de como identificar estatísticas irregulares, que irei revisitar no futuro
    publicar. Nesse ínterim, o melhor conselho, como sempre, é ser cético. Embargo
    emptor!

    Estou coletando histórias sobre falsas, enganosas ou
    estatísticas de marketing imprecisas; por favor me envie histórias para dlavenda1@hotmail.com ou me tweet @dlavenda .

    Autor David
    Lavenda é uma executiva de marketing de alta tecnologia e estratégia de produtos que também faz
    pesquisas acadêmicas sobre os efeitos da sobrecarga de informações nas organizações. Ele
    é um acadêmico internacional da Society for the History of Technology.

    [ Imagem: usuário do Flickr MervC ]