Làm thế nào chúng ta bị đánh lừa bởi số liệu thống kê

2024 Tác giả: Malcolm Clapton | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-17 04:15

Vào ngày 5 tháng 7, Trung tâm Levada đã công bố một nghiên cứu rằng 91% người Nga có thái độ tiêu cực với những người đi bộ trong bộ đồ bơi. Trong số các đối thủ của bikini và quần bơi, phần lớn là những người được hỏi ở độ tuổi từ 40 đến 54. Mặc dù vậy, một số hãng truyền thông đã đưa ra thông tin từ một góc độ khác, cho rằng tất cả người Nga đều có thái độ tiêu cực với việc đi bộ trong người da đen. Chúng tôi quyết định tìm ra những thủ thuật nào trong thống kê có thể được sử dụng để làm cho thông tin có vẻ hấp dẫn hơn.

Tại sao chỉ hỏi những người từ 40 đến 54 tuổi về việc tắm nắng để ngực trần? Có lẽ chúng ta nên đi xa hơn và hỏi nhóm tuổi trên 80 về việc chúng ta có cần Internet hay không? Bằng cách trình bày cùng một thông tin theo những cách khác nhau, bạn có thể thay đổi hoàn toàn cách người khác nhìn nhận thông tin đó. Dưới đây là một số ví dụ về cách số liệu thống kê được sử dụng để gian lận.

Sử dụng các chỉ số chỉ tốt ở cái nhìn đầu tiên

Thí dụ: 90% tổng số xe ô tô bán ra trong hơn 20 năm qua vẫn còn trên đường.

Nó có vẻ như là một thương hiệu rất tốt vì máy móc rất bền. Nhưng hãy nghĩ tốt hơn. Có lẽ hãng xe này mới ra mắt cách đây 10 năm? Sau đó, cô ấy không còn có vẻ hấp dẫn như vậy nữa.

Một tiêu đề đúng hơn và ít màu vàng hơn nên nghe như thế này: "90% tất cả các xe trên 20 tuổi vẫn đang lưu thông trên đường."

Tuyên bố về hiệu suất mà không cần so sánh với các lựa chọn thay thế

Thí dụ: thuốc giảm đau này sẽ giảm đau đầu hiệu quả nhất có thể.

Sẽ không có ý nghĩa gì nếu nói về hiệu quả của một sản phẩm mà không so sánh nó với những sản phẩm khác. "Hiệu quả nhất", "tốt hơn những người khác", "chất lượng cao nhất" - những từ này sẽ khiến bạn suy nghĩ về việc có nên mua sản phẩm này hay không. Nếu bạn muốn chứng minh rằng thuốc giảm đau của bạn là tốt nhất, bạn cần phải so sánh nó với các nhãn hiệu khác. Nếu không, đây là những từ vô ích.

Chơi với đồ thị và biểu đồ

Thí dụ:

Tại hội nghị này, Steve Jobs đã nói về thị phần của iPhone trong số tất cả các điện thoại thông minh ở Hoa Kỳ. Mặc dù thực tế rằng iPhone được sử dụng bởi 19,5% cư dân, nhưng tỷ lệ của nó trên sơ đồ có vẻ lớn hơn tỷ lệ của "Những người khác" (21,2%). Về mặt trực quan, điều này có thể đạt được bằng cách tạo hiệu ứng 3D cho sơ đồ.

Gửi thông tin mà không cần xác nhận

Thí dụ: sau khi hợp pháp hóa cần sa, số người hút thuốc ở Hà Lan tăng lên.

"Sự thật" như vậy là vô giá trị nếu không có xác nhận. Có lẽ trang web mà bạn đọc bài này chỉ đơn giản là quên liên kết đến nghiên cứu, nhưng trong mọi trường hợp, không có ích gì để tin vào thông tin này.

Điểm tham chiếu trên biểu đồ không bằng 0

Thí dụ:

Bức ảnh cho thấy số người tham gia chương trình Obamacare đã tăng thêm 1.066.000 người. Tức là, sự khác biệt là khoảng 17%. Trên sơ đồ, sự khác biệt giữa các cột gần như gấp ba lần. Điều này là do thực tế là điểm tham chiếu không phải là 0.

Số liệu thống kê do bên quan tâm cung cấp

Thí dụ: chúng tôi đã thử nghiệm dầu gội đầu mới của mình và đi đến kết luận rằng nó hiệu quả hơn tất cả các chất tương tự trên thị trường.

Và cuối cùng, một sự thật khá hiển nhiên. Nếu nghiên cứu được thực hiện bởi một bên quan tâm, thì cần phải hết sức thận trọng tin tưởng vào kết quả của nó.