统计数据会误导吗？
有句老话说数字不会说谎，但说谎者知道如何计算。从某种意义上说，这代表了人们对统计数据的警惕。统计解释可能会导致数据出现误导。这取决于统计学家对数据的解读，以及统计报告的重点是什么。
例如，在文法学校，学生现在学习中心倾向的度量，即均值、中位数、模式和范围。平均值是所有数据的总和除以数据的数量。例如，一个人可能会得到一个人的考试分数之和，然后除以考试次数来确定分数。然而，均值可能会受到所谓的异常值的影响，这是一个远远超出正常测试范围的数字。这可能表明，均值可能是一种误导性的绩效评估方法。
如果一个人完美地参加了五次考试，但没有参加第六次考试，因此得零分，那么平均值反映了这一点。例如，如果所有测试都值100分，平均分数约为85%。然而，这并不意味着在这种情况下的平均性能，因为异常值为零。
另一个可以用来衡量中心趋势的指标是中位数的评估。中位数是数字排列的一组数据中的中间数。如果统计学家对中位数进行评估，这可能无法代表绩效的真实平均值，也无法代表正在评估的任何结果。中位数不能解释一个巨大的数据范围，因此可能具有误导性。
通过模式评估的中心趋势仅仅意味着查看一组数据中最常出现的数字。例如，考生的模式是100。然而，这并不反映参加测试的人没有参加测试，这是误导。
统计数据可能具有误导性的其他方式包括在调查中提问的方式，以及调查在多大程度上是一个社区的代表性样本。如果有人调查一群高中生，问他们“你对1-5分的教育有多满意？”一个人可能会得到非常不同的答案，这取决于这个群体是否代表“普通”学生。
如果有人调查了一组学生，他们都获得了a，并进入了一所很棒的、资金充足的学校，那么将这些数据作为代表性样本发布是故意误导。如果你问不同学校不同年级的学生，那么调查可能更具代表性，也更公平。然而，如果有人问学生他们对学校的看法，然后将结果作为一般人群的代表性样本发布，那么答案将是高度倾斜的。
数字可能看起来非常具体，有些人被数字误导，仅仅是因为它们似乎是事实，具有无可争辩的价值。因此，统计数据往往会被误导，用数字让人们惊叹，让争议的事情看起来更像事实。有声望的统计学家知道，问题需要概括，也需要向代表人口的人提问。
然而，数字和统计数据可能会产生误导，因为它们并不代表个人。它们可以显示人们“总体上”对一个想法、一个产品或一个政治候选人的反应。他们无法展示一个人在他或她无限变化的品质中的感受。
- 发表于 2022-02-08 19:53
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- 分类：科学
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