كيفية تجنب الخطايا السبع المميتة من سوء الفهم الإحصائي

كيفية تجنب الخطايا السبع المميتة من سوء الفهم الإحصائي

الإحصاءات هي أداة مفيدة لفهم الأنماط في العالم من حولنا. لكن حدسنا في كثير من الأحيان يسمح لنا بالتراجع عندما يتعلق الأمر بتفسير تلك الأنماط. في هذه السلسلة ، ننظر إلى بعض الأخطاء الشائعة التي نرتكبها وكيفية تجنبها عند التفكير في الإحصائيات والاحتمالات والمخاطر.المحادثة

1. افتراض وجود اختلافات صغيرة ذات مغزى

العديد من التقلبات اليومية في سوق الأسهم تمثل فرصة وليس أي شيء ذي مغزى. غالباً ما تكون الاختلافات في استطلاعات الرأي عندما يكون طرف ما متقدماً بنقطة أو نقطتين مجرد ضوضاء إحصائية.

يمكنك تجنب استخلاص استنتاجات خاطئة حول أسباب مثل هذه التقلبات من خلال المطالبة برؤية "هامش الخطأ" المتعلق بالأرقام.

إذا كان الفرق أصغر من هامش الخطأ ، فمن المحتمل ألا يكون هناك اختلاف ذي مغزى ، وربما يكون الاختلاف مجرد تقلبات عشوائية.

كيفية تجنب الخطايا السبع المميتة من سوء الفهم الإحصائيتوضح أشرطة الأخطاء درجة عدم اليقين في النتيجة. عندما تتداخل هذه الهوامش من الخطأ ، من المرجح أن يكون الفرق بسبب الضوضاء الإحصائية.


2. معادلة دلالة إحصائية مع أهمية العالم الحقيقي

كثيرا ما نسمع تعميمات حول كيفية اختلاف مجموعتين بطريقة ما ، مثل أن النساء أكثر رعاية في حين أن الرجال أقوى جسديا.

غالبًا ما تعتمد هذه الاختلافات على الصور النمطية والحكمة الشعبية ، ولكنها غالبًا ما تتجاهل أوجه التشابه بين الأشخاص بين المجموعتين ، والتفاوت في الأشخاص داخل المجموعات.


الحصول على أحدث من InnerSelf


إذا اخترت رجلين عشوائياً ، فمن المحتمل أن يكون هناك اختلاف كبير في قوتهما البدنية. وإذا اخترت رجل واحد وامرأة واحدة ، فقد ينتهي بهم الأمر إلى أن يكونوا متشابهين للغاية من حيث الرعاية ، أو قد يكون الرجل أكثر رعاية من المرأة.

يمكنك تجنب هذا الخطأ عن طريق السؤال عن "حجم التأثير" للاختلافات بين المجموعات. هذا مقياس لمدى اختلاف متوسط ​​مجموعة واحدة عن متوسط ​​أخرى.

إذا كان حجم التأثير صغيرًا ، تكون المجموعتان متشابهان للغاية. حتى إذا كان حجم التأثير كبيرًا ، فسيظل من المحتمل أن يكون لدى المجموعتين قدر كبير من الاختلاف داخلها ، لذا لن يختلف جميع أعضاء مجموعة واحدة عن جميع أعضاء مجموعة أخرى.


3. إهمال للنظر في التطرف

الجانب الجانبي لحجم التأثير يكون مناسبًا عندما يتبع الشيء الذي تركز عليه "التوزيع الطبيعي"(يطلق عليها أحيانًا" منحنى الجرس "). هذا هو المكان الذي يقترب فيه معظم الناس من متوسط ​​النقاط ، وفقط مجموعة صغيرة فوق أو أقل بكثير من المتوسط.

عندما يحدث ذلك ، يؤدي تغيير بسيط في الأداء للمجموعة إلى اختلاف لا يعني شيئًا بالنسبة للشخص العادي (راجع النقطة 2) ولكن ذلك يغير من طبيعة التطرف أكثر جذرية.

تجنب هذا الخطأ من خلال التفكير في ما إذا كنت تتعامل مع النقيضين أم لا. عندما تتعامل مع الأشخاص العاديين ، غالبًا ما لا يهم الاختلافات في المجموعات الصغيرة. عندما تهتم كثيرًا بالظواهر المتطرفة ، يمكن للاختلافات بين المجموعات الصغيرة أن تثير الأكوام.

كيفية تجنب الخطايا السبع المميتة من سوء الفهم الإحصائيعندما يتبع اثنان من السكان التوزيع الطبيعي ، فإن الاختلافات بينهما ستكون أكثر وضوحًا عند التطرف أكثر من المتوسطات.


4. مصادفة الثقة

هل تعلم أن هناك ارتباط بين عدد الأشخاص الذين غرقوا كل عام في الولايات المتحدة عن طريق الوقوع في بركة السباحة وعدد من الأفلام ظهرت في نيكولاس كيج؟

كيفية تجنب الخطايا السبع المميتة من سوء الفهم الإحصائيلكن هل هناك رابط سببي؟ tylervigen.com

إذا نظرت بقوة بما فيه الكفاية ، يمكنك أن تجد أنماطًا وارتباطات مشوقة تعود فقط إلى المصادفة.

فقط لأن شيئين يحدثان في الوقت نفسه ، أو في أنماط مماثلة ، لا يعني أنهما مرتبطان.

تجنب هذا الخطأ عن طريق السؤال عن مدى موثوقية الارتباط المرصود. هل هو لمرة واحدة ، أم أنه حدث عدة مرات؟ هل يمكن التنبؤ بالجمعيات المستقبلية؟ إذا كنت قد شاهدته مرة واحدة فقط ، فمن المحتمل أن يكون ذلك بسبب فرصة عشوائية.


5. الحصول على السببية إلى الوراء

عندما يكون هناك شيئان مترابطان - على سبيل المثال ، قضايا البطالة والصحة العقلية - قد يكون من المغري رؤية مسار سببي "واضح" - لنقل أن مشكلات الصحة العقلية تؤدي إلى البطالة.

لكن في بعض الأحيان يذهب المسار السببي في الاتجاه الآخر ، مثل البطالة التي تسبب مشاكل الصحة العقلية.

يمكنك تجنب هذا الخطأ من خلال تذكر التفكير في السببية العكسية عندما ترى ارتباطًا ما. هل يمكن التأثير في الاتجاه الآخر؟ أو يمكن أن تذهب في كلا الاتجاهين ، وخلق حلقة ردود الفعل؟


6. نسيان التفكير في الأسباب الخارجية

غالبًا ما يفشل الناس في تقييم "العوامل الثالثة" المحتملة ، أو الأسباب الخارجية ، التي قد تخلق ارتباطًا بين أمرين ، لأن كليهما في الواقع نتيجة للعامل الثالث.

على سبيل المثال ، قد يكون هناك ارتباط بين تناول الطعام في المطاعم وتحسين صحة القلب والأوعية الدموية. قد يؤدي ذلك إلى الاعتقاد بأن هناك علاقة سببية بين الاثنين.

ومع ذلك ، قد يتبين أن أولئك الذين يستطيعون تناول الطعام في المطاعم بانتظام في شريحة اجتماعية اقتصادية عالية ، ويمكنهم أيضًا توفير رعاية صحية أفضل ، والرعاية الصحية التي توفر صحة القلب والأوعية الدموية بشكل أفضل.

يمكنك تجنب هذا الخطأ من خلال تذكر التفكير في العوامل الثالثة عندما ترى علاقة. إذا كنت تتابع أمرًا واحدًا كسبب محتمل ، اسأل نفسك ما الذي يسبب هذا الشيء بدوره؟ هل يمكن لهذا العامل الثالث أن يسبب كلاً من النتائج المرصودة؟


7. الرسوم البيانية الخادعة

يحدث الكثير من الأذى في تحجيم وتوسيم المحور الرأسي على الرسوم البيانية. يجب أن تعرض التسميات النطاق المفيد الكامل لكل ما تبحث عنه.

ولكن في بعض الأحيان ، يختار صانع الرسم البياني نطاقًا أضيقًا لإحداث فرق بسيط أو اقتران أكثر تأثيراً. على مقياس من 0 إلى 100 ، قد يبدو عمودين بنفس الارتفاع. ولكن إذا قمت برسم البيانات نفسها التي تظهر فقط من 52.5 إلى 56.5 ، فقد تبدو مختلفة بشكل كبير.

يمكنك تجنب هذا الخطأ عن طريق مراعاة ملاحظة تسميات الرسم البياني على المحاور. كن متشككا بشكل خاص من الرسوم البيانية غير المصنفة.

كيفية تجنب الخطايا السبع المميتة من سوء الفهم الإحصائييمكن للرسومات البيانية أن تحكي قصة - مما يجعل الاختلافات تبدو أكبر أو أصغر حسب المقياس.

نبذة عن الكاتب

وينفريد لويس ، أستاذ مشارك ، علم النفس الاجتماعي ، جامعة كوينزلاند وكاساندرا تشابمان ، طالب دكتوراه في علم النفس الاجتماعي ، جامعة كوينزلاند

تم نشر هذه المقالة في الأصل المحادثة. إقرأ ال المقال الأصلي.

كتب ذات صلة:

{amazonWS: searchindex = Books ؛ الكلمات الأساسية = فهم الإحصاءات ؛ maxresults = 3}

enafarزكية-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

اتبع InnerSelf على

الفيسبوك أيقونةتويتر أيقونةآر إس إس أيقونة

احصل على آخر عبر البريد الإلكتروني

{Emailcloak = إيقاف}

الأكثر قراءة