直感と意識

どのように統計的誤解の7つの致命的な罪を避けるために

どのように統計的誤解の7つの致命的な罪を避けるために

統計は、私たちの周りの世界のパターンを理解するのに役立つツールです。 しかし、私たちの直感は、それらのパターンを解釈することに関して、私たちにしばしばダウンを許します。 このシリーズでは、一般的な間違いのいくつか、統計、確率、およびリスクについて考える際にそれらを避ける方法を見ていきます。会話

1。 小さな違いが有意義であると仮定すると

株式市場における日々の変動の多くは、意味のあるものではなく、偶然を表しています。 1つのパーティーが1つまたは2つ先行しているときの投票の違いは、しばしば単に統計的なノイズです。

数値に関する「誤差のマージン」を求めて、そのような変動の原因について誤った結論を引き出すことは避けることができます。

差が誤差のマージンよりも小さい場合、意味のある差はない可能性があり、そのばらつきはおそらくランダムなばらつきにまで及ぶであろう。

どのように統計的誤解の7つの致命的な罪を避けるためにエラーバーは、スコアにおける不確実性の程度を示す。 そのような誤差のマージンが重なると、その差は統計的なノイズに起因する可能性が高い。


2。 統計的有意性を現実の重要性と同等にする

私たちはしばしば、男性が肉体的に強くなる一方、女性はより育っているなど、2つのグループが何らかの形でどのように異なるかについての一般化を聞いています。

これらの違いは、固定観念や民俗の知恵を引きつけることがよくありますが、しばしば2つのグループ間の人々の類似性と、グループ内の人の変化を無視します。

2人の男性をランダムに選ぶと、体力にかなりの違いが生じる可能性があります。 そして、あなたが男と女の一人を選ぶと、彼らは育てる面で非常に似ているかもしれません。あるいは、男性は女性よりも育っているかもしれません。

このエラーは、グループ間の相違の「効果の大きさ」を求めることで回避できます。 これは、あるグループの平均が他のグループの平均とどのくらい異なるかの尺度です。

効果の大きさが小さい場合、2つのグループは非常に似ています。 エフェクトサイズが大きい場合でも、2つのグループにはかなりのバリエーションがありますので、あるグループのすべてのメンバーが別のグループのすべてのメンバーと異なるわけではありません。


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3。 極端な姿を見逃す

エフェクトサイズのフリップサイドは、あなたが注目していることが "正規分布"(ベルカーブとも呼ばれます)。 これは、ほとんどの人が平均得点の近くにあり、小さなグループのみが平均よりかなり上または下にある場所です。

それが起こると、グループのパフォーマンスのわずかな変化は、平均的な人物(ポイント2を参照)には何も意味しないが、極端な人物のキャラクターをより根本的に変える違いを生み出します。

あなたが極端なものを扱っているかどうかを反映させて、このエラーを避けてください。 平均的な人と対処しているとき、小グループの違いはしばしば問題になりません。 極端なことを気にするときは、小グループの違いがヒープに影響する可能性があります。

どのように統計的誤解の7つの致命的な罪を避けるために2つの母集団が正規分布に従うと、両者の差は平均値よりも極端に顕著になります。


4。 偶然の信頼

そこに 相関 スイミングプールに落ちることによって米国で毎年溺れた人々の数とNicholas Cageの映画の数が登場したのですか?

どのように統計的誤解の7つの致命的な罪を避けるためにしかし、因果関係はありますか? tylervigen.com

あなたが一生懸命見ていると、ただの偶然による興味深いパターンや相関関係を見つけることができます。

同時に2つのことが同時に起こるか、または同様のパターンで変化するということは、それらが関連していることを意味するものではありません。

このエラーは、観測された関連性の信頼性を確認することで回避してください。 それは一回限りですか、それとも複数回起こったのですか? 将来の協会は予測できますか? あなたが一度だけそれを見たなら、それはランダムなチャンスのためである可能性が高いです。


5。 因果関係を逆にする

失業と精神保健問題の2つの事柄が関連している場合、精神的健康問題が失業につながる、「明白な」因果経路が見られることが魅力的かもしれません。

しかし、時には、精神的健康問題を引き起こす失業のような、人道的な道が別の方向に向かうこともあります。

このエラーを回避するには、関連が見えるときに逆の因果関係について考えることを忘れないでください。 影響は他の方向に向かうことができますか? あるいは、両方向に進むことができ、フィードバックループを作成できますか?


6。 外の原因を考慮することを忘れる

人々はしばしば、第3の要因の結果であるために、2つの事柄間の関連性を生み出す可能性のある「第3の要因」または外的要因を評価しない。

たとえば、レストランでの食事と心血管の健康状態の改善との関連性があるかもしれません。 そうすれば、2人の間に因果関係があると信じることができます。

しかし、レストランで食べることができる人は定期的に社会経済的に高いレベルにあり、健康管理にも余裕があり、心臓血管の健康状態を改善するヘルスケアです。

このエラーを回避するには、相関があるときに第3の要因について考えることを忘れないでください。 起こりうる原因として1つのことをフォローアップしている場合は、それが何を引き起こすのかを自問してください。 第3の要因は、観察された結果の両方を引き起こすか?


7。 偽のグラフ

グラフの縦軸のスケーリングとラベリングにはいたずらが発生します。 ラベルには、あなたが見ているものの意味のある範囲がすべて表示されます。

しかし、グラフメーカが狭い範囲を選んで、小さな違いや関連性をより効果的に見せるようにすることもあります。 0から100までのスケールでは、2つの列が同じ高さに見える場合があります。 しかし、52.5から56.5までしか表示されない同じデータをグラフ化すると、それらは大きく異なって見えるかもしれません。

このエラーは、軸に沿ってグラフのラベルに注意することによって回避できます。 特にラベルのないグラフには懐疑的です。

どのように統計的誤解の7つの致命的な罪を避けるためにグラフはストーリーを伝えることができます。違いによってスケールが大きくなったり小さくなったりします。

著者について

ウィニフレッド・ルイス、社会心理学准教授、 クイーンズランド大学 Cassandra Chapman、社会心理学博士候補者、 クイーンズランド大学

この記事は、最初に公開された 会話。 読む 原著.

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