2024 ผู้เขียน: Malcolm Clapton | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-17 04:12
เมื่อวันที่ 5 กรกฎาคม ศูนย์ Levada ตีพิมพ์ผลการศึกษาว่า 91% ของชาวรัสเซียมีทัศนคติเชิงลบต่อผู้คนที่เดินในชุดว่ายน้ำ ในบรรดาฝ่ายตรงข้ามของบิกินี่และกางเกงว่ายน้ำ ส่วนใหญ่เป็นผู้ตอบแบบสอบถามที่มีอายุระหว่าง 40 ถึง 54 ปี อย่างไรก็ตาม เรื่องนี้ สื่อบางแห่งนำเสนอข้อมูลในมุมที่ต่างออกไป โดยกล่าวว่าชาวรัสเซียทุกคนมีทัศนคติเชิงลบต่อการเดินโดยประมาทเลินเล่อ เราตัดสินใจว่าจะใช้กลอุบายใดในสถิติเพื่อทำให้ข้อมูลดูน่าสนใจยิ่งขึ้น
ทำไมต้องถามเฉพาะผู้ที่มีอายุระหว่าง 40 ถึง 54 เกี่ยวกับการอาบแดดแบบเปลือยท่อนบน? บางทีเราควรไปต่อและถามกลุ่มอายุที่เกิน 80 ว่าเราต้องการอินเทอร์เน็ตหรือไม่ ด้วยการนำเสนอข้อมูลเดียวกันในรูปแบบต่างๆ คุณสามารถเปลี่ยนวิธีที่ผู้อื่นมองเห็นได้อย่างสิ้นเชิง ต่อไปนี้คือตัวอย่างการใช้สถิติในการโกง
ใช้เมตริกที่ดีแค่แวบแรก
ตัวอย่าง: 90% ของรถยนต์ทั้งหมดที่ขายในช่วง 20 ปีที่ผ่านมายังคงอยู่บนท้องถนน
ดูเป็นแบรนด์ที่ดีมากเพราะตัวเครื่องทนทานมาก แต่คิดดีกว่า บางทีรถยี่ห้อนี้เพิ่งออกเมื่อ 10 ปีที่แล้ว? จากนั้นเธอก็ดูไม่น่าสนใจอีกต่อไป
ชื่อที่ถูกต้องและสีเหลืองน้อยกว่าควรจะเป็นดังนี้: "90% ของรถยนต์ทั้งหมดที่มีอายุมากกว่า 20 ปียังคงอยู่บนท้องถนน"
การเรียกร้องประสิทธิภาพโดยไม่ต้องเปรียบเทียบกับทางเลือกอื่น
ตัวอย่าง: ยาแก้ปวดนี้จะช่วยบรรเทาอาการปวดหัวได้อย่างมีประสิทธิภาพมากที่สุด
มันไม่สมเหตุสมผลเลยที่จะพูดถึงประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์โดยไม่เปรียบเทียบกับผลิตภัณฑ์อื่น "มีประสิทธิภาพสูงสุด", "ดีกว่าตัวอื่น", "คุณภาพสูงสุด" - คำเหล่านี้จะทำให้คุณคิดได้ว่าจะซื้อผลิตภัณฑ์นี้หรือไม่ หากคุณต้องการพิสูจน์ว่ายาแก้ปวดของคุณดีที่สุด คุณต้องเปรียบเทียบกับยี่ห้ออื่น มิฉะนั้น คำเหล่านี้เป็นคำที่ไร้ประโยชน์
เล่นกับกราฟและแผนภูมิ
ตัวอย่าง:
ในการประชุมครั้งนี้ Steve Jobs ได้พูดคุยเกี่ยวกับส่วนแบ่งของ iPhone ในบรรดาสมาร์ทโฟนทั้งหมดในสหรัฐอเมริกา แม้ว่าที่จริงแล้ว iPhone จะถูกใช้งานโดย 19.5% ของผู้อยู่อาศัย แต่ส่วนแบ่งบนไดอะแกรมนั้นดูใหญ่กว่าส่วนแบ่งของ "อื่นๆ" (21.2%) การมองเห็นสามารถทำได้โดยให้ไดอะแกรมมีเอฟเฟกต์ 3 มิติ
การส่งข้อมูลโดยไม่มีการยืนยัน
ตัวอย่าง: หลังจากที่กัญชาถูกกฎหมาย จำนวนผู้สูบบุหรี่ในเนเธอร์แลนด์ก็เพิ่มขึ้น
"ข้อเท็จจริง" ดังกล่าวไร้ค่าหากไม่มีการยืนยัน บางทีเว็บไซต์ที่คุณอ่านอาจลืมเชื่อมโยงไปยังการศึกษาวิจัย แต่ในกรณีใด ๆ ก็ไม่มีประโยชน์ที่จะเชื่อข้อมูลนี้
จุดอ้างอิงบนแผนภูมิไม่ใช่ศูนย์
ตัวอย่าง:
ภาพถ่ายแสดงให้เห็นว่าจำนวนผู้เข้าร่วมโครงการ Obamacare เพิ่มขึ้น 1,066,000 คน นั่นคือความแตกต่างประมาณ 17% บนไดอะแกรม ความแตกต่างระหว่างคอลัมน์เกือบสามเท่า เนื่องจากจุดอ้างอิงไม่ใช่ศูนย์
สถิติจัดทำโดยผู้มีส่วนได้เสีย
ตัวอย่าง: เราทดสอบแชมพูตัวใหม่ของเราและได้ข้อสรุปว่ามีประสิทธิภาพมากกว่าผลิตภัณฑ์อะนาล็อกทั้งหมดในตลาด
และสุดท้าย ข้อเท็จจริงที่ค่อนข้างชัดเจน หากการวิจัยดำเนินการโดยผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ก็จำเป็นต้องเชื่อถือผลการวิจัยด้วยความระมัดระวังอย่างยิ่ง