สารบัญ:
- รวบรวมข้อมูลที่จะทำให้ข้อสรุปของคุณมีอคติมากขึ้น
- เลือกผลลัพธ์ที่สนับสนุนความคิดของคุณ
- สร้างกราฟที่เน้นผลลัพธ์ที่ต้องการ
- ยังไงก็ให้ซ่อนที่มา
2024 ผู้เขียน: Malcolm Clapton | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-17 04:12
วิธีโกหกที่มีประสิทธิภาพที่สุดวิธีหนึ่งคือการตีความสถิติผิดๆ การรู้วิธีเล่นตัวเลขจะช่วยให้คุณสังเกตว่ามีคนพยายามหลอกคุณหรือไม่
รวบรวมข้อมูลที่จะทำให้ข้อสรุปของคุณมีอคติมากขึ้น
ขั้นตอนแรกในการรวบรวมสถิติคือการกำหนดสิ่งที่คุณต้องการวิเคราะห์ นักสถิติเรียกข้อมูลในขั้นตอนนี้ ถัดไป คุณต้องกำหนดคลาสย่อยของข้อมูลที่เมื่อวิเคราะห์แล้ว ควรเป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมดโดยรวม ยิ่งตัวอย่างมีขนาดใหญ่และแม่นยำมากเท่าใด ผลการวิจัยก็จะยิ่งแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น
แน่นอน มีหลายวิธีที่จะทำให้ตัวอย่างทางสถิติเสียหายโดยไม่ได้ตั้งใจหรือโดยเจตนา:
- เลือกอคติ. ข้อผิดพลาดนี้เกิดขึ้นเมื่อผู้ที่มีส่วนร่วมในการศึกษาระบุว่าตนเองเป็นกลุ่มที่ไม่ได้เป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด
- การสุ่มตัวอย่าง เกิดขึ้นเมื่อมีการวิเคราะห์ข้อมูลที่พร้อมใช้งานแทนที่จะพยายามรวบรวมข้อมูลที่เป็นตัวแทน ตัวอย่างเช่น ช่องข่าวอาจทำการสำรวจทางการเมืองในหมู่ผู้ชม โดยไม่ต้องถามคนที่ดูช่องอื่น (หรือไม่ดูทีวีเลย) คงพูดไม่ได้ว่าผลการศึกษาดังกล่าวจะสะท้อนถึงความเป็นจริง
- การปฏิเสธที่จะเข้าร่วม ข้อผิดพลาดทางสถิติดังกล่าวเกิดขึ้นเมื่อบางคนไม่ตอบคำถามที่ถามในการศึกษาทางสถิติ ส่งผลให้แสดงผลไม่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น หากการศึกษาหนึ่งถามคำถามว่า "คุณเคยนอกใจคู่สมรสของคุณหรือไม่" เป็นผลให้ดูเหมือนว่าการนอกใจนั้นหายาก
- การเข้าถึงแบบสำรวจฟรี ทุกคนสามารถมีส่วนร่วมในการสำรวจดังกล่าว บ่อยครั้งไม่ได้ตรวจสอบด้วยซ้ำว่าคนๆ เดียวกันตอบคำถามกี่ครั้ง ตัวอย่างคือแบบสำรวจต่างๆ บนอินเทอร์เน็ต เป็นเรื่องที่น่าสนใจมากที่จะผ่านพวกเขา แต่พวกเขาไม่สามารถพิจารณาได้ว่ามีวัตถุประสงค์
ความงามของอคติในการคัดเลือกคือมีใครบางคนมีแนวโน้มที่จะทำการสำรวจตามหลักวิทยาศาสตร์ซึ่งจะสนับสนุนทฤษฎีใดก็ตามที่คุณมี ดังนั้นเพียงแค่ค้นหาเว็บสำหรับโพลที่คุณต้องการหรือสร้างของคุณเอง
เลือกผลลัพธ์ที่สนับสนุนความคิดของคุณ
เนื่องจากสถิติใช้ตัวเลข ดูเหมือนว่าเราจะพิสูจน์ได้อย่างน่าเชื่อถือ สถิติอาศัยการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน ซึ่งหากใช้ผิดวิธี อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ตรงกันข้ามโดยสิ้นเชิง
เพื่อแสดงให้เห็นถึงข้อบกพร่องในการวิเคราะห์ข้อมูล นักคณิตศาสตร์ชาวอังกฤษ ฟรานซิส แอนสคอมบ์ ได้สร้างขึ้น ประกอบด้วยข้อมูลตัวเลขสี่ชุดที่ดูแตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิงบนกราฟ
รูปที่ X1 เป็นแผนภาพกระจายมาตรฐาน X2 เป็นเส้นโค้งที่ขึ้นก่อนแล้วจึงตกลงมา X3 - เส้นที่ยกขึ้นเล็กน้อยโดยเส้นหนึ่งอยู่บนแกน Y X4 - ข้อมูลบนแกน X ยกเว้นหนึ่งโอเวอร์โอเวอร์ที่อยู่บนทั้งสองแกน
สำหรับแต่ละกราฟ ข้อความต่อไปนี้เป็นจริง:
- ค่าเฉลี่ยของ x สำหรับแต่ละชุดข้อมูลคือ 9
- ค่าเฉลี่ยของ y สำหรับแต่ละชุดข้อมูลคือ 7.5
- ความแปรปรวน (สเปรด) ของตัวแปร x - 11, ตัวแปร y - 4, 12
- ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร x และ y สำหรับแต่ละชุดข้อมูลคือ 0.816
หากเราเห็นข้อมูลนี้เฉพาะในรูปแบบของข้อความ เราคิดว่าสถานการณ์จะเหมือนกันทั้งหมด แม้ว่ากราฟจะหักล้างสิ่งนี้
ดังนั้น Enscombe แนะนำให้คุณนึกภาพข้อมูลก่อน แล้วจึงค่อยสรุป แน่นอน หากคุณต้องการทำให้ผู้อื่นเข้าใจผิด ให้ข้ามขั้นตอนนี้
สร้างกราฟที่เน้นผลลัพธ์ที่ต้องการ
คนส่วนใหญ่ไม่มีเวลาทำการวิเคราะห์ทางสถิติของตนเองพวกเขาคาดหวังให้คุณแสดงกราฟสรุปงานวิจัยทั้งหมดของคุณ แผนภูมิที่ออกแบบมาอย่างดีควรสะท้อนแนวคิดที่เข้ากับความเป็นจริง แต่ยังสามารถเน้นข้อมูลที่คุณต้องการแสดงได้อีกด้วย
ละเว้นชื่อของพารามิเตอร์บางตัว เปลี่ยนมาตราส่วนบนแกนพิกัดเล็กน้อย อย่าอธิบายบริบท เพื่อให้คุณสามารถโน้มน้าวใจทุกคนว่าคุณพูดถูก
ยังไงก็ให้ซ่อนที่มา
หากคุณอ้างอิงแหล่งที่มาของคุณอย่างเปิดเผย ผู้คนจะตรวจสอบสิ่งที่คุณค้นพบได้ง่าย แน่นอน หากคุณกำลังพยายามทำให้ทุกคนอยู่ใกล้ๆ อย่าบอกว่าคุณสรุปได้อย่างไร
โดยปกติ ในบทความและการศึกษาวิจัย การอ้างอิงถึงแหล่งข้อมูลมักจะระบุอยู่เสมอ ในขณะเดียวกัน ผลงานต้นฉบับอาจไม่สามารถจัดหาให้ครบถ้วนได้ สิ่งสำคัญคือแหล่งที่มาตอบคำถามต่อไปนี้:
- ข้อมูลถูกเก็บรวบรวมอย่างไร? มีคนสัมภาษณ์ทางโทรศัพท์หรือไม่? หรือหยุดอยู่บนถนน? หรือเป็นโพล Twitter? วิธีการรวบรวมข้อมูลสามารถระบุข้อผิดพลาดในการเลือกบางอย่างได้
- พวกเขาพบกันเมื่อไหร่? การวิจัยล้าสมัยอย่างรวดเร็วและแนวโน้มเปลี่ยนไป ดังนั้นระยะเวลาในการรวบรวมข้อมูลจึงมีอิทธิพลต่อข้อสรุป
- ใครรวบรวมพวกเขา? มีความน่าเชื่อถือเพียงเล็กน้อยในการวิจัยของบริษัทยาสูบเกี่ยวกับความปลอดภัยในการสูบบุหรี่
- ใครถูกสัมภาษณ์? นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการสำรวจความคิดเห็นของประชาชน หากนักการเมืองทำการสำรวจในหมู่ผู้ที่เห็นอกเห็นใจเขา ผลลัพธ์จะไม่สะท้อนความคิดเห็นของประชากรทั้งหมด
ตอนนี้คุณรู้วิธีจัดการตัวเลขและใช้สถิติเพื่อพิสูจน์เกือบทุกอย่างแล้ว สิ่งนี้จะช่วยให้คุณรับรู้การโกหกและหักล้างทฤษฎีปลอมแปลง