4 façons de mentir avec les statistiques

2024 Auteur: Malcolm Clapton | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-17 03:55

L'un des moyens les plus efficaces de mentir est de mal interpréter les statistiques. Savoir comment les chiffres sont jonglés peut vous aider à remarquer si quelqu'un essaie de vous tromper.

Recueillez des données qui rendront vos conclusions encore plus biaisées

La première étape de la collecte de statistiques consiste à déterminer ce que vous souhaitez analyser. Les statisticiens appellent les informations à ce stade. Ensuite, vous devez définir une sous-classe de données qui, une fois analysées, devraient représenter l'ensemble de la population. Plus l'échantillon est grand et précis, plus les résultats de la recherche seront précis.

Bien sûr, il existe différentes manières de gâcher un échantillon statistique par accident ou intentionnellement:

• Biais de séléction. Cette erreur se produit lorsque les personnes participant à l'étude s'identifient comme un groupe qui ne représente pas l'ensemble de la population.
• Échantillonnage aléatoire. Se produit lorsque des informations facilement disponibles sont analysées plutôt que d'essayer de collecter des données représentatives. Par exemple, une chaîne d'information peut mener une enquête politique auprès de ses téléspectateurs. Sans demander aux gens qui regardent d'autres chaînes (ou ne regardent pas du tout la télévision), on ne peut pas dire que les résultats d'une telle étude reflèteront la réalité.
• Refus des répondants de participer. Une telle erreur statistique se produit lorsque certaines personnes ne répondent pas aux questions posées dans une étude statistique. Cela conduit à un affichage incorrect des résultats. Par exemple, si une étude pose la question « Avez-vous déjà trompé votre conjoint ? » En conséquence, il semblera que l'infidélité soit rare.
• Sondages en accès libre. Tout le monde peut participer à de telles enquêtes. Souvent, il n'est même pas vérifié combien de fois la même personne a répondu aux questions. Un exemple est diverses enquêtes sur Internet. Il est très intéressant de les passer, mais ils ne peuvent pas être considérés comme objectifs.

La beauté du biais de sélection est que quelqu'un, quelque part, est susceptible de mener une enquête non scientifique qui soutiendra n'importe quelle théorie que vous avez. Il vous suffit donc de rechercher sur le Web le sondage que vous souhaitez ou de créer le vôtre.

Choisissez des résultats qui soutiennent vos idées

Puisque les statistiques utilisent des nombres, il nous semble qu'elles prouvent de façon convaincante toute idée. Les statistiques reposent sur des calculs mathématiques complexes qui, s'ils sont mal gérés, peuvent conduire à des résultats complètement opposés.

Pour démontrer les failles de l'analyse des données, le mathématicien anglais Francis Anscombe a créé. Il se compose de quatre ensembles de données numériques qui ont un aspect complètement différent sur les graphiques.

La figure X1 est un nuage de points standard; X2 est une courbe qui monte d'abord puis redescend; X3 - une ligne qui monte légèrement vers le haut, avec une sur l'axe Y; X4 - données sur l'axe X, à l'exception d'un dépassement situé en haut sur les deux axes.

Pour chacun des graphiques, les affirmations suivantes sont vraies:

• La moyenne de x pour chaque ensemble de données est 9.
• La moyenne de y pour chaque ensemble de données est de 7,5.
• La variance (spread) de la variable x - 11, variable y - 4, 12.
• La corrélation entre les variables x et y pour chaque ensemble de données est de 0,816.

Si nous ne voyions ces données que sous forme de texte, nous penserions que les situations sont complètement les mêmes, bien que les graphiques le réfutent.

Par conséquent, Enscombe a suggéré que vous visualisiez d'abord les données, puis que vous tiriez des conclusions. Bien sûr, si vous voulez induire quelqu'un en erreur, sautez cette étape.

Créer des graphiques qui mettent en évidence les résultats souhaités

La plupart des gens n'ont pas le temps de faire leur propre analyse statistique. Ils s'attendent à ce que vous leur montriez des graphiques résumant toutes vos recherches. Des graphiques bien conçus doivent refléter des idées qui correspondent à la réalité. Mais ils peuvent également mettre en évidence les données que vous souhaitez afficher.

Omettez les noms de certains paramètres, modifiez légèrement l'échelle sur l'axe des coordonnées, n'expliquez pas le contexte. Ainsi, vous pouvez convaincre tout le monde que vous avez raison.

Par tous les moyens, masquez les sources

Si vous citez ouvertement vos sources, il est facile pour les gens de vérifier vos conclusions. Bien sûr, si vous essayez de mettre tout le monde autour de votre doigt, ne dites jamais comment vous êtes arrivé à vos conclusions.

Habituellement, dans les articles et les études, les références aux sources sont toujours indiquées. Dans le même temps, les œuvres originales peuvent ne pas être fournies dans leur intégralité. L'essentiel est que la source réponde aux questions suivantes:

• Comment les données ont-elles été collectées ? Les personnes ont-elles été interrogées par téléphone ? Ou arrêté dans la rue ? Ou était-ce un sondage Twitter ? La méthode de collecte des informations peut indiquer certaines erreurs de sélection.
• Quand se sont-ils rencontrés ? La recherche devient rapidement obsolète et les tendances changent, de sorte que le moment de la collecte des informations influence les conclusions.
• Qui les a collectés ? Il y a peu de crédibilité dans la recherche de la compagnie de tabac sur la sécurité du tabagisme.
• Qui a été interviewé ? Ceci est particulièrement important pour les sondages d'opinion. Si un politicien mène une enquête parmi ceux qui sympathisent avec lui, les résultats ne refléteront pas l'opinion de l'ensemble de la population.

Maintenant, vous savez comment manipuler les nombres et utiliser les statistiques pour prouver presque tout. Cela vous aidera à reconnaître les mensonges et à réfuter les théories fabriquées.