統計は誤解を招く可能性がありますか？

bugis人物は嘘をつかない古い格言がありますが、嘘つきはどのように把握するかを知っています。ある意味では、これは統計の人々の警戒心を表しています。統計的解釈により、データは誤解を招くように見える可能性があります。それは、統計学者のデータの解釈と、統計レポートの重要なポイントとしてどのような数値が前面に出されているかに依存します。と範囲。平均は、すべてのデータの合計であり、データの数で割っています。たとえば、人のテストスコアの合計を取得し、それをテスト数で分割してグレードを決定する場合があります。ただし、平均は、外れ値と呼ばれるものによって影響を受ける可能性があります。これは、平均がパフォーマンスを評価する誤解を招く方法である可能性があることを示唆しています。たとえば、テストがすべて100ポイントの価値がある場合、平均スコアは約85％です。ただし、これは、ゼロの外れ値のために、この場合の平均パフォーマンスを実際に示唆していません。中央値は、数値的に配置されたデータグループの中央の数字です。統計学者が中央値について評価した場合、これはパフォーマンスの真の平均、または評価されているものを表すものではない可能性があります。中央値は、膨大なものになる可能性があるため、誤解を招く可能性のあるデータ範囲を説明できません。したがって、たとえば、テストテイカーには100のモードがあります。しかし、これはテストを受けている人が1つを取ることができなかったことを反映していません。これは誤解を招くものです。、おそらく調査、および調査がコミュニティの代表的なサンプルである程度。高校生のグループを調査し、「1〜5のスケールであなたの教育にどれほど満足しているのか」と尋ねるとしたら、」グループが「平均的な」学生の代表であるかどうかに応じて、非常に異なる答えを得ることができます。consed全員がまっすぐになった生徒のグループを調査し、幻想的で資金提供された学校に行って、代表的なサンプルとしてそのようなデータを公開することは、意図的に誤解を招くことです。異なる学年の異なる学校の生徒に尋ねると、調査はより代表的で公平になる可能性があります。ただし、生徒に学校についてどう思うかを尋ね、結果を一般人口の代表的なサンプルとして公開すると、答えは非常に歪められます。事実であり、議論の余地のない価値があるようです。したがって、統計データを誤解を招くように使用されるために誤解を招くように使用することができます。評判の良い統計学者は、質問を一般化する必要があることを知っており、人口を代表する人々にも尋ねる必要があることを知っています。intersion個人は個人を表していないため、数字と統計は誤解を招く可能性があります。彼らは、人々が「一般的に」アイデア、製品、または政治候補者にどのように反応するかを示すかもしれません。彼らは、無限に変動するすべての品質の一人の人がどのように感じるかを示すことができません。