Skaičiai meluoja. Na, ne visai – bet beveik
Kiekvieną dieną esame užverčiami statistika. Vakaro žinios praneša, kad nusikalstamumas išaugo 40 procentų. Socialiniuose tinkluose kažkas dalinasi grafiku, rodančiu, kad kava sukelia vėžį. Politikas tribūnoje teigia, kad jo valdymo laikotarpiu ekonomika išaugo kaip niekada anksčiau. Ir visi šie teiginiai remiasi tikrais duomenimis. Tai kodėl kažkas vis tiek jaučiasi ne taip?
Problema ne skaičiuose. Problema – kaip jie paduodami ir kaip mes juos priimame.
Bazė yra viskas
Vienas seniausių statistinių triukų – žaisti su baziniais skaičiais. Tas pats 40 procentų nusikalstamumo augimas gali reikšti labai skirtingus dalykus. Jei praėjusiais metais mieste buvo užfiksuoti 5 vagystės, o šiais – 7, augimas matematiškai yra 40 procentų. Bet ar tai krizė? Vargu.
Tą patį principą galima apversti. Sumažėjimas nuo 1000 atvejų iki 800 – tai tik 20 procentų, skamba kukliai. Tačiau absoliučiais skaičiais tai 200 žmonių. Priklausomai nuo to, ką nori pasakyti, renkiesi vieną arba kitą.
Todėl pirmasis klausimas, kurį reikia užduoti matant bet kokį procentinį pokytį: pokytis nuo ko iki ko? Absoliutūs skaičiai yra tavo draugai.
Koreliacija – dar ne priežastis, bet žmonės pamiršta
Šalys, kuriose vartojama daugiau šokolado, turi daugiau Nobelio premijų laureatų. Tai tikra statistika. Ir ji nieko nereiškia – bent jau ne tai, ką galbūt norėtum, kad reikštų.
Koreliacija rodo, kad du dalykai kinta kartu. Priežastinis ryšys rodo, kad vienas sukelia kitą. Tarp šių dviejų dalykų – milžiniškas skirtumas, kurį reguliariai ignoruoja tiek žurnalistai, tiek socialinių tinklų ekspertai.
Kai skaitai tyrimo antraštę „Žmonės, kurie sportuoja, gyvena ilgiau”, verta sustoti ir pagalvoti: galbūt tiesiog sveikesni žmonės ir sportuoja, ir gyvena ilgiau? Galbūt turtingesni žmonės turi laiko sportui ir geresnei medicinai? Statistika to nepasakys – ją reikia paklausti.
Imtis ir tai, ko ji neapima
„Tyrimas parodė, kad 8 iš 10 odontologų rekomenduoja šią pastą.” Kiek odontologų apklausta? Kaip jie atrinkti? Ar tie du, kurie nerekomenduoja, tiesiog buvo atsitiktinai praleisti?
Imties dydis ir kokybė yra kritiškai svarbūs, tačiau retai minimi. Tyrimas su 50 respondentų ir tyrimas su 50 000 respondentų gali duoti vienodai atrodančias antraštes, bet jų patikimumas skiriasi astronomiškai. Be to, svarbu, kas apskritai pateko į imtį – jei apklausi žmones universiteto bibliotekoje apie skaitymo įpročius, rezultatai bus šiek tiek iškreipti.
Grafikai, kurie apgauna akį
Y ašis gali padaryti stebuklus. Jei grafike rodomas augimas, bet ašis prasideda ne nuo nulio, o nuo, tarkime, 95, net mažytis pokytis atrodys kaip dramatiškas šuolis. Tai nėra klastojimas technine prasme – skaičiai teisingi. Bet vizualinis įspūdis yra visiškai kitoks nei realybė.
Panašiai veikia ir laiko ašies manipuliacijos. Rodyti duomenis tik nuo patogaus taško, nutylint ankstesnį kontekstą – klasika. Politikai tai moka puikiai.
Kai statistika tampa ginklu – ir kaip ją nuginkluoti
Galiausiai reikia pripažinti vieną nemalonią tiesą: statistika dažnai naudojama ne informuoti, o įtikinti. Tai nereiškia, kad visi duomenys yra melas arba kad reikia viskuo abejoti. Tai reiškia, kad reikia klausti paprastų klausimų: kas surinko šiuos duomenis ir kodėl? Koks buvo metodas? Kas liko nepaminėta?
Sveikas skepticizmas – ne cinizmas. Cinizmas sako „visi meluoja, nieko netikiu”. Skepticizmas sako „parodyk man, kaip tai išmatuota”. Skirtumas esminis. Pirmasis atima galimybę suprasti pasaulį, antrasis – ją suteikia. O statistika, tinkamai skaitoma, vis dėlto yra vienas galingiausių įrankių suprasti, kas iš tikrųjų vyksta – net jei pirmoji antraštė to nepasakys.
