Come mentire con le statistiche?
È possibile mentire utilizzando le statistiche? In effetti lo è, e potrebbe essere più diffuso di quanto si pensi.
Quindi, come si manipolano le statistiche e, cosa più importante, come si può evitare di cadere preda di queste distorsioni?
Questo articolo esplora varie tecniche spesso utilizzate per travisare i dati e fornisce un riferimento prezioso per i lettori che cercano di evitare inganni.
Giornalisti, operatori di marketing e persino scienziati a volte possono utilizzare statistiche, diagrammi, tabelle e grafici in modi che fuorviano il pubblico. È quindi essenziale rimanere vigili e non cadere in questi inganni!
Il problema
È opinione generale che i dati statistici, quando utilizzati per presentare informazioni, conferiscano un'aria di credibilità al messaggio trasmesso. Questa è una reazione attesa, che dimostra il rispetto e la stima delle persone per il campo della statistica.
Tuttavia, gli opportunisti possono sfruttare questa fiducia, presentando informazioni false mascherate da verità, facendo affidamento su dati statistici inventati o manipolati. Se esaminati attentamente, questi inganni sono in genere fragili o del tutto infondati.
Questo articolo fornisce informazioni e risorse preziose per gli analisti di dati e per coloro che non desiderano più lasciarsi ingannare dall'inganno statistico.
Le manipolazioni statistiche permeano numerosi settori sociali, con profondi impatti sulle nostre vite. Ad esempio, una combinazione ben pianificata di dati sulle intenzioni degli elettori, giornalismo e marketing potrebbe influenzare in modo decisivo i risultati elettorali.
Per evitare di essere ingannati, è fondamentale comprendere le tecniche che stanno dietro queste manipolazioni.
La Soluzione
Nel 1954 Darrell Huff pubblicò “Come mentire con le statistiche”. Questo lavoro influente esplora le tecniche statistiche più diffuse, esponendo metodi manipolativi che cercano di fuorviare piuttosto che informare.
“Darrell Huff esplora ogni tipo di statistica comunemente usato, indaga cose come lo studio del campione, il metodo di tabulazione, la tecnica dell'intervista, o il modo in cui i risultati sono derivati dai numeri, e mette in evidenza il numero innumerevole di espedienti che vengono usati per ingannare piuttosto che informare.“
Nonostante sia trascorso oltre mezzo secolo dalla sua pubblicazione, Bill Gates ha sottolineato che le intuizioni del libro sono più attuali che mai. I punti chiave di ciascuno dei suoi dieci capitoli sono discussi nelle sezioni seguenti.
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01. Il campione con il bias incorporato
Questo capitolo introduce il concetto di bias di campionamento. È possibile ottenere il risultato desiderato manipolando la selezione del campione per corroborare le proprie opinioni.
I bias emergono quando la selezione casuale dei dati è compromessa. In teoria, ogni punto dati dovrebbe avere la stessa probabilità di essere scelto per il campione, ma il campionamento distorto ignora questo principio.
In pratica, la selezione del campione può essere guidata in base al risultato desiderato. Ad esempio, la progettazione e l'applicazione di un'intervista possono essere manipolate per indurre risposte specifiche. Questo regno è pieno di opportunità di inganno e frode.
02. La media ben scelta
In questa sezione, Huff spiega come selezionare la misura di tendenza centrale che fornisce il valore più adatto alla propria argomentazione. Tra le misure di tendenza centrale più importanti figurano la media aritmetica, la mediana e moda.
Consideriamo ad esempio un bar con nove clienti, ciascuno con un reddito annuo rispettivamente di 15, 15, 16, 18, 20, 20, 21, 21 e 84 mila dollari. Il reddito medio è di $ 26,000, mentre la media è di $ 20,000.
Supponiamo che Bill Gates entri nel bar con un reddito annuo di 10 milioni di dollari. Il reddito medio sale alle stelle fino a 1 milione di dollari, ma la mediana rimane a 20,000 dollari. Quindi, il proprietario del bar potrebbe ora affermare che i suoi clienti hanno un reddito medio annuo di circa 1 milione di dollari!
03. Le figurine che non ci sono
L'omissione dei dati indica solitamente un tentativo di nascondere un problema. Questo capitolo evidenzia l’importanza della dimensione del campione.
Quando si ha a che fare con un campione piccolo, il caso può distorcere significativamente i risultati. Campioni più grandi diluiscono le deviazioni casuali, producendo risultati più rappresentativi della popolazione.
Alcune aziende conducono ripetutamente esperimenti con piccoli gruppi finché non ottengono un risultato adatto ai loro obiettivi. Questo risultato distorto viene poi propagato attraverso la pubblicità dell'azienda.
Spesso presentare un valore comparativamente è l'approccio più efficace. Ad esempio, un grafico con dati mancanti non comunica nulla allo spettatore più esigente ma può fuorviare chi è distratto.
Questo capitolo esplora anche come presentare una media senza alcuna misura di variabilità possa portare a malintesi, soprattutto tra coloro che necessitano di prestare maggiore attenzione.
04. Molto rumore praticamente per nulla
In questo capitolo, Huff discute gli errori di misurazione e sottolinea l'importanza di utilizzare intervalli di confidenza per gestirli. Tali errori sono intrinseci a tutti i processi di campionamento. Pertanto, è necessario tenerne conto, poiché un campione non rappresenterà mai perfettamente la popolazione di riferimento.
05. Il grafico geniale
Manipolare le rappresentazioni grafiche è un metodo potente per ingannare gli incauti. Modificando la prospettiva del grafico, fatti specifici possono essere enfatizzati in modo sproporzionato.
Troncare una porzione del grafico o distorcere le proporzioni degli assi può alterare significativamente il messaggio.
06. L'immagine unidimensionale
Questa forma di manipolazione sfrutta l'attrattiva visiva. Gli stessi dati possono essere rappresentati in un grafico opportunamente sagomato e in un pittogramma fuorviante.
Ad esempio, se l’altezza della grafica di un sacco di soldi viene raddoppiata, la sua area quadruplica, il che può esagerare le differenze percepite.
07. La figura semiattaccata
Questa tecnica manipolativa si basa sul principio: "Se non puoi dimostrare ciò che vuoi, dimostra qualcos'altro e fingi che siano la stessa cosa“
“Non puoi dimostrare che il tuo prodotto curi il raffreddore, ma puoi pubblicare (a caratteri cubitali) un rapporto di laboratorio giurato che attesta che mezzo oncia di quella sostanza ha ucciso 31,108 germi in una provetta in undici secondi.”
Ad esempio, affermare che lo scorso anno sono morte più persone in incidenti aerei rispetto al 1910 non significa necessariamente che gli aerei moderni siano più pericolosi. Di conseguenza, il volume dei viaggi aerei è cresciuto in modo esponenziale dal 1910, cosa che questa affermazione ingannevole opportunamente trascura.
08. Ancora corse post hoc
La correlazione non implica causalità! Questo capitolo sottolinea questo concetto cruciale.
L’errore logico post hoc asserisce che A deve aver causato B se B segue A.
Tuttavia, due variabili che si muovono insieme non implicano sempre una relazione di causa-effetto.
09. Come statisticare
“Non sono tanto le cose che non sappiamo a metterci nei guai, quanto le cose che crediamo di sapere ma che non sono vere.”
Artemus Ward, scrittore americano
La distribuzione di informazioni false tramite dati statistici è definita "statistica". Questo capitolo approfondisce l'uso delle manipolazioni statistiche per creare una bugia.
Ad esempio, in uno studio scientifico, un ricercatore può essere incline (consciamente o inconsciamente) a favorire un argomento che desidera convalidare.
10. Come rispondere a una statistica
Per identificare errori, problemi o intenti dannosi, poni sempre queste cinque domande fondamentali:
# 01 Chi lo sta dicendo?
Non devono sussistere parzialità, parzialità o conflitti di interessi da parte dei responsabili.
# 02 Come lo sa?
Il campione dovrebbe essere rappresentativo e adeguato per consentire una conclusione affidabile.
#03 Cosa manca?
Non dovrebbero mancare informazioni, come la dimensione del campione, gli errori statistici, le misure di variabilità o qualsiasi altra caratteristica e analisi essenziale della popolazione.
#04 Qualcuno ha cambiato argomento?
La domanda e la risposta dovrebbero trattare lo stesso argomento.
# 05 Ha senso?
Chiedi informazioni sull'uso di numeri senza senso.
Osservazioni conclusive
“Come mentire con la statistica” è essenziale per sviluppare l’alfabetizzazione statistica e proteggersi dalla manipolazione quotidiana.
Lo consigliamo vivamente a ricercatori, professionisti, studenti e al pubblico in generale.
Per ulteriori approfondimenti su come le statistiche possono essere utilizzate per distorcere le informazioni, leggi il nostro articolo informativo “Statistiche e notizie false”.
Per ulteriori suggerimenti su come utilizzare le statistiche per manipolare le informazioni, leggi il nostro eccellente articolo intitolato "Statistiche e notizie false.”
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