有句古话说数字不会说谎,但说谎者知道如何计算。从某种意义上说,这代表了人们对统计的警惕。统计解释会使数据显得有误导性。这取决于统计员对数据的解释,以及什么样的数字作为统计报告的重点 统计数据可能会被用来完成...
有句古话说数字不会说谎,但说谎者知道如何计算。从某种意义上说,这代表了人们对统计的警惕。统计解释会使数据显得有误导性。这取决于统计员对数据的解释,以及什么样的数字作为统计报告的重点

统计数据可能会被用来完成统计的问题所误导。例如,在文法学校,学生现在学习集中趋势的测量方法,即平均值、中位数、模式和范围。平均值是所有数据的总和,除以数据的数量。例如,可以得到一个人的测试分数总和,然后除以测试次数来确定一个分数。然而,平均值可能会受到所谓的异常值(一个数字)的影响远远超出了正常的测试范围。这可能意味着平均值可能是一种误导性的评估绩效的方法。如果一个人完美地完成了五次测试,但没有参加第六次测试,从而获得了收益零,平均值反映了这一点。例如,如果测试值都是100分,那么平均分大约是85%。但是,这并不能真正表明在这种情况下的平均表现,因为异常值为0。另一个衡量标准可以使用的中心趋势是中位数的评估中位数是一组以数字方式排列的数据中的中间数。如果统计员对中位数进行评估,则这可能不能代表真正的平均业绩,或任何正在评估的数据。中位数不能解释一个巨大的数据范围,因此可能会产生误导用模式评价的中心倾向仅仅是看一组数据中最常出现的一个数字,所以以测试者为例,其模式为100,但这并不能反映出参加测试的人没有参加测试,这是一种误导统计数据可能会产生误导的其他方式是在调查中提出问题的方式,调查是一个社区的代表性样本的程度,如果一个人调查一组高中生,问"你对自己的教育有多满意?"?一个人可能会得到非常不同的答案,这取决于这个群体是否代表了"普通"学生。如果一个人调查了一组学生,他们都获得了优秀的成绩,并且去了一所资金充裕的好学校,公布了这样的数据:有代表性的样本是故意误导的,如果问不同学校不同年级的学生,那么调查可能更具代表性和公平性;但是,如果问学生对学校的看法,然后把结果作为普通人群的代表性样本公布出来,然后答案将被严重扭曲数字看起来很具体,有些数字被数字误导,只是因为它们看起来是事实,而且有无可争辩的价值。因此,统计数据常常会以一种误导性的方式使用,用数字来让人们惊叹,使有争议的事情看起来更像是事实。有声望的统计学家知道,问题需要概括化,而且还需要询问代表人口的人。但是,数字和统计数字可能会误导人,因为它们并不代表个人。它们可能会显示人们"总体上"对一个想法、一种产品的反应,或者对一个政治候选人来说,他们不能展示一个人在他或她无限多变的品质下会有什么样的感受。