¿Por qué la gente trata de probar que las estadísticas están equivocadas?

Answer 1

Las estadísticas son herramientas de datos invaluables. Sin embargo, como los gráficos y tablas que pueden inducir sesgos de una manera tan simple como cambiar la escala del eje, están sujetos a una extensa manipulación.

Bueno, claramente se están utilizando las estadísticas o de lo contrario no habría ninguna manera de intentar refutarlas.

Hay muy buenas razones para este comportamiento.

A pesar de lo que algunos podrían decir, PUEDES discutir con las estadísticas, y de hecho el pensamiento crítico requiere que, en muchos casos, lo hagamos.

La forma en que se reportan las estadísticas afecta de manera muy directa su percepción y el uso indebido de las estadísticas es lo suficientemente desenfrenado como para hacer que el cuestionamiento de cualquier dato estadístico sea un curso MUY MUY BIEN para cualquier persona con pensamiento crítico.

Mentiras, malditas mentiras y estadísticas resumen este sentimiento muy bien y Samuel Longhorne Clemens, lo popularizó, reflejándolo de nuevo a Benjamin Disraeli.

También fue la fuente del popular libro.

Mentiras, malditas mentiras y estadísticas: la manipulación de la opinión pública en Estados Unidos por Michael Wheeler

y

Más malditas mentiras y estadísticas: cómo los números confunden los problemas públicos por Joel Best.

e incluso ha sido la fuente de guías humorísticas sobre cómo hacerlo en realidad (que sirven de advertencia) como:

Darrell Huff “ Cómo mentir con las estadísticas “

También es posible presentar estadísticas sin sentido por completo a la pregunta en cuestión. Las estadísticas son totalmente ciertas, pero las conclusiones que se extraen de ellas son abject non sequitir.

Ver también:
Acostado con las estadísticas

Answer 2

La mayoría de las personas que intentan “probar que las estadísticas están equivocadas” por lo general son simplemente inquisitivas sobre las implicaciones de la estadística que se está utilizando. Un buen ejemplo es el caso de sesgo de género en Berkeley, un ejercicio clásico de la paradoja de los Simpson. (En el siguiente enlace)
La paradoja de simpson

Por ejemplo, en el caso de Berkeley:

Los solicitantes masculinos 8442, el hombre admite el 44%
Mujeres solicitantes 4321, mujeres admiten 35%

En el valor nominal, este es un sesgo estadísticamente significativo contra las mujeres. Y dada la premisa de que las mujeres son intelectualmente iguales a los hombres, la UCB debe ser institucionalmente sexista, ¿no? La gente cuestionó esta afirmación y profundizó en los detalles.

Sin entrar en las matemáticas e incluso en estadísticas de escala más fina, lo cual está bien descrito en el enlace. La conclusión fue que en realidad hubo un sesgo estadísticamente significativo a favor de las mujeres.

¿Demostraron que la estadística original estaba equivocada? No, demostraron su implicación de valor nominal errónea. Que es lo que la mayoría de las personas que son escépticas o inquisitivas hacen regularmente.

Answer 3

Considera una lotería. Sus posibilidades de ganar son estadísticamente ridículas. Pero usted compra su boleto porque si gana, el resultado cambiará su vida, por lo que vale la pena una pequeña apuesta. Pero ambos sabemos que no vas a ganar, de verdad.

Ese es el enigma. ‘¿Me siento afortunado, punk?’ Como diría el señor Eastwood?

Answer 4

Mi titulación es el análisis económico matemático.

Hay mentiras, malditas mentiras, mentiras del mismo infierno, luego (dantesque) hay estadísticas.

Esto no es solo un truismo inteligente, a menudo repetido, esto es verdad.

Las estadísticas son demasiado frecuentes como “las matemáticas se volvieron locas” y tan equivocadas como las “chicas locas”.