Верные числа могут создавать неверное впечатление. В статистике важно понимать, кто попал в выборку, как рассчитан показатель и что скрывает масштаб графика.

Представим опрос выпускников о зарплате. Ответили далеко не все, причём люди с высокими доходами отвечали охотнее. Тогда результаты описывают прежде всего ответивших. Переносить эту картину на всех выпускников без учёта отбора рискованно.

Слово «среднее» тоже требует уточнения. Высокие зарплаты руководства могут заметно поднять среднее арифметическое по компании. Поэтому такая величина сама по себе ещё не говорит, сколько получает обычный сотрудник. Мода показывает наиболее часто встречающееся значение зарплаты. Эти показатели отвечают на разные вопросы, и способ расчёта нельзя оставлять за кадром.

Масштаб рисунка влияет на впечатление не меньше. Если на одном графике показать количество частных и государственных школ, сильно различающееся по величине, изменения меньшего ряда могут стать почти незаметными. Отдельный график частных школ позволяет рассмотреть динамику, скрытую общей шкалой.

При чтении статистики полезно проверять три вещи. Кого не охватил сбор данных? Что именно назвали средним? Позволяет ли выбранная шкала увидеть изменения?

О подобных приёмах написаны книга Дарелла Хаффа How to Lie with Statistics и статья Говарда Уэйнера How to Display Data Badly.

https://archive.org/details/HowToLieWithStatistics

http://users.stat.umn.edu/~sandy/courses/8801/handouts/04.tabular/wainer1984.pdf

https://habr.com/ru/post/217545/

Наши каналы
MAX · Telegram · Дзен

#статистика #выборка #анализданных #графики