{"id":347362,"date":"2021-11-27T12:44:00","date_gmt":"2021-11-27T09:44:00","guid":{"rendered":"https:\/\/inform.com.de\/?p=347362"},"modified":"2021-05-07T17:55:44","modified_gmt":"2021-05-07T14:55:44","slug":"come-mentire-con-le-statistiche-di-darell-huff-come-mentire-con-le-statistiche","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/inform.com.de\/it\/come-mentire-con-le-statistiche-di-darell-huff-come-mentire-con-le-statistiche\/","title":{"rendered":"“Come mentire con le statistiche” di Darell Huff. Come mentire con le statistiche"},"content":{"rendered":"

Bias di campionamento<\/h2>\n

Nel 1948, durante la corsa presidenziale negli Stati Uniti nella notte delle elezioni Truman (Democratici) contro Dewey (Repubblicani), il Chicago Tribune pubblic\u00f2 forse il suo titolo pi\u00f9 famoso, DEWEY DEFEATS TRUMAN<\/a> (vedi foto). Subito dopo la chiusura dei seggi elettorali, il giornale ha condotto un sondaggio, chiamando un numero enorme (sufficiente per un campione) di elettori, e tutto ha preannunciato una clamorosa vittoria per Dewey. La foto mostra Truman, il vincitore della 48esima elezione, che ride. Che cosa \u00e8 andato storto?<\/p>\n

Le persone venivano telefonate per caso e in numero sufficiente, ma nel 48 \u00b0 anno il telefono era disponibile solo per le persone di un certo reddito e raramente si trovava tra le persone con poco reddito. Pertanto, lo stesso metodo di votazione introduce un emendamento alla distribuzione dei voti. Il campione non ha preso in considerazione uno strato abbastanza ampio di elettori di Truman (di regola, i democratici hanno una grande quota di voti tra i poveri), per i quali il telefono, a sua volta, non era disponibile. Questa selezione \u00e8 chiamata parziale.<\/p>\n

Scegli la media giusta (media ben scelta)<\/h2>\n

Immagina un'azienda in cui un manager riceve 25mila, il suo vice ne riceve 7,6mila, i top manager – 5,5mila, i quadri – 3,5mila, i dirigenti junior – 2,5mila e i lavoratori ordinari – 1, 4mila (sterline astratte) al mese.
\nE il nostro compito \u00e8 presentare le informazioni sull'azienda in una luce positiva. Possiamo scrivere che lo stipendio medio in azienda \u00e8 X, ma cosa significa media? Considera le possibili opzioni (vedi il diagramma sotto): La media aritmetica di un insieme finito X = {xi} \u00e8 un numero m uguale alla media (X) dell'equazione:
\""Come<\/a> <\/p>\n

\""Come<\/a>
\nQuesta \u00e8 l'informazione pi\u00f9 inutile dal punto di vista di un dipendente: 3.472 salari medi, ma cosa rende una cifra cos\u00ec alta? A causa degli alti stipendi della direzione, che crea l'illusione che il dipendente ricever\u00e0 lo stesso importo. Dal punto di vista del dipendente, questo valore non \u00e8 particolarmente informativo.
\nNaturalmente, l'arte popolare non ha aggirato questa caratteristica della “dimensione media” sotto forma di media aritmetica<\/p>\n

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I funzionari mangiano carne, io mangio cavoli. In media, mangiamo involtini di cavolo.<\/p>\n<\/blockquote>\n

La mediana di una certa distribuzione P (X) (X = {xi}) \u00e8 un valore tale m da soddisfare la seguente equazione: In poche parole, met\u00e0 dei lavoratori ottiene pi\u00f9 di questo valore e met\u00e0 meno – esattamente la met\u00e0 del distribuzione! Queste statistiche sono abbastanza informative per i dipendenti dell'azienda, in quanto consentono di determinare in che modo lo stipendio del dipendente \u00e8 correlato alla maggior parte dei dipendenti. La modalit\u00e0 di un insieme finito X = {xi} \u00e8 il numero m che si verifica pi\u00f9 spesso in X. In questo caso, la moda pu\u00f2 essere la pi\u00f9 istruttiva per una persona che inizier\u00e0 a lavorare in una determinata azienda.
\""Come<\/a> <\/p>\n

Pertanto, a seconda della situazione, il valore medio pu\u00f2 essere inteso come uno qualsiasi dei valori sopra (in linea di principio e non solo). Pertanto, \u00e8 di fondamentale importanza capire come viene calcolata questa media.<\/p>\n

E altri 10 esperimenti infruttuosi di cui non abbiamo scritto<\/h2>\n

Mettiamo un normale giornale in acido solforico e la rivista TV Park in acqua distillata! Senti la differenza? Alla rivista non \u00e8 successo niente: la carta \u00e8 come nuova! La nostra ricerca riporta che il dentifricio Doake's Toothpaste \u00e8 del 23% pi\u00f9 efficace della concorrenza, grazie al Dr Cornish's Tooth Powder! (Che probabilmente conteneva \u03b2-carotene e la formula segreta della foresta – nota dell'autore). Potreste essere sorpresi, ma la ricerca \u00e8 stata effettivamente svolta e persino pubblicato un rapporto tecnico. E l'esperimento ha dimostrato che il dentifricio \u00e8 del 23% pi\u00f9 efficace della concorrenza (qualunque cosa significhi). Ma questa \u00e8 solo l'intera storia?
\""Come<\/a> <\/p>\n

In realt\u00e0, il campione per l'esperimento era solo una dozzina di persone (secondo Darrell Huff e il libro gi\u00e0 citato). Questo \u00e8 esattamente il campione di cui hai bisogno per ottenere risultati! Diciamo che lanciamo una moneta cinque volte. Qual \u00e8 la probabilit\u00e0 che atterrerai testa tutte e cinque le volte? (1\/2) 5 = 1\/32. Solo trentadue, non pu\u00f2 essere solo una coincidenza che tutte e cinque le teste vengano fuori, vero? Ora immaginiamo di ripetere questo esperimento 50 volte. Almeno uno di questi tentativi avr\u00e0 successo. Ne parleremo nel rapporto e tutti gli altri esperimenti non andranno da nessuna parte. Pertanto, riceveremo esclusivamente dati casuali che si adattano perfettamente al nostro compito.<\/p>\n

Giocando con la bilancia<\/h2>\n

Supponiamo che domani sia necessario dimostrare in una riunione che abbiamo raggiunto la concorrenza, ma i numeri non convergono un po ‘, cosa dovremmo fare? Spostiamo un po ‘la scala! Anche il rinomato New York Times, rinomato per la qualit\u00e0 del lavoro sui dati, ha pubblicato un grafico completamente confuso come questo (si noti il \u200b\u200bsalto da 800k a 1,5m al centro della scala). (esempio tratto da Howard Wainer. The American Statistician, 1984.)
\""Come<\/a> <\/p>\n

Scegliamo il 100%<\/h2>\n

Immaginiamo che l'anno scorso il latte sia costato 10 copechi per litro e il pane 10 copechi per pagnotta. Quest'anno il prezzo del latte \u00e8 sceso di 5 copechi e il pane \u00e8 cresciuto di 20. Attenzione alla domanda, cosa vogliamo dimostrare?
\nImmaginiamo che lo scorso anno sia il 100%, la base per i calcoli. Poi il prezzo del latte \u00e8 sceso del 50% e il pane \u00e8 aumentato del 200%, una media del 125%, il che significa che i prezzi in generale sono aumentati del 25%. Riproviamo, lasciamo che l'anno in corso sia al 100%, il che significa che i prezzi del latte erano del 200% l'anno scorso e il pane del 50%. Ci\u00f2 significa che l'anno scorso i prezzi erano in media pi\u00f9 alti del 25%!
\""Come<\/a> <\/p>\n

\""Come<\/a><\/p>\n

Raccogli i dati che renderanno le tue conclusioni ancora pi\u00f9 distorte<\/h2>\n

Il primo passaggio nella raccolta delle statistiche \u00e8 determinare cosa si desidera analizzare. Gli statistici chiamano le informazioni in questa fase la popolazione. Successivamente, \u00e8 necessario definire una sottoclasse di dati che, una volta analizzata, dovrebbe rappresentare l'intera popolazione nel suo insieme. Pi\u00f9 grande e accurato \u00e8 il campione, pi\u00f9 accurati saranno i risultati della ricerca.<\/p>\n

Naturalmente, ci sono diversi modi per rovinare un campione statistico accidentalmente o intenzionalmente:<\/p>\n