M\u00e4nniskor ringde av en slump och i tillr\u00e4ckligt antal, men det 48: e \u00e5ret var telefonen endast tillg\u00e4nglig f\u00f6r personer med en viss inkomst och hittades s\u00e4llan bland personer med liten inkomst. S\u00e5ledes inf\u00f6r sj\u00e4lva valmetoden en \u00e4ndring av r\u00f6stf\u00f6rdelningen. Urvalet tog inte h\u00e4nsyn till ett ganska brett skikt av Trumans v\u00e4ljare (som regel har demokraterna en stor r\u00f6standel bland de fattiga), f\u00f6r vilka telefonen i sin tur inte var tillg\u00e4nglig. Detta val kallas partisk.<\/p>\n
V\u00e4lja r\u00e4tt genomsnitt (v\u00e4l valt medel)<\/h2>\n
F\u00f6rest\u00e4ll dig ett f\u00f6retag d\u00e4r en chef f\u00e5r 25 tusen, hans suppleant f\u00e5r 7,6 tusen, toppchefer – 5,5 tusen, mellanledare – 3,5 tusen, juniorchefer – 2,5 tusen, och vanliga arbetare – 1, 4 tusen (abstrakt pund) per m\u00e5nad. Tj\u00e4nstem\u00e4n \u00e4ter k\u00f6tt, jag \u00e4ter k\u00e5l. I genomsnitt \u00e4ter vi k\u00e5lrullar.<\/p>\n<\/blockquote>\n Medianen f\u00f6r en viss f\u00f6rdelning P (X) (X = {xi}) \u00e4r ett s\u00e5dant v\u00e4rde m att det uppfyller f\u00f6ljande ekvation: Enkelt uttryckt, h\u00e4lften av arbetarna f\u00e5r mer \u00e4n detta v\u00e4rde och h\u00e4lften mindre – exakt mitten av distribution! Denna statistik \u00e4r ganska informativ f\u00f6r f\u00f6retagets anst\u00e4llda, eftersom den g\u00f6r det m\u00f6jligt att avg\u00f6ra hur arbetstagarens l\u00f6n \u00e4r relaterad till majoriteten av de anst\u00e4llda. L\u00e4get f\u00f6r en \u00e4ndlig upps\u00e4ttning X = {xi} \u00e4r det antal m som f\u00f6rekommer oftast i X. I det h\u00e4r fallet kan mode vara det mest informativa f\u00f6r en person som ska b\u00f6rja arbeta i ett visst f\u00f6retag. Beroende p\u00e5 situationen kan medelv\u00e4rdet s\u00e5ledes f\u00f6rst\u00e5s som n\u00e5got av ovanst\u00e5ende v\u00e4rden (i princip och inte bara av dem). D\u00e4rf\u00f6r \u00e4r det grundl\u00e4ggande viktigt att f\u00f6rst\u00e5 hur detta genomsnitt ber\u00e4knas.<\/p>\n L\u00e5t oss l\u00e4gga en vanlig tidning i svavelsyra och TV Park-tidningen i destillerat vatten! K\u00e4nn skillnaden? Ingenting h\u00e4nde med tidningen – tidningen \u00e4r som ny! V\u00e5ra forskningsrapporter Doakes tandkr\u00e4m \u00e4r 23% effektivare \u00e4n t\u00e4vlingen, tack vare Dr Cornishs tandpulver! (Som f\u00f6rmodligen inneh\u00f6ll \u03b2-karoten och skogens hemliga formel – f\u00f6rfattarens anteckning.) Du kanske blir f\u00f6rv\u00e5nad, men forskningen genomf\u00f6rdes faktiskt och till och med sl\u00e4ppte en teknisk rapport. Och experimentet visade att tandkr\u00e4m \u00e4r 23% effektivare \u00e4n konkurrenterna (vad det \u00e4n betyder). Men \u00e4r det bara hela historien? I sj\u00e4lva verket var provet f\u00f6r experimentet bara ett dussin m\u00e4nniskor (enligt Darrell Huff och boken som redan n\u00e4mnts). Detta \u00e4r exakt det prov du beh\u00f6ver f\u00f6r att f\u00e5 n\u00e5gra resultat! L\u00e5t oss s\u00e4ga att vi v\u00e4nder ett mynt fem g\u00e5nger. Vad \u00e4r sannolikheten att det kommer att landa huvuden alla fem g\u00e5nger? (1\/2) 5 = 1\/32. Bara en trettiotv\u00e5, det kan inte bara vara en tillf\u00e4llighet att alla fem huvuden kommer upp, eller hur? L\u00e5t oss nu f\u00f6rest\u00e4lla oss att vi upprepar detta experiment 50 g\u00e5nger. \u00c5tminstone ett av dessa f\u00f6rs\u00f6k kommer att lyckas. Vi kommer att skriva om det i rapporten, och alla andra experiment kommer inte att g\u00e5 n\u00e5gonstans. S\u00e5ledes f\u00e5r vi uteslutande slumpm\u00e4ssiga data som passar perfekt in i v\u00e5r uppgift.<\/p>\n Antag att du i morgon m\u00e5ste visa p\u00e5 ett m\u00f6te att vi har kommit i t\u00e4vlingen, men siffrorna konvergerar inte lite, vad ska vi g\u00f6ra? L\u00e5t oss flytta skalan lite! Till och med den ber\u00f6mda New York Times, k\u00e4nd f\u00f6r sitt kvalitetsdataarbete, har sl\u00e4ppt en helt f\u00f6rvirrande graf som denna (notera hoppet fr\u00e5n 800k till 1,5m i mitten av skalan). (exempel fr\u00e5n Howard Wainer. Den amerikanska statistikern, 1984.) L\u00e5t oss f\u00f6rest\u00e4lla oss att f\u00f6rra \u00e5ret mj\u00f6lk kostade 10 kopeck per liter och br\u00f6d var 10 kopeck per limpa. I \u00e5r har mj\u00f6lk sjunkit i pris med 5 kopeck, och br\u00f6d har \u00f6kat med 20. Uppm\u00e4rksamhet p\u00e5 fr\u00e5gan, vad vill vi bevisa? Det f\u00f6rsta steget i att samla in statistik \u00e4r att best\u00e4mma vad du vill analysera. Statistiker kallar information i detta skede f\u00f6r befolkningen. D\u00e4refter m\u00e5ste du definiera en underklass med data som, n\u00e4r de analyseras, ska representera hela befolkningen som helhet. Ju st\u00f6rre och mer exakt provet, desto mer exakt blir forskningsresultaten.<\/p>\n Naturligtvis finns det olika s\u00e4tt att f\u00f6rst\u00f6ra ett statistiskt urval av misstag eller avsiktligt:<\/p>\n Sk\u00f6nheten i urvalsbias \u00e4r att n\u00e5gon, n\u00e5gonstans, sannolikt kommer att genomf\u00f6ra en ovetenskaplig unders\u00f6kning som kommer att st\u00f6dja vilken teori du har. S\u00e5 s\u00f6k bara p\u00e5 webben efter den omr\u00f6stning du vill ha, eller skapa din egen.<\/p>\n Eftersom statistik anv\u00e4nder siffror verkar det f\u00f6r oss att de p\u00e5 ett \u00f6vertygande s\u00e4tt bevisar n\u00e5gon id\u00e9. Statistik bygger p\u00e5 komplexa matematiska ber\u00e4kningar som, om de hanteras felaktigt, kan leda till helt motsatta resultat.<\/p>\n F\u00f6r att visa bristerna i dataanalysen skapade den engelska matematikern Francis Anscombe Anscombe-kvartetten. Den best\u00e5r av fyra upps\u00e4ttningar numeriska data som ser helt annorlunda ut i graferna.<\/p>\n Figur X1 \u00e4r ett standardspridningsdiagram; X2 \u00e4r en kurva som f\u00f6rst stiger upp och sedan faller ner; X3 – en linje som stiger n\u00e5got upp\u00e5t, med en \u00f6verskjutning p\u00e5 Y-axeln; X4 – data p\u00e5 X-axeln, f\u00f6rutom en avvikare som ligger h\u00f6gt p\u00e5 b\u00e5da axlarna.<\/p>\n F\u00f6r var och en av graferna g\u00e4ller f\u00f6ljande p\u00e5st\u00e5enden:<\/p>\n Om vi \u200b\u200bbara s\u00e5g dessa uppgifter i form av text skulle vi tro att situationerna \u00e4r helt desamma, \u00e4ven om graferna motbevisar detta.<\/p>\n D\u00e4rf\u00f6r f\u00f6reslog Enscombe att du f\u00f6rst visualiserar data och endast sedan drar slutsatser. Naturligtvis, om du vill vilseleda n\u00e5gon, hoppa \u00f6ver det h\u00e4r steget.<\/p>\n De flesta har inte tid att g\u00f6ra sin egen statistiska analys. De f\u00f6rv\u00e4ntar sig att du visar dem diagram som sammanfattar all din forskning. V\u00e4l utformade diagram b\u00f6r \u00e5terspegla id\u00e9er som passar verkligheten. Men de kan ocks\u00e5 markera de data du vill visa.<\/p>\n Utel\u00e4mna namnen p\u00e5 vissa parametrar, \u00e4ndra skalan n\u00e5got p\u00e5 koordinataxeln, f\u00f6rklara inte sammanhanget. S\u00e5 du kan \u00f6vertyga alla om att du har r\u00e4tt.<\/p>\n Om du \u00f6ppet citerar dina k\u00e4llor \u00e4r det l\u00e4tt f\u00f6r m\u00e4nniskor att verifiera dina resultat. Naturligtvis, om du f\u00f6rs\u00f6ker f\u00e5 alla runt fingret, ber\u00e4tta aldrig hur du kom till dina slutsatser.<\/p>\n Vanligtvis anges i artiklar och studier alltid referenser till k\u00e4llor. Samtidigt kanske originalverk inte tillhandah\u00e5lls i sin helhet. Det viktigaste \u00e4r att k\u00e4llan svarar p\u00e5 f\u00f6ljande fr\u00e5gor:<\/p>\n Vi forts\u00e4tter att analysera hur du kan vilseleda m\u00e4nniskor genom att anv\u00e4nda statistik felaktigt. Tidigare inl\u00e4gg<\/p>\n Medium urval<\/strong><\/p>\n Du kan ofta h\u00f6ra ordet ”genomsnitt” i nyheter och annonser. Men vad \u00e4r medelv\u00e4rdet? Det finns aritmetiskt medelv\u00e4rde, geometriskt medelv\u00e4rde, harmoniskt medelv\u00e4rde och listan forts\u00e4tter! Och ol\u00e4mpligt (av misstag eller medvetet) val av medelv\u00e4rde kan avsev\u00e4rt snedvrida resultaten.<\/p>\n L\u00e5t oss \u00f6verv\u00e4ga ett exempel. Anta att vi har tre personer: mormor Elena Anatolyevna med en pension p\u00e5 8000, systemadministrat\u00f6r Vasya med en l\u00f6n p\u00e5 40.000 och miljon\u00e4r Pavel Umnov, som tj\u00e4nar exakt en miljon i m\u00e5naden<\/p>\n Om vi \u200b\u200bbara ber\u00e4knar det aritmetiska medelv\u00e4rdet genom att l\u00e4gga till deras l\u00f6ner och dela med 3 f\u00e5r vi att det \u00e4r lika med 350 tusen rubel<\/strong>! Det \u00e5terst\u00e5r att behaga mormor med den h\u00e4r nyheten<\/p>\n I logaritmisk skala ser dessa v\u00e4rden inte ens f\u00f6r l\u00e5ngt ifr\u00e5n varandra. R\u00f6d linje – aritmetiskt medelv\u00e4rde<\/p>\n F\u00f6r s\u00e5dana fall \u00e4r ett medel som medianen b\u00e4ttre l\u00e4mpad. Detta \u00e4r v\u00e4rdet som delar upp alla v\u00e5ra data i tv\u00e5 lika stora delar (i kvantitet). Medianv\u00e4rdet f\u00f6r detta exempel \u00e4r l\u00f6nen till systemadministrat\u00f6ren Vasya – 40 000. F\u00f6re och efter henne finns samma antal personer (en i taget). D\u00e5 kunde vi kalla Vasya en person med en genomsnittlig l\u00f6n, alla som f\u00e5r mindre \u00e4n Vasya – med en liten inkomst, mer – rika.<\/p>\n Med hj\u00e4lp av medianen skulle det tv\u00e4rtom vara m\u00f6jligt att d\u00f6lja mycket framtr\u00e4dande (upp eller ner) v\u00e4rden<\/p>\n Hopf\u00e4llbar, icke-vikbar<\/strong><\/p>\n T\u00e4nk p\u00e5 skolans klassificeringssystem med fem po\u00e4ng. T\u00e4nk dig att en sjunde klass Danil skrev en diktat f\u00f6r 5, och hans klasskamrat Leonardo best\u00e4mde sig f\u00f6r att skriva det fr\u00e5n h\u00f6ger till v\u00e4nster och fick ett tv\u00e5. Vi delar 5 med 2 och vi f\u00e5r att Danil skrev dikteringen 2,5 g\u00e5nger<\/strong> b\u00e4ttre! R\u00e4tt?<\/p>\n Fel. Po\u00e4ng \u00e4r en konstruerad nominell variabel som numeriskt uttrycker verbala betyg av utm\u00e4rkta, bra och s\u00e5 vidare. \u00c4r ”otillfredsst\u00e4llande” exakt 2,5 g\u00e5nger v\u00e4rre \u00e4n ”utm\u00e4rkt”?<\/p>\n S\u00e5ledes \u00e4r det inte<\/strong> matematiskt meningsfullt att<\/strong> ber\u00e4kna medelv\u00e4rden f\u00f6r betyg eller f\u00f6r n\u00e5gra tester.<\/strong><\/p>\n Partisk provtagning<\/strong><\/p>\n Enligt omr\u00f6stningsdata p\u00e5 Internet anv\u00e4nder 100% av Internet internet<\/p>\n<\/blockquote>\n Innan n\u00e5gon statistik kan du ljuga om du samlar in uppgifterna felaktigt. Ett klassiskt exempel \u00e4r USA: s presidentlopp 1948: Dewey vs. Truman. Chicago Tribune genomf\u00f6rde en omr\u00f6stning omedelbart efter att r\u00f6stlokalerna st\u00e4ngdes och kallade ett stort antal m\u00e4nniskor. Och enligt resultaten som f\u00f6rutsade en rungande framg\u00e5ng publicerade Dewey en tidning med rubriken ” DEWEY Wins Truman<\/strong> .” Bilden visar en skrattande Truman, vinnare av valet 1948, med just denna tidning i sina h\u00e4nder<\/p>\n N\u00e5got gick fel? Tidningen ringde ett tillr\u00e4ckligt antal v\u00e4ljare f\u00f6r urvalet, och faktiskt slumpm\u00e4ssiga. Endast sj\u00e4lva metoden var fel – telefonen vid den tiden var inte tillg\u00e4nglig f\u00f6r den fattiga befolkningen, varav huvuddelen var Trumans st\u00f6d.<\/p>\n Ett annat exempel \u00e4r l\u00f6nerna f\u00f6r akademiker som utlovats av universitet. I USA gick det till och med till domstol – akademiker h\u00e4vdade att l\u00f6neuppgifterna var konstgjorda h\u00f6ga. Men po\u00e4ngen \u00e4r helt annorlunda: det \u00e4r bara att bara m\u00e4nniskor som \u00e4r n\u00f6jda med dem delar uppgifter om sina inkomster med universitetet.<\/p>\n ”Visuell” visualisering<\/strong><\/p>\n Det finns tusen och ett s\u00e4tt att f\u00f6rsk\u00f6na uppgifterna. Visualisera dem till exempel visuellt. Det kan hj\u00e4lpa till att l\u00e4sa tr\u00e5kiga diagram, och om det g\u00f6rs med lite knep \u00e4r det mer l\u00f6nsamt att presentera dem.<\/p>\n H\u00e4r \u00e4r en graf \u00f6ver amerikansk \u00f6lkonsumtion i miljoner fat och Schlitzs andel. Han \u00e4r verkligen imponerande!<\/p>\n Men l\u00e5t oss s\u00e4tta den h\u00e4r grafen i en mer rigor\u00f6s form: visa data med punkter och starta y-axeln fr\u00e5n noll:<\/p>\n Verkar inte s\u00e5 imponerande l\u00e4ngre. N\u00e4r man plottar punkter p\u00e5 diagrammet i form av fat, uppfattar m\u00e4nniskor visuellt inte topparna p\u00e5 faten utan deras volym. Och n\u00e4r sidan p\u00e5 pipan \u00f6kas med 2 g\u00e5nger, \u00f6kar volymen med 8 g\u00e5nger! P\u00e5 denna skala hj\u00e4lper y-axeln som b\u00f6rjar vid 100.<\/p>\n H\u00e4r \u00e4r ett annat exempel. Underbara infografik som visar hur mycket pengar som spenderas p\u00e5 kampen mot sjukdomar och d\u00f6dsfall av dem<\/p>\n Id\u00e9n \u00e4r j\u00e4ttebra. Se dock siffrorna n\u00e4rmare. Priset med en orange cirkel \u00e4r ungef\u00e4r 2 g\u00e5nger mindre \u00e4n med en rosa. Men den rosa cirkeln \u00e4r fyra g\u00e5nger st\u00f6rre!<\/p>\n F\u00f6rfattarna f\u00f6redrog att g\u00f6ra cirkelns radie beroende av priset. Men vi uppfattar visuellt inte radien alls utan figurens omr\u00e5de! Och formeln f\u00f6r en cirkels area beror p\u00e5 radien kvadratiskt<\/p>\n Denna infografik kan g\u00f6ras \u00e4nnu b\u00e4ttre genom att placera samma sjukdomar p\u00e5 samma linje. S\u00e5 h\u00e4r ser den reviderade versionen ut:<\/p>\n Visualisering \u00e4r inte bara mer trov\u00e4rdig, utan f\u00f6rmedlar ocks\u00e5 tydligt tanken: vissa sjukdomar \u00e4r inte lika farliga som pengar spenderas p\u00e5 dem, och kampen mot andra \u00e4r underfinansierad.<\/p>\n Ett exempel p\u00e5 visualisering av h\u00f6g kvalitet<\/strong><\/p>\n Grafen visar storleken p\u00e5 Napoleons arm\u00e9. Den yttersta h\u00f6gra punkten \u00e4r Moskva, fr\u00e5n vilken retr\u00e4tten b\u00f6rjar, visad med en svart rand. Tid- och temperaturdiagrammet \u00e4r ocks\u00e5 kopplat till retr\u00e4ttschemat. V\u00e4ldigt klart!<\/p>\n I denna v\u00e4rldsber\u00f6mda bok diskuterar Darell Huff de olika s\u00e4tten som statistik missbrukas f\u00f6r att lura och manipulera publiken. Varje dag f\u00f6rs\u00f6ker de p\u00e5verka dig f\u00f6r att uppmuntra dig att k\u00f6pa en ”n\u00f6dv\u00e4ndig” produkt eller v\u00e4lja ”r\u00e4tt” kandidat: ”Tack vare” Clean Teeth ”-pasta minskar bildandet av karies med 23%!”; ”N-politik st\u00f6ds av 85% av medborgarna” … Hur f\u00f6rst\u00e5 hur tillf\u00f6rlitliga vissa uppgifter \u00e4r? Hur \u00e4r ber\u00e4kningarna? Vad tas med i ber\u00e4kningen och vad finns kvar bakom kulisserna? F\u00f6rfattaren avsl\u00f6jar statistikernas hemliga verktyg och utrustar l\u00e4saren med kunskap som hj\u00e4lper till att f\u00f6rst\u00e5 alla vetenskapens kompliceringar och som inte till\u00e5ter f\u00f6rvirring.<\/p>\n I denna v\u00e4rldsber\u00f6mda bok diskuterar Darell Huff de olika s\u00e4tten statistik missbrukas f\u00f6r att lura och manipulera publiken. Varje dag f\u00f6rs\u00f6ker de p\u00e5verka dig f\u00f6r att uppmuntra dig att k\u00f6pa n\u00e5gon ”n\u00f6dv\u00e4ndig” produkt eller v\u00e4lja ”r\u00e4tt” kandidat: ”Tack vare pastan” Clean Teeth ”minskar kariesbildning med 23%!”; ”N-policy st\u00f6ds av 85% av medborgarna” … Hur f\u00f6rst\u00e5 hur p\u00e5litlig den h\u00e4r eller den informationen \u00e4r? Hur g\u00f6rs ber\u00e4kningen? Vad tas h\u00e4nsyn till och vad finns kvar bakom kulisserna? F\u00f6rfattaren avsl\u00f6jar statistikernas hemliga verktyg och utrustar l\u00e4saren med kunskap som hj\u00e4lper till att f\u00f6rst\u00e5 alla vetenskapens kr\u00e5ngligheter och inte l\u00e5ter dig vilseleds.<\/p>\n K\u00e4llor som anv\u00e4nds och anv\u00e4ndbara l\u00e4nkar om \u00e4mnet: https:\/\/habr.com\/ru\/post\/217545\/<\/a> https:\/\/Lifehacker.ru\/4-sposoba-lgat-pri-pomoshhi-statistiki\/<\/a> https:\/\/pikabu.ru \/ story \/ kaklgat_s_pomoshchyu_statistiki<\/em>_chast_2_6113007<\/a> https:\/\/lifeinbooks.net\/chto-pochitat\/kak-lgat-pri-pomoshhi-statistiki-darell-haff\/<\/a> https:\/\/coollib.net\/b\/331961-kat-plgat-<\/a><\/p>\n
\nOch v\u00e5r uppgift \u00e4r att presentera information om f\u00f6retaget i ett positivt ljus. Vi kan skriva den genomsnittliga l\u00f6nen i f\u00f6retaget \u00e4r X, men vad betyder genomsnittet? T\u00e4nk p\u00e5 de m\u00f6jliga alternativen (se diagrammet nedan): Det aritmetiska medelv\u00e4rdet f\u00f6r n\u00e5gon \u00e4ndlig upps\u00e4ttning X = {xi} \u00e4r ett tal m lika med medelv\u00e4rdet (X) fr\u00e5n ekvationen:![\""How](\"https:\/\/inform.com.de\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/post-196179-607bfa93b5718.png\")
<\/a> <\/p>\n![\""How](\"https:\/\/inform.com.de\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/post-196179-607bfa94b140b.png\")
<\/a>
\nDetta \u00e4r den mest v\u00e4rdel\u00f6sa informationen fr\u00e5n en anst\u00e4llds synvinkel – 3.472 genomsnittliga l\u00f6ner, men vad g\u00f6r en s\u00e5 h\u00f6g siffra? P\u00e5 grund av ledningens h\u00f6ga l\u00f6ner, vilket skapar en illusion om att den anst\u00e4llde kommer att f\u00e5 samma belopp. Ur anst\u00e4lldens synvinkel \u00e4r detta v\u00e4rde inte s\u00e4rskilt informativt.
\nNaturligtvis kringgick folkkonsten inte denna egenskap av ”medelstorlek” i form av ett aritmetiskt medelv\u00e4rde<\/p>\n\n
![\""How](\"https:\/\/inform.com.de\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/post-196179-607bfa9567618.png\")
<\/a> <\/p>\nOch ytterligare 10 misslyckade experiment som vi inte har skrivit om<\/h2>\n
![\""How](\"https:\/\/inform.com.de\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/post-196179-607bfa96486df.png\")
<\/a> <\/p>\nLeker med skalan<\/h2>\n
![\""How](\"https:\/\/inform.com.de\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/post-196179-607bfa9b190a4.png\")
<\/a> <\/p>\nVi v\u00e4ljer 100%<\/h2>\n
\nL\u00e5t oss f\u00f6rest\u00e4lla oss att f\u00f6rra \u00e5ret \u00e4r 100%, grunden f\u00f6r ber\u00e4kningar. D\u00e5 sj\u00f6nk mj\u00f6lken i pris med 50% och br\u00f6det \u00f6kade med 200%, i genomsnitt 125%, vilket inneb\u00e4r att priserna i allm\u00e4nhet \u00f6kade med 25%. L\u00e5t oss f\u00f6rs\u00f6ka igen, l\u00e5t det aktuella \u00e5ret vara 100%, vilket inneb\u00e4r att mj\u00f6lkpriserna var 200% f\u00f6rra \u00e5ret och br\u00f6det 50%. Det betyder att priserna f\u00f6rra \u00e5ret i genomsnitt var 25% h\u00f6gre!![\""How](\"https:\/\/inform.com.de\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/post-196179-607bfa9c465a4.png\")
<\/a> <\/p>\n![\""How](\"https:\/\/inform.com.de\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/post-196179-607bfa9d6e417.png\")
<\/a><\/p>\nSamla in data som g\u00f6r dina slutsatser \u00e4nnu mer partiska<\/h2>\n
\n
V\u00e4lj resultat som st\u00f6der dina id\u00e9er<\/h2>\n
![\""How](\"https:\/\/inform.com.de\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/post-196179-607bfa9e7aa18.png\")
<\/a><\/p>\n\n
Skapa diagram som markerar dina \u00f6nskade resultat<\/h2>\n
D\u00f6lj k\u00e4llor<\/h2>\n
\n
Hur man ljuger med hj\u00e4lp av statistik – Del 2<\/h2>\n
\n
Om boken ”How to Lie Using Statistics” av Darell Huff<\/h2>\n
anteckning<\/h3>\n