Come nascono statistiche errate
Statistiche errate o fuorvianti non vengono sempre prodotte con intenzione fraudolenta. Spesso le cause sono conoscenze metodologiche insufficienti, domande poco chiare, dati inadatti oppure una presentazione poco accurata. In altri casi, però, i numeri vengono selezionati o presentati deliberatamente per creare una determinata impressione.
Fonti di errore frequenti
- Campione inadeguato: Il gruppo studiato è troppo piccolo o non rappresentativo.
- Denominatore poco chiaro: Vengono indicate percentuali senza specificare il numero di casi sottostante.
- Grafici ingannevoli: Scala degli assi, ritaglio o rapporto d’aspetto fanno apparire le differenze più grandi o più piccole di quanto siano.
- Contesto mancante: Vengono omessi il periodo, il gruppo di confronto o altre informazioni importanti.
- Errore sistematico di misurazione: Il metodo di misura distorce regolarmente i risultati nella stessa direzione.
- Correlazione scambiata per causalità: Due grandezze cambiano insieme senza che l’una sia necessariamente causa dell’altra.
- Generalizzazione non valida: Risultati ottenuti da uno studio limitato vengono estesi ad altri gruppi, periodi o situazioni.
- Estrapolazione incerta: Tendenze di breve periodo vengono proiettate troppo lontano nel futuro, per esempio nelle previsioni economiche, climatiche o demografiche.
- Pubblicazione selettiva: Si mostrano i risultati convenienti e si omettono quelli contraddittori.
Correlazione non significa causalità
Una semplice associazione statistica non dimostra una relazione causale. Anche se il consumo di birra e i risultati di uno studio sull’istruzione differiscono tra paesi, non ne consegue che il consumo di birra provochi determinate prestazioni scolastiche. Entrambe le grandezze possono dipendere da altri fattori oppure presentarsi insieme per semplice coincidenza.
Domande da porre davanti a statistiche dubbie
- Chi ha condotto e finanziato lo studio?
- Come sono stati raccolti i dati?
- Quanto è grande e rappresentativo il campione?
- Quali informazioni o valori di confronto mancano?
- Si sta deducendo impropriamente una causalità da una correlazione?
- Che cosa dice realmente il risultato — e che cosa non dice?