Hatalı istatistikler nasıl ortaya çıkar?
Hatalı veya yanıltıcı istatistikler her zaman dolandırıcılık amacıyla üretilmez. Çoğu zaman neden, yetersiz yöntem bilgisi, belirsiz sorular, uygun olmayan veriler veya özensiz sunumdur. Başka durumlarda ise sayılar istenen bir izlenimi yaratmak amacıyla bilinçli olarak seçilir veya sunulur.
Sık rastlanan hata kaynakları
- Uygun olmayan örneklem: İncelenen grup çok küçüktür veya temsil edici değildir.
- Belirsiz referans büyüklüğü: Yüzdeler verilir, fakat altında yatan vaka sayısı belirtilmez.
- Yanıltıcı grafikler: Eksen ölçeği, kırpma veya en-boy oranı farkları olduğundan büyük ya da küçük gösterir.
- Eksik bağlam: Dönem, karşılaştırma grubu veya önemli ek bilgiler dışarıda bırakılır.
- Sistematik ölçüm hatası: Ölçüm yöntemi sonuçları düzenli olarak aynı yönde çarpıtır.
- Nedensellik yerine korelasyon: İki büyüklük birlikte değişir, ancak biri diğerinin nedeni değildir.
- Geçersiz genelleme: Sınırlı bir araştırmanın sonuçları başka gruplara, zamanlara veya durumlara aktarılır.
- Belirsiz ekstrapolasyon: Kısa vadeli eğilimler ekonomik, iklimsel veya nüfus tahminlerinde çok uzak geleceğe uzatılır.
- Seçici yayımlama: Uygun sonuçlar gösterilirken çelişen sonuçlar gizlenir.
Korelasyon nedensellik değildir
Tek başına istatistiksel bir ilişki nedensel ilişkiyi kanıtlamaz. Örneğin ülkeler arasında bira tüketimi ile bir eğitim araştırmasının sonuçları birlikte değişse bile, bundan bira tüketiminin eğitim başarısına neden olduğu sonucu çıkmaz. Her iki değişken de başka etkenlere bağlı olabilir veya yalnızca tesadüfen birlikte değişebilir.
Şüpheli istatistikler için kontrol soruları
- Araştırmayı kim yaptı ve kim finanse etti?
- Veriler nasıl toplandı?
- Örneklem ne kadar büyük ve ne kadar temsil edici?
- Hangi bilgiler veya karşılaştırma değerleri eksik?
- Korelasyondan uygunsuz biçimde nedensellik sonucu mu çıkarılıyor?
- Sonuç gerçekte ne söylüyor — ve ne söylemiyor?