Hoe om te lieg met statistieke

Lig met rekenkundige kouse. Die rekenkundige gemiddelde kan lyk as die mees onfeilbare van al die metodes hierbo beskryf, maar dit is nie regtig die geval nie. Dit is omdat abnormaal hoë of lae getalle in die datastel aansienlik van die gemiddelde kan wissel. Om met `n rekenkundige gemiddelde te lê, versamel perifere data en gebruik dit in die vergelyking.

Lig met mediane Die mediaan is eintlik die moeilikste nommer waarmee hy kan lê, want dit kan nooit te hoog of te laag wees in vergelyking met die meeste datastelle nie. Dit moet noodwendig in die middel wees. Jy kan egter die mediaan gebruik om `n baie groot of klein nommer te verberg. Byvoorbeeld, as die elemente van die versameling 1, 1, 2, 3, 4, 5, 3000 is, is die gemiddelde 3.

Lig met modes. In sekere gevalle is dit amper onmoontlik om met modes te lieg. Byvoorbeeld, die gemiddelde aantal kaartjies wat per persoon gekoop word vir `n balwedstryd sal byna altyd akkuraat deur die mode weerspieël word. Fashions kan egter ook belangrike data uitsluit, veral in kleiner stelle.

Lig met verteenwoordigende getalle. As jy data het wat deur abstrakte getalle gedefinieer word, in plaas van spesifieke getalle (byvoorbeeld `n klantetevredenheidsopname), is dit skrikwekkend maklik om met daardie stel te lê. As jy mense vra om hul tevredenheid op `n skaal van 1 tot 3 te evalueer, bewys dit nie noodwendig dat die kliënte wat 3 gekies het drie keer gelukkiger is as diegene wat 1 verkies het nie. Hierdie feit word gebruik om die rekenkundige middele in Besonder, maar dit kan ook op die mediaan en soms selfs na modes toegepas word.

Gebruik `n beheerde stel Die mees akkurate datastelle is nie net groot nie, hulle is ook breed. `N Geoloog wat die tipes minerale in `n woestyn bestudeer, sal `n meer akkurate lys hê as hy baie monsters van alle dele van die woestyn versamel, in plaas daarvan om 1000 monsters van dieselfde plek in te samel. As u die omvang van die datastel beperk, kan dit die resultate aansienlik beïnvloed.

Gebruik `n ongebalanseerde stel. Hierdie tegniek is baie slim, aangesien jy kan lê met `n detail wat vir die kyker verskaf word. Die truuk hier is om data wat nie billik vergelyk kan word nie, te gebruik en word behandel asof hulle op gelyke voet is. Byvoorbeeld, as jy `n stad van 100,000 dat 10 000 inwoners in 10 jaar gewen, en vergelyk met `n bevolking van 10 wat 10 inwoners meer in die afgelope 10 jaar gewen, die persentasies van elke toename verskyn om aan te toon dat die klein dorpie grootgeword baie vinniger.

Gebruik baie groot of klein getalle op die Y-as. Kom ons sê dat jou data tussen 1 en 50 bereik. Om die verskille te verberg, meet die Y-as in inkremente van 100- om doelbewus te beklemtoon, meet die Y-as in inkremente van 1/10 tiende. `N Verskil tussen 3 en 10 lyk groot as dit in tiendes gemeet word (hulle word geskei deur 70 eenhede!), Maar dit is skaars waarneembaar in `n grafiek waar 100 die eerste inkrement is (dit is veel, veel minder verwyder as eenheid 1! ).

Begin die Y-as halfpad deur die reeks. As die data van 11 tot 51 wissel, kan jy die onderste getal selfs laer laat lyk en die hoër getal lyk selfs hoër, met die naam van jou Y-as sodat dit om 10 begin. Dit maak die staaf wat verteenwoordig die nommer 11 is skaars hoër as die X-as. Dit sal amper niks lyk tensy iemand slim genoeg is om regtig naby te kyk en te sien dat die grafiek vanaf 10 in plaas van 0 begin het.

Gebruik die onvoldoende skaal. Elke keer as jy die woorde sien " dit is nie om te skaal nie " In die fynskrif is dit waarskynlik dat u `n voorbeeld hiervan ervaar het. Dit word nie altyd met boosheid gedoen nie, soms is die betrokke syfers so verskillend dat daar geen manier is om hulle akkuraat op dieselfde bladsy voor te stel nie. Dit kan egter maklik vir ongewenste doeleindes gebruik word.