Statistické fauly

Statistické fauly jsou seznamem nejčastějších chyb či úmyslných manipulativních postupů, kterých se mluvčí dopouštějí při interpretaci dat a jejich statistických zpracování.

Tyto fauly se netýkají toho, jakým způsobem se chybuje a manipuluje při vytváření statistik, neboť takových je nepřeberně mnoho, ale zabývá se problematikou toho, co vlastně ty statistiky znamenají a jak je číst.

Protože tyto fauly logicky navazují jeden na druhý, důrazně je doporučujeme číst jeden po druhém popořadě. První je Důkaz statistikou.

DŮKAZ STATISTIKOU

Důkaz statistikou

Mluvčí bez jakéhokoli dalšího vysvětlení tvrdí, že samotná statistika potvrzuje či vyvrací nějaké tvrzení. Jádrem tvrzení založeného na faktech vždy musí být teoretické vysvětlení jevu, tedy argument, který statistiku interpretuje.

PRŮMĚR NENÍ VŠECHNO

Průměr není všechno

Mluvčí nekriticky předkládá průměr jako reprezentativní hodnotu, i když vůbec reprezentativní být nemusí. Aritmeticky průměr může a nemusí být vhodným ukazatelem centrální tendence pro soubor dat.

SLOUČENÍ VÝZNAMNOSTÍ

Sloučení významností

Mluvčí předpokládá, že protože data vykazují nějakou statisticky významnou vlastnost, je tato vlastnost významná i prakticky.

MATFYZÁKŮV OMYL

Matfyáakův omyl

Mluvčí nebere v úvahu některé možnosti, protože matematické modely užívané k řešení dané situace je zanedbávají.

MCNAMARŮV FAUL

McNamarův faul

Mluvčí zanedbává faktory, které se nedají převést do čísel nebo kategorií.

KORELACE NENÍ NUTNĚ KAUZALITA

Korelace není kauzalita

Mluvčí uzavírá, že jeden jev způsobuje druhý pouze na základě korelace dvou hodnot. Jedná se o konkrétní případ Důkazu statistikou.

KLAM POMĚRU

Klam poměru

Mluvčí srovnává absolutní hodnoty tam, kde je třeba brát v úvahu relativní hodnoty, nebo naopak.

SKRYTÁ LUPA

Skrytá lupa

Mluvčí předkládá graf, jehož osa y nezačíná od nuly, a na tento fakt nijak neupozorňuje.