Statistika on kõikjal
Iga päev puutud kokku statistiliste väidetega: "Uuring näitab...", "Statistika kohaselt...", "Teadlased avastasid...". Aga mitte kõik väited on võrdselt usaldusväärsed. Siin on tööriistavakk, mis aitab sul igapäevast statistikat kriitiliselt lugeda.
1. Kes tegi uuringu?
Allikas loeb. Kas uuringu tegi sõltumatu teadusasutus (Tartu Ülikool, Statistikaamet) või ettevõte, kes müüb toodet?
"Hambapastabränd X uuring näitab, et 9 hambaarsti 10-st soovitab nende toodet." Kes rahastas uuringu? Kes valis hambaarstid? Kas nad said valida mitme brandi vahel? Tootja rahastatud uuringud on tihti kallutatud.
2. Kui suur oli valim?
Valimi suurus määrab tulemuste usaldusväärsuse. 10 inimese küsitlus ei anna usaldusväärseid tulemusi 1,3 miljoni inimese kohta.
"80% eestlastest eelistab kodumast toitu!" Aga kui küsitleti ainult 25 inimest Tallinna turul, ei ole see esindav. Otsi alati valimi suurust ja koosseisu.
3. Milline keskmine?
Nagu õppisime: keskmine (aritmeetiline), mediaan ja mood võivad rääkida väga erinevaid lugusid. Kui uudis ütleb "keskmine", küsi kumb.
"Eesti keskmine palk on 1 850 €." See on aritmeetiline keskmine, mida kõrgepalgalised tõmbavad üles. Mediaanpalk on umbes 1 400 € - see on see, mida "tüüpiline" inimene tegelikult teenib. Kumb numbrit ajakirjanik kasutab, muudab lugu täielikult.
4. Korrelatsioon vs põhjuslikkus
"Kohvi joomine on seotud pikema elueaga" EI tähenda, et kohv pikendab elu. Võib-olla joovad kohvi rohkem need, kes on rikkamad ja saavad paremat tervishoidu.
"Uuring: e-residendid on 3 korda edukamad ettevõtjad!" Aga e-residendid on juba valikuline rühm - nad on tõenäoliselt ettevõtlikumad ja rahvusvahelisemad. See ei tähenda, et e-residentsus TEEB edukaks.
5. Suhteline vs absoluutne risk
See on üks levinumaid viise statistikaga eksitada. "Risk suureneb 50%!" kõlab hirmutavalt. Aga kui algne risk oli 2 sajast, siis 50% kasv tähendab 3 sajast. Absoluutne kasv on ainult 1 inimene sajast.
"Uus ravim vähendab südameinfarktiriski 30%!" See kõlab suurepäraselt. Aga kui kontrollrühmas sai infarkti 10 inimest 1000-st ja ravimirühmas 7 inimest 1000-st, on absoluutne kasu 3 inimest 1000-st (0,3%). Suhteline vähenemine on 30%, aga absoluutne on 0,3%.
6. Graafikute manipuleerimine
Vaata alati y-telje algust. Kui y-telg ei alga nullist, võivad väiksed erinevused näida dramaatilised.
Erakonna toetus: 23%, 24%, 25%. Kui y-telg algab 22%-st, näeb kasv dramaatiline. Kui algab nullist, on see peaaegu märkamatu. Sama andmed, erinev lugu.
7. Puuduvad andmed
Mida uudis EI ütle, on tihti sama tähtis kui see, mida ütleb. Kas kontrollrühm oli? Mis oli valimi suurus? Kas tulemus on korratav?
Kiire kontrollnimekiri
- Kes tegi uuringu ja kes rahastas?
- Kui suur oli valim ja kuidas valiti?
- Kumb "keskmine" - aritmeetiline, mediaan või mood?
- Kas väidetakse põhjuslikkust, kuigi on ainult korrelatsioon?
- Suhteline või absoluutne number?
- Kas graafik on ausalt esitatud?
- Mida on välja jäetud?
Statistiliste väidete kriitiliseks lugemiseks küsi: kes tegi uuringu, kui suur oli valim, milline keskmine, kas räägitakse põhjuslikkusest või korrelatsioonist, suhteline või absoluutne number, kas graafik on aus ja mida on välja jäetud. Need seitse küsimust kaitsevad sind enamiku eksitava statistika eest.