Como somos enganados pelas estatísticas

2024 Autor: Malcolm Clapton | [email protected]. Última modificação: 2023-12-17 04:08

Em 5 de julho, o Levada Center publicou um estudo em que 91% dos russos têm uma atitude negativa em relação às pessoas que andam em maiôs. Entre os oponentes de biquínis e calções de banho, a maioria são respondentes com idade entre 40 e 54 anos. Apesar disso, alguns meios de comunicação apresentaram informações de um ângulo diferente, dizendo que todos os russos têm uma atitude negativa em relação a andar de lingerie. Decidimos descobrir quais truques nas estatísticas podem ser usados para tornar as informações mais atraentes.

Por que perguntar apenas a pessoas de 40 a 54 anos sobre o banho de sol em topless? Talvez devêssemos ir mais longe e perguntar à faixa etária acima de 80 se precisamos da Internet. Ao apresentar as mesmas informações de maneiras diferentes, você pode mudar radicalmente a maneira como os outros as veem. Aqui estão alguns exemplos de como as estatísticas são usadas para trapacear.

Usando métricas que só são boas à primeira vista

Exemplo: 90% de todos os carros vendidos nos últimos 20 anos ainda estão na estrada.

Parece uma marca muito boa, pois as máquinas são muito duráveis. Mas pense melhor. Talvez essa marca de carro tenha sido lançada há apenas 10 anos? Então ela não parece mais tão atraente.

Um título mais correto e menos amarelo deveria soar assim: "90% de todos os carros com mais de 20 anos ainda estão na estrada."

Declaração de desempenho sem comparação com alternativas

Exemplo: este analgésico alivia as dores de cabeça da forma mais eficaz possível.

Não faz sentido falar sobre a eficácia de um produto sem compará-lo com outros. "Mais eficaz", "melhor do que outros", "mais alta qualidade" - essas palavras devem fazer você pensar se deve comprar este produto. Se você quiser provar que o seu analgésico é o melhor, precisa compará-lo com outras marcas. Caso contrário, essas são palavras inúteis.

Brincando com gráficos e tabelas

Exemplo:

Nesta conferência, Steve Jobs falou sobre a participação do iPhone entre todos os smartphones nos Estados Unidos. Apesar de o iPhone ser usado por 19,5% dos residentes, sua participação no diagrama parece maior do que a de "Outros" (21,2%). Visualmente, isso pode ser obtido dando ao diagrama um efeito 3D.

Envio de informações sem confirmação

Exemplo: depois da legalização da maconha, o número de fumantes na Holanda aumentou.

Esses "fatos" não valem nada sem confirmação. Talvez o site em que você leu isso simplesmente tenha esquecido de fazer o link para o estudo, mas de qualquer forma, não adianta acreditar nessa informação.

O ponto de referência no gráfico não é zero

Exemplo:

A foto mostra que o número de participantes do programa Obamacare aumentou em 1.066.000. Ou seja, a diferença é de cerca de 17%. No diagrama, a diferença entre as colunas é quase tripla. Isso se deve ao fato de que o ponto de referência não é zero.

Estatísticas fornecidas pelo interessado

Exemplo: testamos nosso novo xampu e concluímos que ele é mais eficaz do que todos os análogos do mercado.

E, finalmente, um fato bastante óbvio. Se a pesquisa for conduzida por um interessado, então é necessário confiar em seus resultados com extrema cautela.