Statistik, förhastade/felaktiga slutsatser, fördomar - Tänkvärt?

Det ligger något i det du säger och självklart behövs det inte några högskolestudier för att begripa det själv.

Innerst inne fattar nog folk hur/vad/när statisken vinklas.

Bra skrivet.

Jag tycker dock att det också är värt att tänka på att det kanske finns en anledning till varför fördomar är så oerhört svåra att få bort.

Jag tycker att ditt exempel med den dömda som blev frisläppt var lite malplacerad. Vad har det med statistik att göra?

Ett fint exempel på hur statistik i hög grad tolkas felaktigt är löneklyftan mellan män och kvinnor.
Där ligger inte problemet i urvalet eller liknande metodfel utan snarare att man vägrar se andra förklaringar än de som stämmer med den förutfattade meningarna man hade innan man såg undersökningen, nämligen att det skulle vara ett systematiskt förtryck från någon partriarkal maktelit.
Att det även i viss mån kan förklaras med saker som annorlunda intresse, annan fallenhet eller andra förutsättningar vill man inte veta av.

90% av all statistik? låter mer som statistik om man ska vinna eller inte vinna typ, finns ju mängder av situationer där det finns mer än 2 utfall.

Korrelation bevisar inte kausalitet.....

Media är rätt kassa på att använda statistik korrekt, det är t.ex. inte helt ovanligt att man jämför mot föregående månad när man borde jämföra mot samma månad föregående år. Att jämföra mot föregående månad är egentligen rätt intetsägande om man inte är insatt och känner till säsongvariationer. Lägg till ett par röda dagar o dyl, helt plötsligen kan man få det till att visa vad man vill .

Är det relevant att jämföra december mot november om man ser till försäljningen av elektronik? Knappast, här är det troligt mer intressant hur december år Y ser ut kontra december år X.

Om du enbart träffade 500 norrmän vid olika tillfällen och alla var extremt otrevliga och våldsamma med tillhyggen mot dig, utan att du hade gjort dem ett skit. Så tycker jag denna statistik är tillräckligt, för att du skulle ta dig en funderare på hur smart det vore att ensam ta en kvällspromenad i en mörk gränd i Norge. Även om nu urvalsgruppen bara var 0,01% av befolkningen.

Annars jag håller med om att statisk missbrukas på flera sätt, både genom att folk medvetet eller ren dumhet väljer att göra urvalet fel. Sedan har vi misstolkningar och sist folk som säger att eftersom det inte finns någon bra per review på att ett viss fenomen existerar, så kan man inte räkna med/använda det oavsett hur uppenbart det är. Som i exemplet ovanför, om varenda norrman jag träffar börjar jaga mig med ett tillhygge, så skiter jag fullständigt i att det inte finns någon per reviewed statistik på att norrmän är farliga för mig, jag börjar ändå springa så fort jag ser nästa norrman.

Som sagt, mycket av det ts säger är inte statistik utan rena argumentationsfel.

Förövrigt så stämmer det inte alls att man inte kan dra några slutsatser efter att ha mött 10 otrevliga norrmän. Givetvis kan man göra bättre slutsatser än om man bara mött en trevlig norrman, exempelvis. Slutsatsen är dock så pass osäker att den i praktiken blir helt värdelös, men det är långt ifrån alltid man tänker så. Om alla de tio första norrmännen du möter är otrevliga så kommer du antagligen att komma ihåg det, så varje gång du möter någon annan norrman finns det en stor risk att du kommer att överdriva deras otrevlighet utan att riktigt tänka på det.

Hela den här idén att fördomar är oandvändbara är idiotisk. Vi har inte tillgång till fullständig information, vi måste göra några antaganden för att kunna säga någonting alls om världen. Fördomar är en av de kraftfullaste verktygen människor har, speciellt för flera hundra år sedan då informationsmängden vi tog upp var betydligt lägre än idag.

Om två personer mötte ett djur som försökte döda dem tio år tidigare så är det personen med fördomen "alla djur av den där typen är farliga och därför bör jag hålla mig undan" som överlever, inte personen som påstår att "djuret jag mötte för tio år sedan var farligt, men det här är inte samma individ, alltså finns det inget som tyder på att det här djuret är farligt".

Givetvis finns det en risk att djurindividen som personerna mötte för tio år sedan var extremt uppretat, men att den typen av djur annars är lugna och exempelvis lämpar sig för att äta eller liknande, men man kan inte utgå från det. Fördomen om djuret är att föredra till en början.

Problemet ligger i de fördomar vi inte uppskattar. Rasism och sexism (könsdiskriminering, inte den kristfeminazistiska allt-sex-är-dåligt-läran) är exempel på dessa. Idag finns det ingen övervägande stor risk att du kommer att bli allvarligt skadad bara för att personen du just gick förbi på gatan inte ser likadan ut som dig.

"Fördomar är dåligt eftersom det skapar rasism" är ett uttalande som ligger på ungefär samma nivå som "vetenskap är dåligt eftersom vetenskapsmän har gjort dåliga experiment".

statistik är som en bikini, den visar allt förutom det som är viktigt.
peace

http://www.yougamers.com/forum/blog.php?b=242

Tycker detta är ett bra exempel på att statistik är ett riktigt kraftfullt verktyg när det väl används rätt.

Jag skulle vilja veta mer om konceptet med mörkertal. Vart kan jag läsa om det? Jag har aldrig lyckats hitta någon bra förklaring på varför mörkertal skulle vara ett acceptabelt argument i en diskussion. Det närmaste till ett argument för mörkertal jag har fått är, "Du, grabben, jag har faktiskt läst statistik på högskola", vilket jag besvarade med ett "Du, stumpan...". Underhållande pajkastning följde, men jag blev inte mycket klokare av det.

Mitt favoritexempel på dålig statistik är när man säger att en stor del av världens befolkning har mindre än en dollar per dag att leva på (och ger bild av att dessa människor lever i extrem misär). Då ha man ju varken tagit hänsyn till hur mycket mer man får för en dollar i dessa länder, eller ännu viktigare: De försörjer sig med självhushållning och har därför inget egentligt behov av pengar.

Vanligtvis brukar man justera BNP/capita för köpkraft (PPP-justerad)

Det var väl inte det han skrev om? Som jag tolkar det så menar han att en person med noll kronor på kontot fortfarande inte nödvändigtvis lever ett dåligt liv. Många drar den slutsatsen när man hör saker som "lever för mindre än en dollar om dagen". Det visar att siffrorna inte hör samman med de slutsatser många drar.

OBS: Jag menar förstås inte att det inte skulle finnas svår misär etc, bara att vissa slutledningar skulle kunna vara felaktiga i vissa fall!

Eh, nej, det gör man verkligen inte när man pratar om "de där fattiga bönderna som lever på mindre än en dollar om dagen". De är definitivt fattiga, men om de överlever på (motsv.) 80 cent om dagen så går det oftast att leva ett nästan acceptabelt liv (i jämförelse med de som har 80 cent) på två-tre dollar om dagen i de länderna, något som knappast är möjligt i rikare länder.

Precis! Han, jag minns inte vem, som nu sa det där med "lögner och statistik" var en planta på just statistik. Plattityden är helt missvisande och lögnerna kommer sig ofta utav cherry-picking eller "data mining" och inte själva statistiken. Visst finns det ufon som uppfinner egna statistiska verktyg, men då är det återigen knappast statistiken som kan klandras som episteme. Att det går att ljuga med statistik betyder ju ingenting. Det går väl precis lika bra att ljuga med fysik eller historia?

Attributed to Benjamin Disraeli by Mark Twain in "Chapters from My Autobiography — XX", North American Review No. DCXVIII (JULY 5, 1907) [1]. His attribution is unverified and the origin is uncertain
Lite mer historia finns här.
En riktigt krånglig historia faktiskt. Sammanfattas bra med "Quotes, Damned Quotes ..... some of them to do with statistics" (John Bibby 1985).

Problemet är att människor inte vill inse att delar av någonting kan innehålla fel utan att helheten är fel.

"Statistik har fel i fallen a, b, c och d, så därmed kan statistik inte användas för någonting" påminner mycket om "evolutionsteorin ändrades på ställena a, b, c och d, den är därför inte komplett och därför är kreationism ett bättre svar".

Man måste nog ändå kunna nyttja sig av statistik för att se hur relevant ovanstående argumenterande är... Gör jag tio påståenden för hypotesen X och samtliga påståenden är fel så är hypotesen Y, med åtta verifierade och två felaktiga påståenden, antagligen ett bättre alternativ. Så frågan man bör ställa sig är den lite klichéaktiga "statistikt sett, hur tillförlitlig är statistik?".

Det rimliga är såklart att förstå när statistik inte används korrekt.

Dock är det väl sällan det är statistik som företeelse det är fel på? Betydligt vanligare är att folk misslyckas med att räkna ut vad de egentligen vill presentera eller förstå vad som egentligen visas.