Hvordan kan data være feilaktig representert eller villedende?
Hvordan kan data være feilaktig representert eller villedende?

Video: Hvordan kan data være feilaktig representert eller villedende?

Video: Hvordan kan data være feilaktig representert eller villedende?
Video: Gregory Chaitin: Complexity, Metabiology, Gödel, Cold Fusion 2024, November
Anonim

Den vertikale skalaen er for stor eller for liten, eller hopper over tall, eller starter ikke på null. Grafen er ikke riktig merket. Data er utelatt.

Her, hva er din definisjon av villedende data som beskriver noen måter data kan være villedende?

Villedende grafer er grafer som forvrenger data for å få det til å se bedre eller verre ut enn det faktisk er, som kan føre til uriktige konklusjoner. Det er tre forskjellige måter som grafer kan være misvisende : akse- og skaleringsmanipulasjon, manglende informasjon og dimensjonering.

hva er noen misvisende statistikker? Her er vanlige typer misbruk av statistikk:

  • Feil avstemning.
  • Feilaktige korrelasjoner.
  • Datafiske.
  • Villedende datavisualisering.
  • Målrettet og selektiv skjevhet.
  • Bruker prosentvis endring i kombinasjon med en liten prøvestørrelse.

I tillegg, hvordan kan vi unngå villedende statistikk?

  1. 5 måter å unngå å bli lurt av statistikk.
  2. Gjør litt matematikk og bruk sunn fornuft.
  3. Se alltid etter kilden og sjekk kildens autoritet.
  4. Spørsmål om statistikken er partisk eller statistisk ubetydelig.
  5. Spørsmål om statistikken er skjev med vilje eller feiltolket.

Hvorfor lager folk misvisende grafer?

Villedende grafer kan være opprettet med vilje for å hindre riktig tolkning av data eller ved et uhell på grunn av ukjenthet med grafer programvare, feiltolkning av data, eller fordi data ikke kan formidles nøyaktig. Villedende grafer er ofte brukt i falsk reklame.

Anbefalt: