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统计“隐瞒”:说出一半真相
发布时间:2011/11/11 浏览次数: 2921 次 [字体: 打印本稿 关闭]
回忆童年,我们都有可能有这样的经历。有一次,我跟我的弟弟玩,突然弟弟哭起来,妈妈听到高声问:“发生什么事”,我知道妈妈不喜欢我撒谎,就诚实地回答:“他跌倒了”,妈妈跑过来发现弟弟是因为被我推倒才哭的,一边看着我一边说:“你隐瞒事实”。我以前从未听到这样的话,我知道我并没有说谎,但是我只说出了部分真相。

  隐瞒是指用一种含糊不清、支吾搪塞、省略关键点的语言来表达。统计一样存在这种“隐瞒”。简单地说,统计“隐瞒”就是用统计数字来告诉别人“一半真相”,“一半真相”指的就是“扭曲的真相”和“不完全的真相”。我们可以用以下的类比来说明:“统计就像比基尼,它所暴露的东西是不重要的,所隐藏的才是关键的”。

  需要注意的是,统计“隐瞒”不同于统计谬误和理解错误。

  统计谬误如“利息率从1%到3%上涨了2%”;“销售价格比零售价格减少了4倍”等等,这些统计表达都是错误的、不规范的。

  即使当统计表达是准确和有意义的,理解错误也有可能发生。许多人往往会认为大的差别意味着大的影响。例如:太阳离地球的最近点和最远点相差5百万英里,读者可能会认为这么大的距离差别从而造成了冬季和夏季的差别。事实上,该距离差别只相当于平均距离的5%,而且不是导致季节的原因。许多读者也会把大的比率差别认为是很大的影响。例如1998年X地区的事故死亡率(10万人中有10人)是Y地区(10万人中有5人)的两倍,读者可能会认为两倍这个差别非常大,事实上其差别只有5个人。

  为了进一步说明统计“隐瞒”不同于统计谬误和理解错误,我们看看日常生活中存在的统计“隐瞒”。

  “打折:50%的折扣。”这句话隐藏了比较基准,50%是在什么样的基础价格上?是销售商的价格,还是昨天的价格?还是生产商的成本?

  “更多的医生喜欢高露洁。”这句话省略了比较的另外一半。更多医生比其它的品牌比较更喜欢高露洁,还是与雪茄相比更喜欢高露洁。

  “你比大多数人更关心你自己的健康?”回答:“大多数人不关心我的健康。”该回答使用了不完全的比较。

  “Z先生的连锁店是中国地区发展最快的连锁店。”这里省略了比较基准,一个小型的连锁店比起大型的连锁店来,其发展更迅速。

  “黑羊比白羊吃更少的草。” 这个比较省略了黑羊与白羊是不是都作为个体来进行比较,还是黑羊用个体,白羊用群体来比较。

  “一般的工资水平是8000元。” 这句话省略了“一般”是平均、还是中间、或者是众数的工资水平。

  再看看下面的例子,一件T袖的标签注明是100%纯棉的,商店的一位服务员看了这个标签说:“这件衣服的材料100%是纯棉的”,另一个服务员说:“这件衣服的棉100%是纯的”。

  相比较的统计数字也经常会导致统计“隐瞒”。例如,有一个候选人的选票从10%增长到15%,如果看增长率的话,我们说选票增长了50%,如果看增长份额的话,我们说增加了5%。那么我们应该说是增长了50%还是5%呢?这取决于增长的比较基准,如果基准是原来的选票,那么我们应该说是增长了50%,如果基准是整个选票,那么我们应该说是增加了5%。或许我们可以把话说得更完整一点,候选人的选票比原来的10%增长了50%,候选人的选票在整个选票的份额增长了5%。

  当某些重要的事实省略的时候,比率经常也导致统计“隐瞒”。某些情况下,有些比率的分母是约定俗成的,这些统计数字通常不会导致误解,可以直接进行比较。如死亡率,当我们说一个地区的死亡率时,分母通常指整个地区的人。但在指出生率时,分母有可能是整个地区的人,也有可能是某个年龄阶段的人,这时候对出生率的比较就要小心谨慎了。

  百分比也会经常导致统计“隐瞒”,当我们在说%准确率和%机会的时候,这种“隐瞒”更有可能发生。如有项测试声称HIV检验的准确率是99.9%。一般的读者看到这样的广告,通常都会理解为:该项测试的HIV呈阳性的话,其患艾滋病的机率是99.9%。但假如该项测试是在一个患艾滋病机率极其小的群体进行的(比如1000人只有一个人患艾滋病),那么那些检验出来呈阳性的人有可能50%不是真正的呈阳性。一项声称具有99.9%准确率的测试怎么可能有50%的出错率呢?问题就在于99.9%指的是具有艾滋病的测试者测试显阳性的准确率,而50%是指测试者测试显阳性的话,其患艾滋病的预测率。

  在我们的生活当中,我们还会遇到许许多多的统计“隐瞒”,特别是当我们面对越来越多的信息媒体,如报纸、电视、网络等等,人们更加需要小心谨慎,否则一不小心就会掉进信息设计人的圈套。当消费者在面对商家吸引人的广告,更加需要提防广告所“隐瞒”的关键信息,以防被广告表面的信息所误导。

(本文摘录自SCHIELD一文:STATISTICAL PREVARICATION:TELLING HALF TRUTHS USING STATISTICS  广东省统计局科研所 彭惜君摘录)

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