L'interprétation des statistiques : introduction

Statistiques - il s'agit de modèles, de compilation des informations et de leur interprétation. Une analyse statistique appropriée rend de grandes quantités de données compréhensibles et significatives. Mais une analyse statistique incorrecte peut conduire à des interprétations et des conclusions erronées. Voici quelques exemples de ce qui pourrait mal tourner dans une analyse statistique. Voici quatre amis.

En moyenne, ils ont deux lapins chacun. Mais en réalité, aucun d'eux n'a deux lapins. L'un d'eux est fou de lapins et en a huit. Les autres n'ont aucun lapin. Dans ce cas, la moyenne ne dit rien sur le nombre de lapins qu'une personne typique possède.

Lorsqu'une ou plusieurs valeurs s'écartent autant des autres, il est souvent préférable d'utiliser la médiane plutôt que la moyenne. Voici un diagramme montrant combien Maria reçoit d'allocation mensuelle. La barre la plus à droite est deux fois plus haute que celle de gauche. On dirait que son allocation a doublé en deux ans, mais ce n'est pas le cas. Regarde l'axe Y.

Il ne part pas de zéro. Au lieu de cela, il y a une ligne en zigzag. La ligne en zigzag montre qu'il s'agit d'une échelle brisée. Parfois, une échelle brisée est un bon moyen d'économiser de l'espace et de zoomer sur l'essentiel d'un graphique. Mais une échelle brisée peut également faire en sorte que les changements semblent plus importants qu'ils ne le sont réellement.

Voici un autre diagramme. Il montre combien d'élèves dans chaque classe jouent au football au moins une fois par semaine. La hauteur du ballon nous indique combien d'élèves jouent. Dans la classe 9A, il y a deux fois plus de footballeurs que dans la classe 9B. Dans le diagramme, le ballon pour 9A est deux fois plus haute que la balle pour 9B.

Mais il est quatre fois plus grand. L'échelle de surface est égale à l'échelle linéaire au carré. Il serait préférable d'utiliser un graphique à barres comme celui-ci. Ces trois exemples montraient à quel point la présentation des données statistiques pouvait être trompeuse. Lorsque tu crées un diagramme, pense aux simplifications que tu fais.

Peut-être existe-t-il une manière plus claire ou plus honnête de présenter la même information.