Skip to main content
LibreTexts - Ukrayinska

8: Статистика, збір даних

  1. Last updated
  2. Save as PDF
  • Page ID
    66538

    • \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

    Як і більшість людей, ви, напевно, відчуваєте, що важливо «взяти під контроль своє життя», але що це означає? Частково це означає можливість правильно оцінювати дані та претензії, які бомбардують вас щодня. Якщо ми не можемо відрізнити хороші міркування від помилкових міркувань, то ми вразливі до маніпуляцій та рішень, які не відповідають нашим інтересам. Статистика надає інструменти, які нам потрібні для того, щоб розумно реагувати на інформацію, яку ми чуємо або читаємо. У цьому сенсі статистика - одна з найважливіших речей, яку ми можемо вивчити.

    Якщо бути більш конкретним, ось кілька тверджень, які ми чули неодноразово. (Ми не говоримо, що кожне з цих тверджень вірно!)

    • 4 з 5 стоматологів рекомендують Dentyne.
    • Майже 85% раку легенів у чоловіків і 45% у жінок пов'язані з тютюном.
    • Презервативи ефективні в 94% випадків.
    • Корінні американці значно частіше потрапляють на вулиці, ніж люди інших етнічних груп.
    • Люди схильні бути більш переконливими, коли дивляться іншим прямо в очі і говорять голосно і швидко.
    • Жінки заробляють 75 центів на кожен долар, який робить чоловік, коли вони працюють на одній і тій же роботі.
    • Дивовижне нове дослідження показує, що вживання яєчних білків може збільшити тривалість життя.
    • Люди прогнозують, що це дуже малоймовірно, що коли-небудь буде інший гравець бейсбол з ватин середній над 400.
    • Є 80% шансів, що в кімнаті, повній 30 чоловік, щонайменше дві людини поділять один день народження.
    • 79,48% всієї статистики складаються на місці.

    Всі ці претензії носять статистичний характер. Ми підозрюємо, що деякі з них звучать знайомо; якщо ні, ми впевнені, що ви чули інші претензії, як вони. Зверніть увагу, наскільки різноманітні приклади; вони походять з психології, здоров'я, права, спорту, бізнесу тощо Дійсно, дані та інтерпретація даних з'являються в дискурсі практично з усіх аспектів сучасного життя.

    Статистика часто представляється в прагненні додати достовірності аргументу або поради. Ми можемо переконатися в цьому, звертаючи увагу на телевізійну рекламу. Багато з чисел, викинутих таким чином, не являють собою ретельного статистичного аналізу. Вони можуть вводити в оману і підштовхнути споживачів до рішень, які можуть знайти привід для жалю. З цих причин вивчення статистики є довгим кроком на шляху до «контролю над своїм життям». (Це, звичайно, не єдиний крок, необхідний для цієї мети.) Ці наступні два розділи допоможуть вам вивчити основні статистичні дані. Це зробить вас розумним споживачем статистичних претензій.

    Ви можете зробити перший крок відразу. Щоб бути розумним споживачем статистики, ваш перший рефлекс повинен полягати в тому, щоб поставити під сумнів статистику, з якою ви стикаєтеся. Прем'єр-міністр Великобританії Бенджамін Дізраелі сказав: «Існує три види брехні - брехня, проклята брехня та статистика». Ця цитата нагадує нам, чому так важливо розуміти статистику. Отже, давайте запрошуємо вас реформувати свої статистичні звички відтепер. Більше не будете сліпо приймати цифри або висновки. Замість цього ви почнете думати про цифри, їх джерела, а головне, про процедури, які використовуються для їх генерації.

    Ми зробили акцент на захисті себе від шахрайських претензій, загорнутих як статистика. Так само важливим, як виявлення оманливого використання статистики, є оцінка правильного використання статистики. Ви також повинні навчитися розпізнавати статистичні докази, які підтверджують заявлений висновок. Коли дослідницька група тестує нове лікування захворювання, статистика дозволяє їм зробити висновок на основі відносно невеликого випробування, що є вагомі докази, що їх препарат ефективний. Статистика дозволила прокурорам у 1950-60-х роках продемонструвати расові упередженості, що існували в колегіях присяжних Статистика все навколо вас, іноді використовується добре, іноді немає. Треба навчитися розрізняти два випадки.

    • 8.1: Популяції та зразки
      Перш ніж ми почнемо збирати та аналізувати дані, нам потрібно охарактеризувати населення, яке ми вивчаємо. Якщо ми хочемо вивчити суму грошей, витрачених на підручники типовим студентом першого курсу коледжу, наше населення може бути все студенти першого курсу вашого коледжу. Вибірка - це менша підмножина всієї популяції, в ідеалі та, яка є досить репрезентативною для всієї популяції. Розглянемо методи відбору проб більш детально в наступному розділі.
    • 8.2: Категоризація даних
      Після того, як ми зібрали дані, ми, можливо, забажаємо класифікувати їх. Грубо кажучи, дані можна класифікувати як категоричні дані або кількісні дані. Категоричні (якісні) дані - це фрагменти інформації, які дозволяють класифікувати досліджувані об'єкти за різними категоріями. Кількісні дані - це відповіді, які носять числовий характер і за допомогою яких ми можемо виконувати значущі арифметичні обчислення.
    • 8.3: Методи відбору проб
      Як ми згадували в попередньому розділі, перше, що ми повинні зробити перед проведенням опитування, - це визначити населення, яке ми хочемо вивчити. Припустимо, нас наймає політик для визначення кількості підтримки, яку він має серед електорату. Яке населення ми повинні вивчати? Як ми вибираємо відповідний зразок? Існує багато способів вибірки населення, але є одна мета, яку ми повинні мати на увазі: ми хотіли б, щоб вибірка була репрезентативною для населення.
    • 8.4: Як зіпсувати речі
      Існує ряд способів того, що дослідження може бути зруйноване ще до того, як ви навіть почнете збирати дані. Перший, який ми вже досліджували — вибірка або ухил відбору, коли вибірка не є репрезентативною для популяції. Одним із прикладів цього є добровільна упередженість відповіді, яка є упередженістю, введеною лише збором даних від тих, хто добровільно бере участь. Це не єдине потенційне джерело упередженості.
    • 8.5: Експерименти
      Поки що ми в першу чергу обговорювали спостережні дослідження — дослідження, в яких висновки були б зроблені із спостережень вибірки або населення. У деяких випадках ці спостереження можуть бути небажаними. В інших випадках спостереження запитуються, як в опитуванні чи опитуванні. На відміну від цього, зазвичай використовують експерименти при вивченні того, як суб'єкти реагують на зовнішній вплив. В експерименті до випробовуваних застосовується якесь лікування і вимірюються і записуються результати.
    • 8.6: Вправи
      Ця сторінка містить 22 завдання вправи, пов'язані з матеріалом з глави 8.

    Мініатюра: візуальне зображення процесу вибірки. (CC BY-SA 4.0; Ден Кернлер/модифікований LibreTexts через Вікіпедію)