統計數字沒有騙人 是人的解讀出了問題

  

如果我們每天認真的讀報紙和媒體上的報導和評論，就會了解無怪乎Darrell Huff 在1954年前寫的〝How to Lie with Statistics〞到今天還有很高的實用價值。

 

最近有一篇報紙的評論，認為有一個市長的「連任危機浮現」。如果這個結論是許多觀察得到的判斷，那就另當別論。可是他的論述很奇怪，他先說市民對這位市長的施政滿意度超過七成 - 看到這裡大家會認為連任的機會很大啊！但是他說這個滿意度是所有市長排名的後段班，所以「絕對是一個重大警訊！」

 

Huff提出不要被統計數字欺騙，要問五個問題：

 

1.        誰說的？（Who says so？）：尋找蓄意的偏差，更要仔細的去探尋不自覺的偏差。

2.        他怎麼知道的？（How does he know？）：樣本是否足夠，使得結論可靠？關聯性夠大到有實質意義嗎？

3.        漏了什麼？（What’s missing？）：有很多時候缺少與其他事件的比較，很多數字會失去意義。

4.        是否有人改變了主題？（Did someone change the subject？）：從原始數據推導到結論的過程中，有沒有什麼地方被改掉了？

5.        這有道理嗎？（Does it make sense？）：固然很多數字一看就知道有問題，也有些數字精確的令人訝異！而根據過去的趨勢對未來作預測，有很多時候也是沒有道理的！

 

第四個問題可能不是那麼直接了當，但是上面的例子恰好提供了一個案例。把一個統計的結果，移轉到另一個議題上去做結論。

 

媒體上充斥了「機率」、「統計」、「風險」…這些看似科學又有根據的字眼，但是有很多實在是經不起考驗的！

 

 

(這裡的所有文章都留存於Blogger中的「專業人士的自我修鍊」)

(風險管理:22）