已聯繫 打 碰撞 相撞 結果？
糟糕的統計數據滲透到新聞媒體、廣告活動甚至科學文獻中。令人震驚的是，33.7% 的科學家（數據中立的最高水平）承認濫用統計數據來支持研究。是的，即使是社會上一些值得信賴的資訊看門人也是有罪的。 為了幫助您根據正確的數據做出關鍵決策，我們列出了統計數據誤導和誤導的常見方法。 選擇性偏差造成虛假統計數據 伊麗莎白·洛夫特斯的一項研究測試了語言對目擊者證詞的影響。向受試者播放一部描述多起車禍的電影。看完後，他們被問到：“兩輛車相撞時的速度有多快？” 然後其他受試者被問到同樣的問題，儘管「粉碎」一詞被替換為暗示性動詞，例如： 使用的「加載」動詞越強，目擊者估計的速度就越高。誤導性資料2 來源 此外，研究發現，當使用更強的動詞時，受試者更有可能報告事故中的玻璃碎裂，即使影片中沒有顯示碎玻璃。 使用語言影響調查答案和結果只是選擇偏差的一個例子。 2007 年，廣告標準局(ASA) 迫使高露潔放棄其「超過 80% 的牙醫推薦 阿曼 電話號碼 使用高露潔」的說法，因為該說法誤導性地暗示「80% 的牙醫優先推薦高露潔牙膏」。 實際的調查問題是，“如果要在單獨刷牙和使用牙膏（如高露潔）之間做出選擇，他們會推薦哪一種。” 透過精挑細選他們的調查回复，高露潔給人的印像是牙醫推薦他們而不是競爭對手的品牌；實際建議是使用任何牙膏都優於單獨刷牙。
https://www.amerdata.com/wp-content/uploads/2024/04/%E9%98%BF%E6%9B%BC-%E9%9B%BB%E8%A9%B1%E8%99%9F%E7%A2%BC-300x300.png
當所選的樣本或數據不完整或經過精心挑選以影響對統計數據和數據的感知甚至扭曲時，通常會發生選擇性偏差。 忽視樣本量導致錯誤的精確度 誤導性資料 3 （來源） 100 人中有 90 人回答「是」（90%），而 1,000 人中有 900 人回答「是」（同樣是 90%）；百分比相似，但資料的價值和有效性差異具有統計顯著性。 較小的樣本量幾乎可以保證會得出驚人的顯著結果。始終警惕極端結果，切勿接受表面價值的百分比。用生物化學研究員 Ana-maria Sundic 的話說： 「為了確保樣本能夠代表總體，抽樣應該是隨機的，即每個受試者都需要有相同的機率被納入研究。
頁:
[1]