Kaip duomenys gali būti klaidingi arba klaidinantys?
Kaip duomenys gali būti klaidingi arba klaidinantys?

Video: Kaip duomenys gali būti klaidingi arba klaidinantys?

Video: Kaip duomenys gali būti klaidingi arba klaidinantys?
Video: Iš juoko skaudės žandus: ar tai gali būti patys kvailiausi šunys? 2024, Balandis
Anonim

Vertikali skalė per didelė arba per maža, praleidžia skaičius arba neprasideda nuo nulio. Diagrama netinkamai pažymėta. Duomenys yra paliktas nuošalyje.

Koks yra jūsų klaidinančių duomenų apibrėžimas, apibūdinantis kai kuriuos būdus, kaip duomenys gali būti klaidinantys?

Klaidinantis grafikai yra grafikai, kurie iškraipo duomenis kad atrodytų geriau ar blogiau, nei yra iš tikrųjų gali veda prie neteisingų išvadų. Yra trys skirtingi būdai kad grafikai gali klaidinti : manipuliavimas ašimi ir masteliu, trūkstama informacija ir dydžio nustatymas.

kokia yra klaidinanti statistika? Toliau pateikiami dažni netinkamo statistikos naudojimo tipai:

  • Neteisinga apklausa.
  • Klaidingos koreliacijos.
  • Duomenų žvejyba.
  • Klaidinantis duomenų vizualizavimas.
  • Tikslingas ir selektyvus šališkumas.
  • Naudojant procentinį pokytį kartu su mažu imties dydžiu.

Be to, kaip galime išvengti klaidinančios statistikos?

  1. 5 būdai, kaip apsigauti statistikos.
  2. Atlikite šiek tiek matematikos ir pritaikykite sveiką protą.
  3. Visada ieškokite Šaltinio ir patikrinkite šaltinio autoritetą.
  4. Klausimas, ar statistika yra šališka, ar statistiškai nereikšminga.
  5. Klauskite, ar statistika iškreipta tyčia, ar neteisingai interpretuojama.

Kodėl žmonės kuria klaidinančius grafikus?

Klaidinantys grafikai gali būti sukurti tyčia, kad būtų trukdoma tinkamai interpretuoti duomenis arba atsitiktinai dėl nežinojimo grafinis programinės įrangos, neteisingo duomenų interpretavimo arba dėl to, kad duomenų negalima tiksliai perduoti. Klaidinantys grafikai yra dažnai naudojamas melagingoje reklamoje.

Rekomenduojamas: