Free Press

„74% dintre firme spun că vor să fie „orientate pe date”, doar 29% spun că sunt bune la conectarea analizelor la acțiune.” – Forrester

Generarea, procesarea și partajarea statisticilor și a datelor – aceste acțiuni fac din dumneavoastră o companie „orientată pe date”?

Sigur că da, dar dacă datele și statisticile care vă conduc deciziile sunt inexacte sau complet false, rezultatele negative care rezultă pot declanșa confuzie și performanțe slabe.

Datele credibile elimină perspectiva înfricoșătoare de a vă baza pe presupuneri capricioase și „intuiții”. Combină experiența și intuiția umană cu numere concrete și analize pentru a naște decizii capabile să miște acul.

Dar tablourile de bord intuitive, diagramele, statisticile și graficele maschează adesea o realitate falsă:

Statistici și date înșelătoare.

Cu tehnologia avansând rapid și utilizatorii adaptându-se într-un ritm egal, companiile au devenit dependente de date și statistici pentru a naviga într-un mediu de afaceri competitiv.

Dar este ușor să ne lăsăm orbiți de absolutul cifrelor, mai ales atunci când acestea dau credibilitate unor ipoteze sau puncte favorabile.

Nerecunoașterea statisticilor și datelor false reprezintă o amenințare pentru luarea deciziilor bazate pe date.

Acesta vă încurajează să apăsați butoanele proverbiale greșite cu încredere deplină, iar aici se află pericolul.

În această postare, veți învăța cum să recunoașteți statisticile și datele înșelătoare. Ne vom uita la modurile comune în care acestea induc în eroare și cum să determinăm când datele pot suporta greutatea unor decizii critice.

Ce este o statistică înșelătoare?

Sursa

Statisticile înșelătoare sunt create atunci când o greșeală – deliberată sau nu – este prezentă în unul dintre cele 3 aspecte cheie ale cercetării:

1. Colectarea: Utilizarea unor eșantioane de dimensiuni mici care proiectează cifre mari, dar care au o semnificație statistică redusă.

2. Organizarea: Omiterea constatărilor care contrazic ideea pe care cercetătorul încearcă să o demonstreze.

3. Prezentare: Manipularea datelor vizuale/numerice pentru a influența percepția.

Statisticile proaste se strecoară în știri, campanii publicitare și chiar în literatura științifică. Un procent șocant de 33,7% dintre oamenii de știință – superlativul de a fi neutru din punct de vedere al datelor – au recunoscut utilizarea abuzivă a statisticilor pentru a susține cercetarea. Da, chiar și unii dintre gardienii de încredere ai societății în materie de informații sunt vinovați.

Pentru a vă ajuta să luați decizii critice bazate pe date corecte, am enumerat modalitățile comune prin care statisticile induc în eroare și dezinformează.

Biasarea selectivă pentru a crea statistici false

Un studiu realizat de Elizabeth Loftus a testat influența limbajului asupra mărturiilor martorilor oculari. Subiecților li s-a arătat un film care înfățișa mai multe accidente de mașină. După vizionare, aceștia au fost întrebați: „cam cu ce viteză mergeau mașinile când s-au izbit una de alta?”

Altor subiecți li s-a pus apoi aceeași întrebare, deși cuvântul „s-au ciocnit” a fost înlocuit cu verbe sugestive precum:

• Au ciocnit

• Au lovit

• S-au ciocnit

• S-au ciocnit

• S-au ciocnit

Rezultatele?

Cu cât a fost mai puternic verbul „încărcat” folosit, cu atât mai mare a fost viteza estimată de martori.

Sursa

În plus, studiul a constatat că atunci când se folosea un verb mai puternic, subiecții erau mai predispuși să raporteze prezența sticlei sparte la accident, chiar dacă sticla spartă nu era arătată în înregistrarea video.

Utilizarea limbajului pentru a influența răspunsurile și rezultatele sondajului este doar un exemplu de părtinire a selecției. În 2007, Autoritatea pentru Standardele de Publicitate (ASA) a obligat Colgate să renunțe la afirmația conform căreia „peste 80% dintre dentiști recomandă utilizarea Colgate”, deoarece afirmația implica în mod înșelător că „80% dintre dentiști recomandă pasta de dinți Colgate de preferință față de toate celelalte mărci”.

Întrebarea reală din sondaj a fost „având posibilitatea de a alege între a se peria singur și a folosi o pastă de dinți – cum ar fi Colgate – ce ar recomanda.”

Prin cireșarea răspunsului lor din sondaj, Colgate a dat impresia că dentiștii îi recomandă în detrimentul mărcilor concurenților; recomandarea reală a fost că folosirea oricărei paste de dinți este superioară periajului singur.

Biasarea selectivă apare adesea atunci când eșantioanele sau datele alese sunt incomplete sau selectate cu cireșele pentru a influența percepția – și chiar distorsiona – statisticile și datele.

Mărimea eșantionului neglijată care duce la o falsă precizie

(sursa)

90 de persoane care răspund „da” din 100 de persoane ( 90%), față de 900 de persoane care răspund „da” din 1000 de persoane (tot 90%); procentele sunt similare, dar diferența de valoare și valabilitate a datelor este semnificativă din punct de vedere statistic.

Mărimile mai mici ale eșantionului aproape că garantează rezultate alarmant de semnificative. Feriți-vă întotdeauna de rezultatele extreme și nu acceptați niciodată procentele la valoarea nominală. În cuvintele cercetătorului în biochimie Ana-maria Sundic:

„Pentru a se asigura că eșantionul este reprezentativ pentru o populație, eșantionarea trebuie să fie aleatorie, adică fiecare subiect trebuie să aibă o probabilitate egală de a fi inclus în studiu. Trebuie remarcat faptul că prejudecata de eșantionare poate apărea, de asemenea, dacă eșantionul este prea mic pentru a reprezenta populația țintă”

Corelații și cauzalități eronate pentru a crea statistici false

„Corelația nu înseamnă cauzalitate”.

Nu încape îndoială că ați mai auzit această frază, dar pe bună dreptate, este adevărată.

Când două variabile se corelează se aplică de obicei următoarele:

• Y cauzează X.

• X cauzează Y.

• Un al treilea factor declanșează X + Y.

• Corelația se datorează întâmplării.

Corelația și cauzalitatea justifică o mulțime de suspiciuni, deoarece cercetătorii – și consumatorii de astfel de cercetări – cad pradă:

-Fetișismul numerelor

-Vânătoarea de corelații

Tyler Vegihn a compilat câteva exemple amuzante de statistici înșelătoare pentru a dovedi exact acest lucru:

Acest grafic înfățișează o corelație convingătoare între numărul de persoane care s-au înecat căzând într-o piscină și numărul de filme în care a apărut Nicolas Cage:

Un altul arată o corelație între numărul de persoane care au murit prin încurcare în cearșafuri, cu consumul de brânză:

Să însemne că reducerea consumului de brânză și a rolurilor de actor ale lui Nicolas Cage va salva vieți? Probabil că nu.

Din moment ce cercetătorii sunt presați să descopere date utile sau să demonstreze o ipoteză, tentația de a declara prematur un moment „aha” sau „eureka” este mare.

Acest lucru reprezintă o problemă pentru analizele și statisticile sănătoase; aruncați suficiente variabile și este aproape garantat că veți găsi o corelație, cu orice.

Grafice și reprezentări vizuale înșelătoare

Vizualizările de date transformă numerele brute în reprezentări vizuale ale relațiilor, tendințelor și modelelor cheie. Deși sunt capabile să aducă datele la viață, ele sunt, de asemenea, un mediu popular pentru statistici și date înșelătoare.

În cartea sa „Grafice, minciuni, vizualuri înșelătoare”, jurnalistul de date Alberto Cairo expune exemple de statistici înșelătoare din reclame de marketing, campanii politice și reportaje de știri.

Un exemplu popular din știri este cazul Terri Schiavo, un caz legal de drept la moarte în SUA.

În timpul cazului, un grafic ca cel de mai jos a fost folosit de CNN pentru a descrie ce părere au avut diferite grupuri politice despre îndepărtarea suportului vital al lui Terri:

Sursa

O privire la acest grafic sugerează că, în comparație cu republicanii și independenții, de 3 ori mai mulți democrați au fost de acord cu instanța

O privire mai atentă, totuși, dezvăluie o mică diferență de 14% în voturi.

Graficul trunchiat și axa Y măsluită (începe de la 50 în loc de 0) denaturează datele și vă determină să credeți o idee exagerată despre un anumit grup.

Evitați să fiți indus în eroare atunci când vizualizați grafice și imagini vizionând:

• Omisiunea liniei de bază sau a axei trunchiate pe un grafic.

• Intervalele și scările. Verificați dacă există creșteri inegale și măsurători ciudate (utilizarea de numere în loc de procente etc.).

• Contextul complet și alte grafice comparative pentru a vedea cum sunt măsurate și reprezentate date similare.

Concluzie: Protejarea împotriva datelor și statisticilor înșelătoare

Statisticile și datele înșelătoare se laudă cu îmbunătățiri grandioase ale ratei de conversie cu „modificări ale CTA-urilor” și „simple schimbări de culoare”.

Ele creează titluri șocante care atrag roiuri de trafic, dar care, în cel mai bun caz, oferă informații eronate.

Statisticile și datele proaste sunt periculoase.

În loc să vă ajute să navigați printre ocolișuri, gropi și capcane, ele vă îndreaptă cu bună știință – sau fără să știe – direct în ele. Dar sunteți suficient de inteligent pentru a le detecta.

Din nou, data viitoare când întâlniți date convingătoare, treceți în revistă aceste întrebări simple, dar puternice:

Cine face cercetarea?

Cercetarea este costisitoare și consumatoare de timp. Verificați cine o sponsorizează, cântăriți prejudecata lor asupra subiectului și cum ar putea beneficia de pe urma rezultatelor. Sunt o companie B2C cu un produs? Un serviciu de consultanță? Un studiu independent finanțat de o universitate?

Mărimea eșantionului și durata studiului pot fi luate în serios?

Inspectarea cifrelor justificative sau voalate va scoate la iveală forța statistică slabă.

Sunt reprezentările vizuale ale datelor reprezentate în mod corect?

Sunt scările și intervalele distanțate în mod egal și neutru? Este o statistică care împinge o idee sau o agendă specifică? Există prea mulți indicatori în tabloul de bord?

Este reprezentată cercetarea în mod onest și imparțial?

Revizuiți limbajul utilizat, modul în care este formulată întrebarea și persoanele care sunt intervievate.

Pentru a preveni ca statisticile și datele înșelătoare să vă polueze tablourile de bord, rapoartele și analizele, întâmpinați noile informații cu o atitudine curioasă și sceptică.

Despre autor

Hassan Uddeen este un scriitor independent cu sediul în Marea Britanie pentru companii B2B, SaaS și Fintech. Îi plac toate lucrurile legate de marketingul de conținut. Când se poate desprinde de tastatură, îi place să țopăie în sala de sport de acasă (în timp ce joacă rolul lui Goku) și să se afunde într-un roman bun de James Patterson.

.