5.2.4. Probleme cu argumente statistice

Datele relativ simple ale cercetării opiniei publice examinate în secțiunea anterioară au ridicat, de asemenea, următoarele probleme:

Întrebarea era cât de imparțială era?
Ce s-a asigurat că eșantionul a fost reprezentativ, ce factori au fost luați în considerare?
Cât de fiabil este sondajul (caracterizat prin filtrare, marjă de eroare și fiabilitate)?

Este greu de văzut cât de volatilă este estimarea probabilității date naționalității următorului campion olimpic la descendență gigantică, deoarece astfel de întrebări nu pot fi ridicate în niciun fel. Probabil că C a făcut din cele mai multe date la dispoziția sa, dar acest lucru este, desigur, puțin pentru a primi o recepție bună. Datele privind speranța de viață la naștere sunt probabil mult mai fiabile, dat fiind că se bazează pe analize statistice destul de complexe. Și aici se spune că anumite date privind mortalitatea (inclusiv vârsta celor care au murit în anul precedent) furnizează eșantionul și, pe această bază, ar trebui construită o estimare a populației de bază, inclusiv a celor în viață.

Celelalte exemple menționate la începutul secțiunii anterioare atrag atenția asupra pericolelor argumentelor statistice. Datele privind proporția persoanelor supraponderale pot fi complet corecte din punctul de vedere al statisticilor de sănătate, dar se spune destul de mult până când nu știm ce înseamnă a fi de prisos în acest context. Acest termen are o anumită semnificație pentru persoana de zi cu zi, să spunem că, pentru a spune sincer, se pare că este mai puțin decât ideal. Cu toate acestea, cu acest sens, statisticile pot face destul de mult. Pentru a putea examina deloc raportul supraponderal, conceptul de redundanță trebuie cumva operaționalizat. Aceasta înseamnă pur și simplu atribuirea acesteia unor cantități sau cantități măsurabile: dacă o persoană este considerată copleșitoare statistic trebuie să fie clar identificabilă din datele sale măsurabile.

Cu toate acestea, operaționalizarea este, de asemenea, o capcană: este posibil să argumentăm într-un mod înșelător cu date statistice complet corecte, dacă nu spunem cum au fost operaționalizate conceptele din care sunt derivate datele. Dacă procedăm în acest fel, cei care sunt vizați de argument vor lua în principal aceste concepte în sensurile lor de zi cu zi, chiar dacă este posibil să nu fi fost operaționalizate într-un mod atât de diferit de pregătirea statisticilor. De exemplu, oricine folosește termenii „șomer” și „angajat” în sens comun poate fi foarte surprins să afle că atât șomajul, cât și ocuparea forței de muncă în Ungaria au crescut în 2005. Cu toate acestea, este doar o întrebare despre modul în care aceste concepte sunt interpretate de diferite statistici, ce înseamnă ele prin a analiza cine ar trebui clasificat într-unul sau alt grup (aceasta este operaționalizarea acestor concepte în sine).

Publicitatea pentru balsamul de păr Miracle Cure este un alt tip, suferă de un defect fundamental: este greu de cuantificat cât de mult păr afectează corpul după utilizarea produsului decât înainte. Aici (dacă nu există o metodă necunoscută de măsurare a impresiei create de păr), am atribuit date numerice unui concept care este complet inoperabil. Acesta este un mod destul de dur de manipulare a datelor numerice, dar nefondate, dar nu este atât de neobișnuit.

Este timpul să rezumăm lecțiile învățate. Dacă încercăm să ne convingem de ceva cu date statistice, atunci aspectele care trebuie examinate, în ordine logică, sunt următoarele: