পরিসংখ্যান দিয়ে মিথ্যা বলার 4টি উপায়

2024 লেখক: Malcolm Clapton | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-17 03:48

মিথ্যা বলার সবচেয়ে কার্যকর উপায় হল পরিসংখ্যানের ভুল ব্যাখ্যা করা। যদি কেউ আপনাকে প্রতারণা করার চেষ্টা করে তাহলে সংখ্যাগুলি কীভাবে জগল করা হয় তা জানা আপনাকে সাহায্য করতে পারে।

ডেটা সংগ্রহ করুন যা আপনার সিদ্ধান্তগুলিকে আরও বেশি পক্ষপাতদুষ্ট করে তুলবে

পরিসংখ্যান সংগ্রহের প্রথম ধাপ হল আপনি কি বিশ্লেষণ করতে চান তা নির্ধারণ করা। পরিসংখ্যানবিদ এই পর্যায়ে তথ্য কল. এর পরে, আপনাকে ডেটার একটি সাবক্লাস সংজ্ঞায়িত করতে হবে যা বিশ্লেষণ করার সময়, সমগ্র জনসংখ্যাকে সামগ্রিকভাবে উপস্থাপন করতে হবে। নমুনা যত বড় এবং নির্ভুল হবে, গবেষণার ফলাফল তত বেশি নির্ভুল হবে।

অবশ্যই, দুর্ঘটনাক্রমে বা ইচ্ছাকৃতভাবে একটি পরিসংখ্যান নমুনা নষ্ট করার বিভিন্ন উপায় রয়েছে:

• নির্বাচন পক্ষপাত. এই ত্রুটিটি ঘটে যখন গবেষণায় অংশ নেওয়া লোকেরা নিজেদেরকে এমন একটি গোষ্ঠী হিসাবে চিহ্নিত করে যা সমগ্র জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্ব করে না।
• এলোমেলো নমুনা। প্রতিনিধি ডেটা সংগ্রহ করার চেষ্টা করার পরিবর্তে সহজে উপলব্ধ তথ্য বিশ্লেষণ করা হলে ঘটে। উদাহরণস্বরূপ, একটি নিউজ চ্যানেল তার দর্শকদের মধ্যে একটি রাজনৈতিক সমীক্ষা চালাতে পারে। যারা অন্যান্য চ্যানেল দেখেন (বা একেবারেই টিভি দেখেন না) তাদের জিজ্ঞাসা না করে বলা যাবে না যে এই ধরনের গবেষণার ফলাফল বাস্তবতাকে প্রতিফলিত করবে।
• অংশগ্রহণ করতে উত্তরদাতাদের প্রত্যাখ্যান. এই ধরনের একটি পরিসংখ্যানগত ত্রুটি ঘটে যখন কিছু লোক একটি পরিসংখ্যান গবেষণায় জিজ্ঞাসা করা প্রশ্নের উত্তর দেয় না। এটি ফলাফলের ভুল প্রদর্শনের দিকে পরিচালিত করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি গবেষণা প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে, "আপনি কি কখনও আপনার স্ত্রীর সাথে প্রতারণা করেছেন?" ফলে মনে হবে অবিশ্বাস বিরল।
• বিনামূল্যে অ্যাক্সেস পোল. যে কেউ এই ধরনের জরিপে অংশ নিতে পারেন। প্রায়শই একই ব্যক্তি কতবার প্রশ্নের উত্তর দিয়েছেন তাও পরীক্ষা করা হয় না। একটি উদাহরণ ইন্টারনেটে বিভিন্ন সমীক্ষা। তাদের পাস করা খুব আকর্ষণীয়, তবে সেগুলিকে উদ্দেশ্যমূলক হিসাবে বিবেচনা করা যায় না।

নির্বাচন পক্ষপাতের সৌন্দর্য হল যে কেউ, কোথাও, একটি অবৈজ্ঞানিক জরিপ পরিচালনা করতে পারে যা আপনার যে তত্ত্ব আছে তা সমর্থন করবে। তাই আপনি যে পোল চান তার জন্য শুধু ওয়েবে অনুসন্ধান করুন বা আপনার নিজের তৈরি করুন৷

আপনার ধারণা সমর্থন করে এমন ফলাফল চয়ন করুন

যেহেতু পরিসংখ্যান সংখ্যা ব্যবহার করে, আমাদের কাছে মনে হয় যে তারা বিশ্বাসযোগ্যভাবে কোনো ধারণা প্রমাণ করে। পরিসংখ্যান জটিল গাণিতিক গণনার উপর নির্ভর করে যেগুলি যদি ভুলভাবে পরিচালনা করা হয় তবে সম্পূর্ণ বিপরীত ফলাফল হতে পারে।

ডেটা বিশ্লেষণের ত্রুটিগুলি প্রদর্শনের জন্য, ইংরেজ গণিতবিদ ফ্রান্সিস অ্যানসকম্ব তৈরি করেছিলেন। এতে চার সেট সংখ্যাসূচক তথ্য রয়েছে যা গ্রাফে সম্পূর্ণ ভিন্ন দেখায়।

চিত্র X1 একটি স্ট্যান্ডার্ড স্ক্যাটার প্লট; X2 হল একটি বক্ররেখা যা প্রথমে উপরে উঠে তারপর নিচে পড়ে; X3 - Y-অক্ষের একটি সহ একটি লাইন যা সামান্য ঊর্ধ্বমুখী হয়; X4 - X-অক্ষের ডেটা, উভয় অক্ষের উপরে অবস্থিত একটি ওভারশুট ছাড়া।

প্রতিটি গ্রাফের জন্য, নিম্নলিখিত বিবৃতিগুলি সত্য:

• প্রতিটি ডেটাসেটের জন্য x এর গড় হল 9।
• প্রতিটি ডেটাসেটের জন্য y এর গড় হল 7.5৷
• চলক x - 11, চলক y - 4, 12 এর পরিবর্তন (স্প্রেড)।
• প্রতিটি ডেটাসেটের জন্য x এবং y ভেরিয়েবলের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক হল 0.816।

যদি আমরা এই তথ্যটি শুধুমাত্র পাঠ্য আকারে দেখে থাকি তবে আমরা মনে করব যে পরিস্থিতিগুলি সম্পূর্ণ একই, যদিও গ্রাফগুলি এটিকে অস্বীকার করে।

অতএব, Enscombe পরামর্শ দিয়েছেন যে আপনি প্রথমে ডেটা কল্পনা করুন, এবং শুধুমাত্র তারপর সিদ্ধান্তে আঁকুন। অবশ্যই, আপনি যদি কাউকে বিভ্রান্ত করতে চান তবে এই পদক্ষেপটি এড়িয়ে যান।

পছন্দসই ফলাফল হাইলাইট যে গ্রাফ তৈরি করুন

বেশিরভাগ লোকের নিজস্ব পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ করার সময় নেই।তারা আশা করে যে আপনি তাদের সমস্ত গবেষণার সংক্ষিপ্ত গ্রাফ দেখাবেন। ভাল-পরিকল্পিত চার্ট বাস্তবতা মানানসই ধারণা প্রতিফলিত করা উচিত. কিন্তু আপনি যে ডেটা দেখাতে চান তাও তারা হাইলাইট করতে পারে।

কিছু প্যারামিটারের নাম বাদ দিন, স্থানাঙ্ক অক্ষের স্কেলটি সামান্য পরিবর্তন করুন, প্রসঙ্গটি ব্যাখ্যা করবেন না। তাই আপনি সবাইকে বোঝাতে পারেন যে আপনি সঠিক।

সব উপায়ে, সূত্র লুকান

আপনি যদি খোলাখুলিভাবে আপনার উত্সগুলি উদ্ধৃত করেন, তবে লোকেদের পক্ষে আপনার অনুসন্ধানগুলি যাচাই করা সহজ। অবশ্যই, আপনি যদি আপনার আঙুলের চারপাশে সবাইকে নিয়ে যাওয়ার চেষ্টা করেন তবে আপনি কীভাবে আপনার সিদ্ধান্তে এসেছেন তা কখনই বলবেন না।

সাধারণত, নিবন্ধ এবং গবেষণায়, উত্সের উল্লেখ সবসময় নির্দেশিত হয়। একই সময়ে, মূল কাজ সম্পূর্ণরূপে প্রদান করা নাও হতে পারে। মূল বিষয় হল উৎস নিম্নলিখিত প্রশ্নের উত্তর দেয়:

• কিভাবে তথ্য সংগ্রহ করা হয়েছে? লোকেদের ফোনে সাক্ষাৎকার নেওয়া হয়েছিল? নাকি রাস্তায় থেমে গেছে? নাকি এটি একটি টুইটার পোল ছিল? তথ্য সংগ্রহের পদ্ধতি নির্দিষ্ট নির্বাচন ত্রুটি নির্দেশ করতে পারে।
• তারা কখন দেখা করেছিল? গবেষণা দ্রুত পুরানো হয়ে যায় এবং প্রবণতা পরিবর্তিত হয়, তাই তথ্য সংগ্রহের সময় সিদ্ধান্তকে প্রভাবিত করে।
• কে তাদের সংগ্রহ করেছে? ধূমপানের নিরাপত্তা নিয়ে তামাক কোম্পানির গবেষণার তেমন বিশ্বাসযোগ্যতা নেই।
• কার সাক্ষাৎকার নেওয়া হয়েছিল? এটি জনমত জরিপের জন্য বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ। যদি একজন রাজনীতিবিদ তার প্রতি সহানুভূতিশীলদের মধ্যে একটি জরিপ পরিচালনা করেন, তাহলে ফলাফল সমগ্র জনগণের মতামতকে প্রতিফলিত করবে না।

এখন আপনি জানেন কিভাবে সংখ্যার কারসাজি করতে হয় এবং প্রায় কিছু প্রমাণ করতে পরিসংখ্যান ব্যবহার করতে হয়। এটি আপনাকে মিথ্যা চিনতে এবং বানোয়াট তত্ত্বগুলিকে অস্বীকার করতে সহায়তা করবে।