Ложь при помощи статистики

«100 % мужского насилия совершается мужчинами. Следовательно, 100 % мужчин склонны к насилию».

The Spectator, старое британское периодическое издание, недавно опубликовало статью с восхвалением образовательной политики правительства, где утверждалось, что стандарты государственных школ растут. В качестве доказательства привели утверждение о том, что 80 лучших государственных школ превосходят 80 лучших частных школ. Однако они забыли упомянуть, что в Британии государственных школ намного больше, чем частных: 500 частных школ против 3200 государственных. Репрезентативный показатель должен был оценивать одинаковую долю школ каждого типа, то есть лучшие 50 частных школ против 320 государственных. Поскольку этот параметр проигнорировали, восемьдесят лучших государственных школ могут выгодно отличаться от частных только потому, что являются статистическим отклонением.

Ложь при помощи статистики не предполагает какой-либо одной конкретной ошибки. Иногда она достигается при помощи простой арифметической ошибки: не могут правильно посчитать. В других случаях, как в примере со школой, выбранные показатели вводят в заблуждение: например, сравниваются выборки, которые численно равны, тогда как они должны быть сформированы на основе пропорций. В иных случаях используется предвзятая выборка или статистика, маскирующая надуманные аргументы (как в примере с мужским насилием). Ложь при помощи статистики может сопровождаться множеством других логических ошибок: так, в примере с мужским насилием статистика маскирует подтверждение следствия (см. стр. 38).

Поскольку здесь нет одной общей ошибки, нет и общего ответа. Вам нужно хорошо понимать статистику – не только для того, чтобы заметить ошибку оппонента, но и для того, чтобы не поддаться на иллюзию точности. Ваш оппонент не опирается на витиеватые слова и пустую риторику, он выглядит строгим, на его стороне цифры… На самом же деле цифрами можно манипулировать так же легко, как и словами.

Эта ошибка включает в себя ряд других, таких как нерепрезентативная выборка (см. стр. 124) или ошибка базовой оценки (см. стр. 116). Она может объединяться с любым количеством других ошибок и помогает скрыть их, придавая фальшивым аргументам вид точности и предотвращая любые нежелательные вопросы. Если у вас есть свободное время, можете выбрать несколько заблуждений из этой книги и попытаться сделать их более правдоподобными, подкрепив фальшивой статистикой.