"Een handig stukje onderzoek toont aan dat seksualiteit kan worden bepaald door de lengte van de vingers van mensen", was een recente kop, gebaseerd op een peer-reviewed onderzoek door gerespecteerde onderzoekers van de Universiteit van Essex, gepubliceerd in de Archives of Sexual Behavior, de toonaangevende wetenschappelijke publicatie op het gebied van menselijke seksualiteit.

En, voor mijn stats-savvy oog, het is een stelletje onzin.

Net wanneer het lijkt alsof nieuwsconsumenten wijzer worden - eraan denken te vragen of wetenschap "peer-reviewed, " de steekproefomvang groot genoeg is of wie het werk heeft gefinancierd - er komt een stompzinnig verhaal. In dit geval, de snelle komt in de vorm van betrouwbaarheidsintervallen, een statistisch onderwerp dat geen enkele leek ooit zou moeten doorworstelen om een ​​nieuwsartikel te begrijpen.

Maar, helaas voor alle nummerhaters die er zijn, als je niet voor de gek gehouden wilt worden door ademnood, overhyped of anderszins waardeloos onderzoek, we moeten het hebben over een paar statistische principes die je nog steeds kunnen laten struikelen, zelfs als alle vakjes voor "legitiem onderzoek" zijn aangevinkt.

Wat is mijn echte risico?

Een van de meest deprimerende koppen die ik ooit las was "Acht jaar onderzoek heeft uitgewezen dat zware frieteters de kans op overlijden 'dubbel' hebben." "Ugh, " zei ik hardop, nippend van mijn glas rode wijn met een grote oude mand met perfect gouden frietjes voor me. Werkelijk?

We zullen, Ja, het is waar volgens een peer-reviewed onderzoek gepubliceerd in de American Journal of Clinical Nutrition . Het eten van frietjes verdubbelt je risico op overlijden. Maar, hoeveel frietjes, en bovendien, wat was mijn oorspronkelijke risico op overlijden?

De studie zegt dat als je drie keer per week of meer gebakken aardappelen eet, u verdubbelt uw risico op overlijden. Laten we dus een gemiddelde persoon nemen in dit onderzoek:een 60-jarige man. Wat is zijn risico op overlijden, ongeacht hoeveel frietjes hij eet? Een procent. Dat betekent dat als je 100 60-jarige mannen op een rij zet, minstens één van hen zal het komende jaar sterven, simpelweg omdat hij een 60-jarige man is.

Nutsvoorzieningen, als al die 100 mannen hun hele leven minstens drie keer per week gebakken aardappelen eten, Ja, hun risico op overlijden verdubbelt. Maar wat is 1 procent verdubbeld? Twee procent. Dus in plaats van dat een van die 100 mannen in de loop van het jaar sterft, twee van hen zullen. En ze mogen hun hele leven drie keer per week of vaker gefrituurde aardappelen eten - dat klinkt als een risico dat ik bereid ben te nemen.

Dit is een statistisch concept dat relatief risico wordt genoemd. Als de kans op het krijgen van een ziekte 1 op een miljard is, zelfs als je het risico verviervoudigt om ermee te stoppen, uw risico is nog steeds slechts 4 op een miljard. Het gaat niet gebeuren.

Dus de volgende keer dat u een toename of afname van het risico ziet, de eerste vraag die u moet stellen is "een toename of afname van het risico ten opzichte van welk oorspronkelijk risico."

Plus, zoals ik, konden die mannen genieten van een glas wijn of een pint bier met hun gebakken aardappelen? Zou iets anders de boosdoener kunnen zijn?

Kaas eten voor het slapengaan staat gelijk aan sterven door verwarde lakens?

Babyboxen zijn een trendy, door de staat gesponsord geschenk voor kersverse ouders geworden, bedoeld om pasgeborenen een veilige slaapplaats te bieden. Het initiatief kwam voort uit een Finse poging die eind jaren dertig van de vorige eeuw werd gestart om de slaapgerelateerde sterfte bij zuigelingen te verminderen. De kartonnen doos bevat een paar benodigdheden:enkele luiers, babydoekjes, een onesie, borstkompressen enzovoort.

De kindersterfte in Finland daalde in een snel tempo met de introductie van deze babyboxen, en het land heeft nu een van de laagste kindersterftecijfers ter wereld. Het is dus logisch om te veronderstellen dat deze babydozen ervoor hebben gezorgd dat de kindersterfte is gedaald.

Maar raad eens wat er ook veranderd is? Prenatale zorg. Om in aanmerking te komen voor de babybox, een vrouw moest vanaf de eerste vier maanden van haar zwangerschap gezondheidsklinieken bezoeken.

1944, 31 procent van de Finse moeders kreeg prenataal onderwijs. In 1945, het was gestegen tot 86 procent. De babybox was niet verantwoordelijk voor de verandering in kindersterftecijfers; liever, het was onderwijs en vroege gezondheidscontroles.

Dit is een klassiek geval waarin correlatie niet hetzelfde is als causaliteit. De introductie van babyboxen en de daling van de kindersterfte zijn gerelateerd, maar het een heeft het ander niet veroorzaakt.

Echter, dat kleine feit heeft er niet voor gezorgd dat babybox-bedrijven links opduiken, rechts en in het midden, dingen verkopen zoals de "Baby Box Bundle:Finland Original" voor slechts US $ 449,99. En Amerikaanse staten gebruiken belastinggeld om een ​​versie uit te delen aan nieuwe moeders.

Dus de volgende keer dat je een verband of associatie ziet - zoals hoe het eten van kaas is gekoppeld aan sterven door verstrikt te raken in je lakens - zou je moeten vragen:"Wat kan er nog meer aan de hand zijn?"

Wanneer de foutmarge groter is dan het effect

Uit recente cijfers van het Bureau of Labor Statistics blijkt dat de nationale werkloosheid daalde van 3,9 procent in augustus tot 3,7 procent in september. Bij het samenstellen van deze cijfers het bureau gaat natuurlijk niet rond om iedereen te vragen of ze een baan hebben of niet. Het vraagt ​​een kleine steekproef van de bevolking en generaliseert vervolgens het werkloosheidspercentage in die groep naar de hele Verenigde Staten.

Dit betekent dat het officiële werkloosheidsniveau op een bepaald moment een schatting is - een goede gok, maar toch een gok. Deze "plus- of minfout" wordt gedefinieerd door iets dat statistici een betrouwbaarheidsinterval noemen.

Wat de gegevens eigenlijk zeggen, is dat het aantal werklozen in het hele land lijkt te zijn afgenomen met 270, 000 - maar met een foutenmarge, zoals gedefinieerd door het betrouwbaarheidsinterval, van plus of min 263, 000. Het is gemakkelijker om een ​​enkel nummer aan te kondigen, zoals 270, 000. Maar steekproeven hebben altijd een foutenmarge en het is nauwkeuriger om die ene schatting als een bereik te beschouwen. In dit geval, statistici geloven dat het werkelijke aantal werklozen met slechts 7 is gedaald, 000 aan de lage kant en 533, 000 aan de hoge kant.

Dit is hetzelfde probleem dat zich voordeed met het onderzoek naar seksualiteit dat de vingerlengte definieerde - de plus- of minfout die bij deze schattingen hoort, kan eenvoudigweg elke zekerheid in de resultaten tenietdoen.

Het meest voor de hand liggende voorbeeld van betrouwbaarheidsintervallen die ons leven verwarrend maken, zijn peilingen. Opiniepeilers nemen een steekproef van de bevolking, vraag op wie die steekproef gaat stemmen, en daaruit afleiden wat de hele bevolking gaat doen op de verkiezingsdag. Als de races dichtbij zijn, de plus- of minfout in verband met hun peilingen van de steekproef ontkennen elke echte kennis van wie gaat winnen, het maken van de races "te dichtbij om te bellen."

Dus de volgende keer dat je een getal ziet staan ​​over een hele populatie waar het onmogelijk zou zijn geweest om elke persoon te vragen of elk afzonderlijk onderwerp te testen, u moet vragen naar de plus- of minfout.

Betekent het kennen van deze drie aspecten van statistische misleiding dat u nooit voor de gek wordt gehouden? Nee. Maar ze zullen zeker helpen.

Dit artikel is opnieuw gepubliceerd vanuit The Conversation onder een Creative Commons-licentie. Lees het originele artikel.