C'è un vecchio adagio che le cifre non mentono, ma i bugiardi sanno figura. In un certo senso questo rappresenta la diffidenza della gente di statistiche. Interpretazione statistica dei dati può causare apparire fuorviante. Esso dipende l'interpretazione statistica di dati e cifre che vengono portati alla ribalta, come i punti chiave di una relazione statistica.

Ad esempio, al liceo, gli studenti ora studiare le misure di tendenza centrale, che significa , mediana, moda, e la gamma. La media è una somma di tutti i dati, diviso per il numero di dati. Ad esempio si potrebbe ottenere la somma dei punteggi di una persona prova e dividerlo per il numero di prove per determinare un grado. Tuttavia, media possono essere influenzate da quello che viene chiamato un outlier, un numero ben al di fuori della normale gamma di test. Ciò può suggerire che significa può essere un modo fuorviante di valutare le prestazioni.

Se una persona ha cinque prove perfettamente e non riesce a prendere una sesta prova così a guadagnare uno zero, il valore medio riflette questo. Se le prove sono tutte del valore di 100 punti, ad esempio, il punteggio medio è di circa uno 85%. Tuttavia, questo in realtà non indicano un rendimento medio in questo caso a causa dei valori anomali di zero.

Un'altra misura di tendenza centrale che può essere utilizzato è la valutazione della mediana. La mediana è il numero medio in un gruppo di dati disposti numericamente. Se uno statistico valuta per la mediana, questo non può essere rappresentativo di un vero valore medio delle prestazioni, o di ciò che è in corso di valutazione. La mediana non possono spiegare una serie di dati che possono essere enormi, e quindi può essere fuorviante.

tendenza centrale valutati da modalità di prova, semplicemente guardando un numero che ricorre più spesso in una serie di dati. In modo che il beneficiario di prova per esempio, ha un modo di 100. Eppure, questo non riflette la persona che la prova non ha preso uno, che è fuorviante.

altri modi in cui le statistiche possono essere ingannevole è il modo in cui vengono poste domande, in un sondaggio, forse, e il grado in cui l'indagine è un campione rappresentativo di una comunità. Se uno indagini di un gruppo di studenti delle scuole superiori e chiedere: "Come sono felice con la tua educazione su una scala da 1-5?" Si può ottenere risposte molto diverse a seconda se il gruppo è rappresentativo della "media" degli studenti.

Se uno indagini di un gruppo di studenti che tutte diritte come arrivare e andare a un fantastico, ben scuola finanziati, di pubblicare i dati come un campione rappresentativo è quello di essere deliberatamente fuorviante. Se si chiede agli studenti di scuole diverse, con diversi gradi, quindi un sondaggio è probabile che sia più rappresentativa e più giusto. Tuttavia, se ci si chiede cosa ne pensano gli studenti delle scuole e quindi pubblica i risultati come un campione rappresentativo della popolazione generale, le risposte saranno quindi fortemente asimmetriche.

I numeri possono sembrare molto concrete, e alcuni sono tratti in inganno dai numeri semplicemente perché sembrano essere fatto e hanno un valore indiscutibile. Quindi, i dati statistici può essere spesso utilizzato in modo fuorviante per le persone wow con i numeri, e fare le cose in discussione sembra più simile fatto. Statistici Reputable sapere che le domande devono essere generalizzati, e devono anche essere chiesto di persone che rappresentano le popolazioni.

Tuttavia, i numeri e le statistiche può essere fuorviante, perché non rappresentano l'individuo. Essi possono mostrare come la gente "in generale", risponde a un'idea, ad un prodotto o di un candidato politico. Essi non possono mostrare come una sola persona in tutte le sue qualità infinitamente variabile si sente.