Forwarded from Science & Health Writing
Рецензия на книгу Тома и Дэвида Чиверсов «Цифры врут. Как не дать статистике обмануть себя»
Ее написали научный журналист и преподаватель экономики. Книга предназначена для журналистов, но на самом деле будет полезна всем, чтобы правильно понимать статьи и новости. Авторы доступно объясняют основы статистики и то, как ей манипулируют, а также разбирают ключевые ошибки, которые делают журналисты, оценивая результаты научных исследований.
Несколько советов из книги для журналистов, которые ответственно относятся к числам
1⃣ Помещать числа в контекст
Чтобы понять, много или мало чего-либо, недостаточно одного числа. Например, 100 велосипедистов в Англии погибают в авариях каждый месяц — сложно оценить масштаб.
Помещаем в контекст: из 10 миллионов велопоездок в месяц 100 заканчиваются гибелью велосипедиста — это 0,001%, что в три раза меньше чем 10 лет назад.
2⃣ Давать абсолютные значения риска, а не относительные
Допустим, увеличение риска рака на 50% может означать, что исходный риск человека был 1%, а стал 1,5% — первая цифра относительный риск, вторая абсолютный. Про разницу между ними я уже писала пост.
3⃣ Оценивать исследования в комплексе
То есть проверять, насколько результаты одного исследования согласуются с результатами других в той же сфере.
Во-первых, не все исследования равноправны — и могут быть другие, более точные или с большей выборкой. Во-вторых, любое исследование — всегда лишь часть общей картины, только по нему нельзя судить о вопросе.
4⃣ Сообщать о размере выборки исследования
Особенно аккуратными нужно быть с маленькими исследованиями — чем меньше выборка, тем выше риск, что результат всего лишь статистическая погрешность. А вот исследования с сотнями и тысячами человек устойчивее к статистическому шуму и случайным ошибкам.
5⃣ Не спешить писать о причинно-следственной связи
Многие исследования, в частности наблюдательные, выявляют лишь корреляции — то есть некую связь между событиями. Однако корреляция не значит, что одно событие вызвано другим.
Например, если изучили группу людей и увидели, что у любителей кофе чаще плохое настроение — это еще не значит, что кофе ухудшает настроение. Может быть люди с плохим настроением чаще пьют кофе, а может быть оба явления вызваны третьим фактором, например недосыпом. Для достоверного подтверждения причинно-следственной связи нужны рандомизированные эксперименты.
6⃣ Не забывать о случайных колебаниях показателей
Например, мы увидели, что в период с 2018 по 2023 годы на 50% выросло число самоубийств. Тут надо проверить — будет ли рост таким заметным, если взять показатели, допустим, с 2010 года.
Иногда числа колеблются случайным образом. Если взять за начало отсчета точку, в которой отслеживаемый показатель случайно стал крайне низким, можно увидеть парадоксальный рост — как и получилось в нашем примере. Если же он случайным образом в этой точке вырос, то потом будет падение.
7⃣ Совет кэпа, которому мало кто следует
Если вы ошиблись — признать это и исправить. Ошибаться могут все, особенно когда дело касается чисел.
❤️ Книга отличная, рекомендую. Если вы хорошо разбираетесь в статистике и математике, то, наверное, не узнаете ничего нового. Остальным стоит прочитать — даже если многие понятия будут знакомы, повторить базу всегда полезно. Книга не скучная, понятная, с примерами, объем всего 150 страниц — хорошее пособие для журналистов.
#книги
Ее написали научный журналист и преподаватель экономики. Книга предназначена для журналистов, но на самом деле будет полезна всем, чтобы правильно понимать статьи и новости. Авторы доступно объясняют основы статистики и то, как ей манипулируют, а также разбирают ключевые ошибки, которые делают журналисты, оценивая результаты научных исследований.
Несколько советов из книги для журналистов, которые ответственно относятся к числам
1⃣ Помещать числа в контекст
Чтобы понять, много или мало чего-либо, недостаточно одного числа. Например, 100 велосипедистов в Англии погибают в авариях каждый месяц — сложно оценить масштаб.
Помещаем в контекст: из 10 миллионов велопоездок в месяц 100 заканчиваются гибелью велосипедиста — это 0,001%, что в три раза меньше чем 10 лет назад.
2⃣ Давать абсолютные значения риска, а не относительные
Допустим, увеличение риска рака на 50% может означать, что исходный риск человека был 1%, а стал 1,5% — первая цифра относительный риск, вторая абсолютный. Про разницу между ними я уже писала пост.
3⃣ Оценивать исследования в комплексе
То есть проверять, насколько результаты одного исследования согласуются с результатами других в той же сфере.
Во-первых, не все исследования равноправны — и могут быть другие, более точные или с большей выборкой. Во-вторых, любое исследование — всегда лишь часть общей картины, только по нему нельзя судить о вопросе.
4⃣ Сообщать о размере выборки исследования
Особенно аккуратными нужно быть с маленькими исследованиями — чем меньше выборка, тем выше риск, что результат всего лишь статистическая погрешность. А вот исследования с сотнями и тысячами человек устойчивее к статистическому шуму и случайным ошибкам.
5⃣ Не спешить писать о причинно-следственной связи
Многие исследования, в частности наблюдательные, выявляют лишь корреляции — то есть некую связь между событиями. Однако корреляция не значит, что одно событие вызвано другим.
Например, если изучили группу людей и увидели, что у любителей кофе чаще плохое настроение — это еще не значит, что кофе ухудшает настроение. Может быть люди с плохим настроением чаще пьют кофе, а может быть оба явления вызваны третьим фактором, например недосыпом. Для достоверного подтверждения причинно-следственной связи нужны рандомизированные эксперименты.
6⃣ Не забывать о случайных колебаниях показателей
Например, мы увидели, что в период с 2018 по 2023 годы на 50% выросло число самоубийств. Тут надо проверить — будет ли рост таким заметным, если взять показатели, допустим, с 2010 года.
Иногда числа колеблются случайным образом. Если взять за начало отсчета точку, в которой отслеживаемый показатель случайно стал крайне низким, можно увидеть парадоксальный рост — как и получилось в нашем примере. Если же он случайным образом в этой точке вырос, то потом будет падение.
7⃣ Совет кэпа, которому мало кто следует
Если вы ошиблись — признать это и исправить. Ошибаться могут все, особенно когда дело касается чисел.
❤️ Книга отличная, рекомендую. Если вы хорошо разбираетесь в статистике и математике, то, наверное, не узнаете ничего нового. Остальным стоит прочитать — даже если многие понятия будут знакомы, повторить базу всегда полезно. Книга не скучная, понятная, с примерами, объем всего 150 страниц — хорошее пособие для журналистов.
#книги