stringtranslate.com

Статистическая грамотность

Статистическая грамотность — это способность понимать и рассуждать с помощью статистики и данных. Способности понимать и рассуждать с помощью данных или аргументов, которые используют данные, необходимы гражданам для понимания материалов, представленных в таких публикациях, как газеты , телевидение и Интернет . Однако ученым также необходимо развивать статистическую грамотность, чтобы они могли как проводить строгие и воспроизводимые исследования, так и потреблять их. Умение считать является элементом статистической грамотности , а в некоторых моделях статистической грамотности или для некоторых групп населения (например, учащихся от детского сада до 12-го класса/конца средней школы) это является необходимым навыком. Статистическая грамотность иногда подразумевает наличие способностей как критически оценивать статистический материал, так и понимать значимость статистических подходов ко всем аспектам жизни в целом [1] [2] [3] или к оценке, проектированию и/или производству научной работы. [4]

Повышение статистической грамотности

Каждый день люди завалены статистической информацией из рекламы («4 из 5 стоматологов рекомендуют»), новостных репортажей («опрос общественного мнения показывает, что действующий президент лидирует с отрывом в четыре пункта») и даже из общих разговоров («в половине случаев я не понимаю, о чем вы говорите»). Эксперты и сторонники часто используют числовые утверждения для подкрепления своих аргументов, а статистическая грамотность является необходимым навыком , помогающим решить, что имеют в виду эксперты и каким сторонникам верить. Это важно, поскольку статистика может быть использована для создания искажений данных, которые могут казаться достоверными. Цель сторонников статистической грамотности — улучшить общественное понимание чисел и цифр.

Решения в области здравоохранения часто проявляются в виде статистических проблем принятия решений, но лишь немногие врачи или пациенты хорошо подготовлены к работе с этими данными. [5]

Результаты опросов общественного мнения часто цитируются новостными организациями, но качество таких опросов значительно различается. Некоторое понимание статистической техники выборки необходимо для того, чтобы иметь возможность правильно интерпретировать результаты опроса. Размеры выборки могут быть слишком малы, чтобы делать значимые выводы, и выборки могут быть предвзятыми . Формулировка вопроса опроса может вносить предвзятость и, таким образом, может даже использоваться намеренно для получения предвзятого результата. Хорошие опросы используют беспристрастные методы, при этом много времени и усилий тратится на разработку вопросов и стратегии опроса. Статистическая грамотность необходима для понимания того, что делает опрос заслуживающим доверия, и для правильной оценки ценности результатов опроса и выводов.

По этим и другим причинам во всем мире было создано множество программ для продвижения или повышения статистической грамотности. Например, многие официальные статистические агентства, такие как Статистическое управление Канады и Австралийское бюро статистики, имеют программы по обучению школьников природе статистики. Проект [6] Международного статистического института является единственной международной организацией, чьей целью является продвижение национальных программ и мероприятий по повышению статистической грамотности всех членов общества. Многочисленные ресурсы и виды деятельности, а также группа международных экспертов помогают поддерживать очень успешную кампанию на всех континентах. Европейская экономическая комиссия ООН взяла понятие статистической грамотности в качестве темы для своего четвертого руководства по приданию значимости данным. Признавая обязанность своей королевской хартии содействовать пониманию статистики общественностью, в 2010 году Королевское статистическое общество начало десятилетнюю кампанию по повышению статистической грамотности. [7]

Модели статистической грамотности

Эксперименты в науке, бизнес-модели и отчеты используют статистику. Люди, работающие в этих областях, как правило, изучали значение статистических величин, таких как средние значения и стандартное отклонение . Многие колледжи и университеты требуют вводный курс по статистике как часть профессиональной программы.

Визуализация данных может способствовать пониманию или непониманию данных или аргументов, приводимых с помощью данных. [8] [9] [10] [11] [12]

Исследования показали, что оценки вероятностей людьми во многом зависят от контекста и формулировок. Статистическое рассуждение может быть сложным для разработки и уточнения, что привело к обозначению этого типа рассуждений как неинтуитивного. Например, люди обычно недооценивают вероятность попасть в автомобильную аварию, потому что их повседневное взаимодействие с транспортными средствами создает впечатление, что они в большей безопасности, чем есть на самом деле. Аналогично, они склонны переоценивать вероятность нападения акулы из-за СМИ или других влияний. [13]

Азартные игры — это одна из ситуаций, в которой недостаток статистической грамотности может быть дорогостоящим. [ необходима цитата ] Простая теория вероятностей помогает человеку либо оценить, либо рассчитать вероятности, связанные с азартными играми. Однако большинство людей не могут приблизительно оценить, например, вероятность того, что им сдадут фулл-хаус в игре в покер. Непонимание этих вероятностей заставляет человека делать ставки больше или меньше, чем он бы делал, зная хотя бы оценку вероятности. [ необходима цитата ] Повышение статистической грамотности людей и их знаний о вероятности с помощью приложений в классе, примеров из учебников и других методов приведет к появлению более информированных граждан, способных принимать более обоснованные решения, или, возможно, нет. [13]

Определение статистической грамотности и мнения о ней были несколько исторически изменчивы. До 1940 года некоторые статистические навыки перешли в естественные науки. Затем некоторую статистику стали преподавать в начальной школе: «Так что в будущем определенная степень статистической грамотности станет универсальной...». [14] В последнее время ожидания были выше. «Статистическая грамотность» — это способность понимать и критически оценивать статистические результаты, которые пронизывают нашу жизнь...». [2] Эти статистические результаты часто берут начало в методах вывода, которые появились в учебниках по статистике колледжей примерно в 1940 году. Статистика продолжает развиваться. Отсутствие статистической грамотности долгое время осуждалось под многими ярлыками. [15] [16] [17] [18] Герберт Уэллс был процитирован как человек, который сказал, что статистическое понимание однажды станет таким же важным, как умение читать или писать [2], но он, возможно, имел в виду больше старую идею политической арифметики, чем современную статистику.

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Додж, И. (2003) Оксфордский словарь статистических терминов , OUP. ISBN  0-19-920613-9
  2. ^ abc Wallman, Katherine K. (1993). «Повышение статистической грамотности: обогащение нашего общества». Журнал Американской статистической ассоциации . 88 (421): 1–8. doi :10.1080/01621459.1993.10594283. Уоллман был президентом Американской статистической ассоциации и руководителем отдела статистической политики Управления по управлению и бюджету США.
  3. ^ Гал, И. (2002). Статистическая грамотность взрослых: значение, компоненты, обязанности (с обсуждением). Международный статистический обзор, 70(1), 1–51.
  4. ^ Трактенберг, Рошель Э. (24.12.2016). «Как критерии оценки статистической грамотности могут генерировать действенные доказательства статистических и количественных результатов обучения». Науки об образовании . 7 (1): 3. doi : 10.3390/educsci7010003 .
  5. ^ Герд Гигеренцер и др. (2008) «Помощь врачам и пациентам в понимании статистики здравоохранения» Психологическая наука в интересах общества 8 (2), стр. 53-96
  6. ^ Международный проект статистической грамотности
  7. ^ getstats.org.uk
  8. ^ Тафти, Эдвард Р. (1997). Визуальные объяснения: изображения и количества, доказательства и повествование. Чешир, Коннектикут: Graphics Press. ISBN 9780961392123. OCLC  36234417.
  9. ^ Тафте, Эдвард Р. (2001). Визуальное отображение количественной информации (2-е изд.). Чешир, Коннектикут: Graphics Press. ISBN 9780961392147. OCLC  46932988.
  10. ^ Тафти, Эдвард Р. Представление информации . Graphics Press. Чешир, Коннектикут. ISBN 9780961392116. OCLC  21270160.
  11. ^ Хейбергер, Р. М., Холланд, Б. (2004) Статистический анализ и отображение данных . Springer. ISBN 0-387-40270-5 
  12. ^ Тафти, Эдвард Р. (2006). Прекрасное доказательство . Чешир, Коннектикут: Graphics Press. ISBN 9780961392178. OCLC  70203994.
  13. ^ ab Канеман, Дэниел (2013). Думай медленно и быстро . Нью-Йорк: Фаррар, Штраус и Жиру. ISBN 9780374533557. Книга о том, как люди на самом деле думают, принимают решения и помнят (на основе психологических экспериментов). «Почему нам так трудно мыслить статистически? Мы легко думаем ассоциативно, мы думаем метафорически, мы думаем причинно, но статистика требует думать о многих вещах одновременно, а это то, для чего [интуиция] не предназначена». стр. 13 «Даже статистики не были хорошими интуитивными статистиками». стр. 5 «Урок ясен: оценки причин смерти искажаются освещением в СМИ. Освещение склоняется к новизне и остроте». стр. 138 «Когда люди были благосклонно настроены к технологии, они оценивали ее как дающую большие преимущества и несущую небольшой риск; когда им не нравилась технология, они могли думать только о ее недостатках, и на ум приходило мало преимуществ». стр. 139 «[М]ое интуитивное мышление так же подвержено излишней самоуверенности, крайним прогнозам и ошибкам планирования, как и до того, как я занялся изучением этих вопросов. Я улучшил только свою способность распознавать ситуации, в которых вероятны ошибки...» стр. 417
  14. ^ Огберн, Уильям Филдинг (1940). «Статистические тенденции». Журнал Американской статистической ассоциации . 35 (209b): 252–260. doi :10.1080/01621459.1940.10500563.
  15. ^ Хафф, Даррелл (1993). Как лгать с помощью статистики. Нью-Йорк: Norton. ISBN 978-0393310726. Впервые опубликовано в 1954 году.
  16. ^ Хопкинс, Гарри (1973). Игра чисел: пресный тоталитаризм. Бостон: Little, Brown. ISBN 978-0316372701.
  17. ^ Паулос, Джон (1988). Неумение считать: математическая неграмотность и ее последствия . Нью-Йорк: Хилл и Ван. ISBN 0-8090-7447-8.
  18. ^ Сейфе, Чарльз (2011). Доказательство: как вас дурачат цифры . Нью-Йорк: Penguin. ISBN 9780143120070.

Внешние ссылки