"Un bel po' di ricerche rivelano che la sessualità può essere determinata dalla lunghezza delle dita delle persone" è stato un titolo recente basato su uno studio peer-reviewed condotto da rinomati ricercatori dell'Università dell'Essex pubblicato negli Archives of Sexual Behavior, la principale pubblicazione scientifica nel campo della sessualità umana.

E, al mio occhio esperto di statistiche, è un mucchio di sciocchezze.

Proprio quando sembra che i consumatori di notizie possano essere consapevoli, ricordandosi di chiedere se la scienza è "revisionata da pari, " la dimensione del campione è abbastanza grande o chi ha finanziato il lavoro - arriva un suckerpunch di una storia. In questo caso, quello veloce si presenta sotto forma di intervalli di confidenza, un argomento statistico che nessun profano dovrebbe mai affrontare per capire un articolo di cronaca.

Ma, sfortunatamente per tutti gli odiatori di numeri là fuori, se non vuoi farti ingannare dal fiato, ricerca esagerata o altrimenti priva di valore, dobbiamo parlare di alcuni principi statistici che potrebbero ancora farti inciampare, anche quando tutte le caselle di "ricerca legittima" sono spuntate.

Qual è il mio vero rischio?

Uno dei titoli più deprimenti che abbia mai letto è stato "Studio di otto anni rileva che i mangiatori di patatine fritte hanno 'raddoppiato' le possibilità di morte". "Uffa, "Ho detto ad alta voce, sorseggiando il mio bicchiere di vino rosso davanti a un grande cesto di patatine fritte perfettamente dorate. Veramente?

Bene, sì, è vero secondo uno studio peer-reviewed pubblicato nel Giornale americano di nutrizione clinica . Mangiare patatine fritte raddoppia il rischio di morte. Ma, quante patatine fritte, ed inoltre, qual era il mio rischio di morte originale?

Lo studio dice che se mangi patate fritte tre volte a settimana o più, raddoppierai il rischio di morte. Quindi prendiamo una persona media in questo studio:un uomo di 60 anni. Qual è il suo rischio di morte, indipendentemente da quante patatine fritte mangia? Uno percento. Ciò significa che se metti in fila 100 uomini di 60 anni, almeno uno di loro morirà l'anno prossimo semplicemente perché è un uomo di 60 anni.

Ora, se tutti e 100 quegli uomini mangiassero patate fritte almeno tre volte a settimana per tutta la vita, sì, il loro rischio di morte raddoppia. Ma qual è l'1 per cento raddoppiato? Due per cento. Quindi, invece di uno di quei 100 uomini che muoiono nel corso dell'anno, due di loro lo faranno. E possono mangiare patate fritte tre volte a settimana o più per tutta la vita, sembra un rischio che sono disposto a correre.

Questo è un concetto statistico chiamato rischio relativo. Se la possibilità di contrarre qualche malattia è di 1 su un miliardo, anche se quadruplicate il rischio di crollare, il tuo rischio è ancora solo 4 su un miliardo. Non succederà.

Quindi la prossima volta che vedi un aumento o una diminuzione del rischio, la prima domanda che dovresti porti è "un aumento o una diminuzione del rischio da quale rischio originario".

Più, come me, quegli uomini avrebbero potuto godersi un bicchiere di vino o una pinta di birra con le loro patate fritte? Potrebbe essere qualcos'altro effettivamente il colpevole?

Mangiare formaggio prima di andare a letto equivale a morire per le lenzuola aggrovigliate?

Le scatole per bambini sono diventate un regalo alla moda sponsorizzato dallo stato per i nuovi genitori, pensato per fornire ai neonati un posto sicuro dove dormire. L'iniziativa è nata da uno sforzo finlandese avviato alla fine degli anni '30 per ridurre la morte correlata al sonno nei bambini. La scatola di cartone include alcuni elementi essenziali:alcuni pannolini, salviette per neonati, una tutina, pettorali e così via.

Il tasso di mortalità infantile in Finlandia è diminuito rapidamente con l'introduzione di queste scatole per bambini, e il paese ha ora uno dei tassi di mortalità infantile più bassi al mondo. Quindi ha senso supporre che queste scatole per bambini abbiano causato la diminuzione del tasso di mortalità infantile.

Ma indovina anche cosa è cambiato? Assistenza prenatale. Per qualificarsi per il box per bambini, una donna era obbligata a visitare cliniche sanitarie a partire dai primi quattro mesi di gravidanza.

Nel 1944, Il 31% delle madri finlandesi ha ricevuto un'istruzione prenatale. Nel 1945, era balzato all'86 per cento. La scatola del bambino non era responsabile del cambiamento nei tassi di mortalità infantile; piuttosto, era educazione e controlli sanitari precoci.

Questo è un classico caso di correlazione che non coincide con la causalità. L'introduzione dei baby box e la diminuzione dei tassi di mortalità infantile sono correlati ma l'uno non ha causato l'altro.

Però, quel piccolo fatto non ha impedito alle aziende di baby box di spuntare a sinistra, destra e centro, vendendo cose come il "Baby Box Bundle:Finland Original" per soli US $ 449,99. E gli Stati Uniti usano i soldi delle tasse per distribuire una versione alle neomamme.

Quindi la prossima volta che vedi un collegamento o un'associazione - come il modo in cui mangiare formaggio è legato alla morte rimanendo impigliato nelle tue lenzuola - dovresti chiedere "Cos'altro potrebbe causare ciò?"

Quando il margine di errore è maggiore dell'effetto

Numeri recenti del Bureau of Labor Statistics mostrano che la disoccupazione nazionale è scesa dal 3,9% di agosto al 3,7% di settembre. Quando si compilano queste cifre, l'FBI ovviamente non va in giro a chiedere a tutti se hanno o meno un lavoro. Interroga un piccolo campione della popolazione e poi generalizza il tasso di disoccupazione in quel gruppo a tutti gli Stati Uniti.

Ciò significa che il livello ufficiale di disoccupazione in un dato momento è una stima - una buona ipotesi, ma ancora una supposizione. Questo "errore più o meno" è definito da qualcosa che gli statistici chiamano intervallo di confidenza.

Ciò che i dati dicono in realtà è che sembra che il numero di disoccupati a livello nazionale sia diminuito di 270, 000 – ma con un margine di errore, come definito dall'intervallo di confidenza, di più o meno 263, 000. È più facile annunciare un singolo numero come 270, 000. Ma il campionamento ha sempre un margine di errore ed è più accurato pensare a quella singola stima come a un intervallo. In questo caso, gli statistici ritengono che il numero reale di disoccupati sia diminuito di appena 7, 000 nella fascia bassa e 533, 000 nella fascia alta.

Questo è lo stesso problema che si è verificato con lo studio sulla sessualità che definisce la lunghezza del dito:l'errore più o meno associato a queste stime può semplicemente negare qualsiasi certezza nei risultati.

L'esempio più ovvio di intervalli di confidenza che rendono la nostra vita confusa è nei sondaggi. I sondaggisti prendono un campione della popolazione, chiedi per chi voterà quel campione, e poi dedurre da ciò cosa farà l'intera popolazione il giorno delle elezioni. Quando le gare sono vicine, l'errore più o meno associato ai loro sondaggi del campione nega qualsiasi reale conoscenza di chi vincerà, rendendo le gare "troppo vicine per essere chiamate".

Quindi la prossima volta che vedrai un numero dichiarato su un'intera popolazione in cui sarebbe stato impossibile chiedere a ogni singola persona o testare ogni singolo soggetto, dovresti chiedere dell'errore più o meno.

Conoscere questi tre aspetti degli inganni statistici significa che non sarai mai ingannato? No. Ma sicuramente aiuteranno.

Questo articolo è stato ripubblicato da The Conversation con una licenza Creative Commons. Leggi l'articolo originale.