How to Lie with Statistics

𝘏𝘰𝘸 𝘵𝘰 𝘓𝘪𝘦 𝘞𝘪𝘵𝘩 𝘚𝘵𝘢𝘵𝘪𝘴𝘵𝘪𝘤𝘴 là một trong những cuốn sách đầu tiên và cũng là kinh điển nhất về thống kê học dành cho độc giả phổ thông. Tác giả Darrell Huff đã đưa ra những ví dụ sinh động và dễ hiểu để minh họa cách thức mà thống kê có thể bị hiểu sai hoặc sử dụng không chính xác.

Cuốn sách nhắm vào việc giúp người đọc phát triển óc phản biện và trở nên thận trọng hơn trước những con số và thống kê. Nó cảnh báo chúng ta về các kĩ thuật thường gặp khi sử dụng thống kê sai như: lựa chọn mẫu không phù hợp, so sánh những thứ không thể so sánh, bóp méo thang đo, v.v. Cuốn sách đưa ra lời khuyên hữu ích cho người đọc trong việc phân tích và đánh giá thống kê một cách khách quan và thông minh hơn.

1. Improper sample selection and manipulation: Nếu chỉ lựa chọn mẫu trong một nhóm người có cùng quan điểm, kết quả sẽ bị thiên lệch. Cần lựa chọn mẫu đại diện cho toàn bộ quần thể. Tác giả dẫn ví dụ một cuộc thăm dò về sự ủng hộ cho một ứng cử viên, nếu chỉ thăm các khu vực mà ứng cử viên đó dự kiến sẽ có nhiều ủng hộ, kết quả sẽ không khách quan.

2. Comparison of incomparables: Không thể so sánh trực tiếp hai số liệu ở hai thời điểm khác nhau do ảnh hưởng của lạm phát. Cũng không thể so sánh trực tiếp số liệu của hai quốc gia khi mà dân số và đơn vị tiền tệ khác nhau. Cần phải điều chỉnh các yếu tố này để có thể so sánh.

3. Misuse of percentage: Tỷ lệ phần trăm chỉ mang ý nghĩa khi căn cứ vào một cơ sở đủ lớn. Nếu cơ sở quá nhỏ, một thay đổi nhỏ số tuyệt đối cũng có thể dẫn đến tỷ lệ phần trăm rất khác biệt. Do đó, cần xem xét đến số tuyệt đối và tổng thể của số liệu.

4. Distortion from improper scales: Cùng một số liệu nhưng trình bày trên các thang đo khác nhau sẽ cho người xem những ấn tượng hoàn toàn khác biệt. Tác giả dẫn ví dụ về việc lựa chọn khoảng trục và điểm bắt đầu sai trên biểu đồ dẫn đến ảo giác thị giác.

5. Averages that aren't average: Trung bình không phản ánh được đầy đủ thông tin và có thể che giấu sự khác biệt lớn giữa các phần tử. Ví dụ, trung bình của 4, 5, 6 và 96 là 27,5. Nhưng thực tế phần lớn các phần tử là thấp, chỉ có một giá trị rất cao kéo trung bình lên. Do đó, ngoài trung bình cần bổ sung thêm độ lệch chuẩn và phân vị để có thông tin đầy đủ.

6. Nonsense with numbers: Xác suất không hẳn cho thấy sự việc có khả năng xảy ra hay không xảy ra. Xác suất chỉ nhằm đo lường khả năng xảy ra của một hiện tượng nếu lặp đi lặp lại nhiều lần trong những điều kiện tương tự. Tác giả dẫn ví dụ về việc dự đoán sai xác suất mưa vào ngày mai. Chỉ có hai trường hợp: mưa hoặc không mưa, nên xác suất là 50%. Nhưng xác suất 50% không có nghĩa là sẽ chắc chắn mưa vào ngày mai. Cần hiểu rõ khái niệm xác suất thống kê.

Sau hơn 60 năm, cuốn sách vẫn còn rất hữu ích và mang tính thời sự. Nó giúp chúng ta phát triển các kỹ năng tư duy phản biện cần thiết để đối mặt với hàng loạt thông tin và dữ liệu tràn ngập trong xã hội hiện đại. 𝘏𝘰𝘸 𝘵𝘰 𝘓𝘪𝘦 𝘞𝘪𝘵𝘩 𝘚𝘵𝘢𝘵𝘪𝘴𝘵𝘪𝘤𝘴 thực sự là một cuốn sách kinh điển mà mỗi người nên đọc.