Зачем опрашивать о загорании топлесс исключительно людей в возрасте от 40 до 54 лет? Возможно, стоит пойти дальше и опросить возрастную категорию старше 80 о том, нужен ли нам интернет? Подав одну и ту же информацию разными способами, можно кардинально изменить то, как её видят остальные. Вот несколько примеров того, как обманывают с помощью статистики.

Использование метрик, которые хороши только на первый взгляд

Пример: 90% всех проданных за последние 20 лет автомобилей всё ещё находятся на дорогах.

Кажется, что это очень хорошая марка, раз машины настолько долговечны. Но подумайте получше. Возможно, эта марка автомобиля была выпущена всего 10 лет назад? Тогда она уже не кажется такой привлекательной.

Более правильный и менее жёлтый заголовок должен был звучать таким образом: «90% всех автомобилей старше 20 лет всё ещё находятся на дорогах».

Заявление об эффективности без сравнения с альтернативами

Пример: это обезболивающее максимально эффективно избавит от головной боли.

Нет смысла говорить об эффективности продукта, не сравнивая его с другими. «Максимально эффективно», «лучше других», «самый качественный» — эти слова должны заставить вас задуматься о том, стоит ли покупать данный продукт. Если вы хотите доказать, что ваше обезболивающее лучшее, нужно сравнить его с другими марками. Иначе это бесполезные слова.

Игра с графиками и диаграммами

Пример:

Презентация Apple
Конференция Apple

На этой конференции Стив Джобс рассказывал о доле iPhone среди всех смартфонов в США. Несмотря на то что iPhone пользуются 19,5% жителей, его доля на диаграмме выглядит больше, чем доля «Другие» (21,2%). Визуально этого можно добиться, придав диаграмме 3D-эффект.

Подача информации без подтверждений

Пример: после легализации марихуаны количество курящих жителей Нидерландов выросло.

Подобные «факты» ничего не стоят без подтверждений. Возможно, сайт, на котором вы это прочитали, просто забыл поставить ссылку на исследование, но в любом случае верить этой информации уже нет смысла.

Точка отсчёта на графике не нулевая

Пример:

График поддержки программы Obamacare
Диаграмма поддержки программы Obamacare

На фото видно, что количество участников программы Obamacare увеличилось на 1 066 000 человек. То есть разница составляет примерно 17%. На диаграмме же разница между колонками практически трёхкратная. Это происходит из-за того, что в качестве точки отсчёта взят не ноль.

Статистика предоставлена заинтересованной стороной

Пример: мы протестировали наш новый шампунь и пришли к выводу, что он эффективнее всех аналогов на рынке.

И напоследок довольно очевидный факт. Если исследование проведено заинтересованной стороной, то верить его результатам нужно с особой осторожностью.