WikiDer > Статистическая грамотность

Statistical literacy

Статистическая грамотность способность понимать и рассуждать с статистика и данные. Способность понимать данные и аргументировать их или аргументы, использующие данные, необходимы гражданам для понимания материалов, представленных в таких публикациях, как газеты, телевидение, а Интернет. Однако ученым также необходимо развивать статистическую грамотность, чтобы они могли как строго, так и воспроизводимый исследуйте и потребляйте это. Умение считать является элементом статистической грамотный и в некоторых моделях статистической грамотности или для некоторых групп населения (например, учащихся от детского сада до 12 класса / окончания средней школы) это необходимый навык. Статистическая грамотность иногда подразумевает способность как критически оценивать статистический материал, так и понимать значимость статистических подходов ко всем аспектам жизни в целом.[1][2][3] или к оценке, разработке и / или производству научной работы.[4]

Повышение статистической грамотности

Каждый день людей засыпают статистической информацией из рекламных объявлений («4 из 5 дантистов рекомендуют»), новостей («опрос общественного мнения показывает, что действующий президент опережает на четыре пункта») и даже общих разговоров («половину времени я не понимаете, о чем говорите "). Эксперты и защитники часто используют числовые утверждения, чтобы подкрепить свои аргументы, и статистическая грамотность является необходимой навык чтобы помочь решить, что имеют в виду эксперты, а каким сторонникам верить. Это важно, потому что статистика может быть использована для искажения данных, которые могут показаться достоверными. Целью сторонников статистической грамотности является улучшение понимания общественностью чисел и цифр.

Решения в области здравоохранения часто проявляются в виде статистических проблем, но лишь немногие врачи или пациенты хорошо оснащены для работы с этими данными.[5]

Результаты опрос общественного мнения часто цитируются новостными организациями, но качество таких опросов значительно различается. Некоторое понимание статистической техники отбор проб необходимо для правильной интерпретации результатов опроса. Размеры выборки могут быть слишком малы, чтобы делать значимые выводы, а образцы могут быть пристрастный. Формулировка вопроса опроса может вносить предвзятость и, таким образом, может даже использоваться намеренно для получения предвзятого результата. В хороших опросах используются непредвзятые 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 правильного взвешивания результатов и выводов опроса.

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 статистическое бюро иметь программы по ознакомлению школьников с природой статистики. Проект[6] из Международный Статистический Институт это единственная международная организация, деятельность которой направлена ​​на продвижение национальных программ и повышение статистической грамотности всех членов общества. Многочисленные ресурсы и мероприятия, а также группа международных экспертов помогают поддерживать очень успешную кампанию на континентах. В Европейская экономическая комиссия ООН взял понятие статистической грамотности в качестве предмета своего четвертого руководства по приданию значимости данных. Признавая обязанность своей королевской хартии содействовать пониманию статистики общественностью, в 2010 г. Королевское статистическое общество начал десятилетнюю кампанию по повышению статистической грамотности.[7]

Модели статистической грамотности

Эксперименты в науке, бизнес-модели и отчеты, используйте статистику. Люди, работающие в этих областях, обычно изучали значение статистических величин, таких как средние и стандартное отклонение. Многие колледжи и университеты требуют прохождения вводного курса статистики в рамках профессиональной программы.

Визуализация данных может способствовать пониманию или неправильному пониманию данных или аргументации, приводимой с данными.[8][9][10][11][12]

Исследования показали, что человеческие оценки вероятностей сильно зависят от контекста и формулировок. Статистические рассуждения могут быть трудными для разработки и уточнения, что привело к тому, что этот тип рассуждений был назван не интуитивным. Например, люди обычно недооценивают вероятность попадания в автомобильную аварию, потому что их повседневное взаимодействие с транспортными средствами создает впечатление, что они в большей безопасности, чем есть на самом деле. Точно так же они склонны переоценивать вероятность того, что атакован акулой из-за средств массовой информации или других факторов.[13]

Азартные игры - это такая ситуация, в которой отсутствие статистической грамотности может дорого обходиться.[нужна цитата] Простая теория вероятностей помогает человеку либо оценить, либо вычислить вероятности, связанные с азартными играми. Однако большинство людей не могут приблизительно оценить, например, вероятность получения фулл-хауса в игре в покер. Непонимание этих вероятностей заставляет человека делать ставки больше или меньше, чем если бы они знали по крайней мере оценку вероятности.[нужна цитата] Повышение статистической грамотности людей и их знаний о вероятности с помощью классных приложений, примеров из учебников и других методов приведет к тому, что граждане станут более информированными, способными принимать более обоснованные решения, а возможно, и нет.[13]

Определение статистической грамотности и мнения о ней исторически менялись. До 1940 г. некоторые статистические навыки передавались наукам. Затем в начальной школе преподавали некоторую статистику: «Значит, степень статистической грамотности в будущем станет всеобщей ...».[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 происходят из методов вывода, которые вошли в учебники статистики колледжей примерно в 1940 году. Статистика продолжает развиваться. Отсутствие статистической грамотности уже давно осуждается многими ярлыками.[15][16][17][18] Герберт Уэллс был процитирован как сказал, что понимание статистики однажды будет так же важно, как умение читать или писать.[2] но он мог иметь в виду больше старую идею политической арифметики, чем современную статистику.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Додж, Ю. (2003) Оксфордский словарь статистических терминов, ОУП. ISBN 0-19-920613-9
  2. ^ а б c Уоллман, Кэтрин К. (1993). «Повышение статистической грамотности: обогащение нашего общества». Журнал Американской статистической ассоциации. 88 (421): 1–8. Дои:10.1080/01621459.1993.10594283. Уоллман был президентом Американской статистической ассоциации и руководителем статистической политики Управления управления и бюджета 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 декабря 2016 г.). «Как оценка мастерства для статистической грамотности может генерировать действенные доказательства статистических и количественных результатов обучения». Образовательные науки. 7 (1): 3. Дои:10.3390 / educationsci7010003.
  5. ^ Герд Гигеренцер и др. (2008) «Помогая врачам и пациентам разобраться в статистике здоровья» Психологическая наука в интересах общества 8 (2), стр.53-96
  6. ^ Международный проект статистической грамотности
  7. ^ getstats.org.uk
  8. ^ 1942-, Тафте, Эдвард Р. (1997). Визуальные объяснения: изображения и количества, доказательства и повествование. Чешир, Коннектикут: Graphics Press. ISBN 9780961392123. OCLC 36234417.CS1 maint: числовые имена: список авторов (связь)
  9. ^ 1942-, Туфте, Эдвард Р. (2001). Визуальное отображение количественной информации (2-е изд.). Чешир, Коннектикут: Graphics Press. ISBN 9780961392147. OCLC 46932988.CS1 maint: числовые имена: список авторов (связь)
  10. ^ 1942 - Туфте, Эдвард Р. Предвидение информации. Графика Press. Чешир, Коннектикут. ISBN 9780961392116. OCLC 21270160.CS1 maint: числовые имена: список авторов (связь)
  11. ^ Хейбергер, Р.М., Холланд, Б. (2004) Статистический анализ и отображение данных. Springer. ISBN 0-387-40270-5
  12. ^ 1942-, Туфте, Эдвард Р. (2006). Красивое свидетельство. Чешир, Коннектикут: Graphics Press. ISBN 9780961392178. OCLC 70203994.CS1 maint: числовые имена: список авторов (связь)
  13. ^ а б Канеман, Даниэль (2013). Думаю, быстро и медленно. Нью-Йорк: Фаррар, Штраус и Жиру. ISBN 9780374533557. Книга о том, как люди на самом деле думают, решают и запоминают (на основе психологических экспериментов). «Почему нам так сложно мыслить статистически? Мы легко мыслим ассоциативно, мы мыслим метафорически, мы думаем причинно, но статистика требует одновременного размышления о многих вещах, для чего [интуиция] не предназначена». стр. 13 «Даже статистики не были хорошими статистиками с интуицией». стр. 5 «Урок очевиден: оценки причин смерти искажаются из-за освещения в СМИ. Освещение смещено в сторону новизны и остроты». стр. 138 «Когда люди благосклонно относились к технологии, они оценивали ее как предлагающую большие преимущества и малый риск; когда им не нравилась технология, они могли думать только о ее недостатках, и на ум приходили немногие преимущества». стр. 139 «[M] y интуитивное мышление так же склонно к самоуверенности, крайним предсказаниям и ошибкам планирования, как и до того, как я изучил эти вопросы. 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. Дои:10.1080/01621459.1940.10500563.
  15. ^ Хафф, Даррелл (1993). Как соврать со статистикой. Нью-Йорк: Нортон. ISBN 978-0393310726. Впервые опубликовано в 1954 году.
  16. ^ Хопкинс, Гарри (1973). Игра в числа: мягкий тоталитаризм. Бостон: Маленький, Браун. ISBN 978-0316372701.
  17. ^ Паулос, Джон (1988). Безграмотность: математическая безграмотность и ее последствия. Нью-Йорк: Хилл и Ван. ISBN 0-8090-7447-8.
  18. ^ Сейф, Чарльз (2011). Доказательство: как вас обманывают числа. Нью-Йорк: Пингвин. ISBN 9780143120070.

внешняя ссылка