Какие основные ошибки могут возникнуть при интерпретации статистических данных?

Некоторые основные ошибки, которые могут возникнуть при интерпретации статистических данных:

• Игнорирование допущений статистических тестов. 1 Каждый тест сопровождается набором допущений, которым необходимо соответствовать, чтобы результаты теста были достоверными. 1
• Путаница между корреляцией и причинностью. 2 Две переменные могут быть связаны, но это не обязательно означает, что одна из них вызывает изменения в другой. 2
• Пренебрежение качеством данных. 1 Данные низкого качества могут подорвать надёжность и валидность статистического анализа, внося ошибки, искажения и несоответствия. 1
• Неправильное использование статистических методов. 2 Например, использование среднего значения для данных с сильными выбросами может исказить реальную картину. 2
• Чрезмерное обобщение. 1 Выводы, сделанные на основе конкретного исследования или набора данных, распространяются на более широкие контексты или группы населения. 1
• Экстраполяция за пределы диапазона данных. 1 Например, если данные, использованные для построения регрессионной модели, охватывали определённый диапазон, то коэффициенты модели нельзя точно использовать для прогнозирования за пределами этого диапазона. 1
• Игнорирование контекста. 2 Контекст может включать в себя временные рамки, географическое расположение, экономические условия и другие внешние факторы. 2

Ошибки в интерпретации статистических данных могут привести к неверным решениям, что в свою очередь может повлиять на бизнес, исследования или личные проекты. 2