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統計數據如何能誤導我們？ - 馬克．利德爾

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    統計數據深具說服力
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    以致很多人、機構甚至整個國家
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    將已整理的數據
    作為他們一些最重要決定的依據
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    但這做法有一個問題
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    任何一組統計數據
    都有可能潛伏一些因素
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    這些因素有時可能完全改變結論
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    例如，想像你需要
    從兩間醫院中選擇一間
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    適合年老的親人來做手術
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    在各自醫院最近收治的 1000 個病人中
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    醫院 A 有 900 人存活
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    而醫院 B 只有 800 人存活
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    所以看起來醫院 A 是比較好的選擇
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    但在你作決定前
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    要記得並不是所有病人入院時
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    都有相同的健康情況
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    若我們把各間醫院最近收治的 1000 個病人
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    分成入院時健康良好和欠佳這兩組
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    情況變得截然不同
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    醫院 A 只有 100 人入院時健康欠佳，
    而當中 30 人存活
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    但醫院 B 則有 400 人，
    而他們能保住 210 人的性命
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    所以對於入院時健康欠佳的病人，
    醫院 B 是較好的選擇
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    其存活率達 52.5 %
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    那麼如果你的親人入院時
    健康良好呢？
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    非常奇怪的是，
    醫院 B 仍是較好的選擇
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    其存活率超過 98 ％
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    所以若醫院 B 在這兩組都有較高存活率，
    為何卻是醫院 A 有較高的整體存活率？
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    這是我們碰巧遇到的
    一個「辛普森悖論」的情況
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    同一套數據依據其分組方法，
    能呈現出相反的走向
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    這經常發生在當已收集的數據中
    隱藏了一個「條件變項」
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    有時也稱為「潛在變項」
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    它是另一個隱藏因素，
    會顯著地影響結果
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    在此，隱藏因素是
    兩組病人的相對比例
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    即入院時健康情況好或壞
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    辛普森悖論並不限於假設的情境
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    它在真實世界時有出現
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    有時甚至在重要的情況
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    一個英國的研究發現
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    吸煙者比非吸煙者有較高存活率
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    這研究長達二十多年
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    然而，當把參與者按年齡分組
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    便顯現非吸煙者的
    平均年齡明顯地比較高
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    因此，較可能在研究期間死亡
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    這正是因為非吸煙者
    普遍較長壽的緣故
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    在此，年齡分組是潛在變項
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    這對正確解讀數據非常重要
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    另一例子是
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    佛羅里達州死刑案件的研究分析
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    似乎顯示因謀殺罪的黑人或白人
    被判死刑的情況，並無種族差異
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    但當按受害人的種族來分組，
    就截然不同了
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    無論受害人的種族如何，
    黑人被告都較可能被判死刑
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    白人被告在整體上
    被判死刑的機率稍微較高
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    是因為涉及白人受害者的案件
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    比涉及黑人受害者的
    較有可能被判死刑
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    而謀殺案又多數發生在相同種族之間
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    那我們要如何避免掉入這種悖論呢？
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    不幸的是，
    並沒有一個適合各種情況的答案
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    數據能夠以各種方法進行分組
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    而整體數據有時
    能給我們一個更準確的描述
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    相較於誤導或任意分組的數據
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    我們唯一能做的是仔細研究
    統計數據所描述的真實情況
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    並考慮當中是否存在「潛在變項」
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    否則，我們便很容易受到
    運用數據達到目的人的操弄了
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    翻譯：Crystal Yip
Title:
統計數據如何能誤導我們？ - 馬克．利德爾
Speaker:
Mark Liddell
Description:

觀看完整課堂：http://ed.ted.com/lessons/how-statistics-can-be-misleading-mark-liddell

統計數據深具說服力。以致很多個人、機構甚至整個國家，將已整理的數據
作為他們一些最重要決定的依據。但任何一組統計數據都可能潛伏一些因素，
這些因素有時可能完全改變結論。馬克．利德爾探究「辛普森悖論」。

課堂內容：馬克．利德爾
動畫創作：Tinmouse 動畫工作室
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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TED-Ed
Duration:
04:19

Chinese, Traditional subtitles

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