Belirsizlik nasıl iletilir?

İstatistiksel hesaplamaların sonuçlarını medyaya ve kamuya iletmede büyük bir sorun, belirsizliği nasıl ilettiğimizdir. Kesinlikle, kitle iletişim araçlarının çoğu zor ve hızlı bir sayı gibi gözükmektedir, ancak nispeten az sayıda vaka dışında sayıların her zaman bir belirsizliği vardır.

Öyleyse, istatistikçiler (veya istatistiksel çalışmayı tanımlayan bilim adamları) olarak, belirsizliği incelikle korurken ve bunu izleyicilerimiz için anlamlı hale getirirken, sonuçlarımızı en iyi şekilde nasıl iletebiliriz?

Bunun aslında bir istatistik sorusu değil, istatistiklerle ilgili bir psikoloji sorusu olduğunun farkındayım, ancak kesinlikle çoğu istatistikçi ve bilim adamının endişe duyacağı bir şey. İyi cevapların istatistik ders kitaplarından daha fazla psikolojik araştırmaya atıfta bulunabileceğini hayal ediyorum ...

Düzenleme: Kullanıcı568458'in önerisine göre, burada bir vaka çalışması yararlı olabilir. Mümkünse, cevapları diğer alanlarda genelleştirilebilir tutun.

İlgilendiğim özel durum güzel bir örnek teşkil ediyor: İklim biliminin kitle iletişim araçlarıyla politikacılara ve kamuoyuna iletilmesi . Başka bir deyişle, bir bilim adamı olarak, bunların doğru halka bu bilgileri ileten küçük zorluk şekilde bir gazeteciye bilgi iletmek için bir iştir - zorunlu olmasa, gerçek şu ki bütün gerçeği, hangi genellikle bir haber ısırığına sığmaz.

Özellikle yaygın olan bazı örnekler, belirsizliğin yüzyılın geri kalanında ısınma derecesi tahminindeki veya belirli bir aşırı hava olayının artan olasılığındaki (yani, iklim değişikliğinden kaynaklanan " "soru yazın).

Gerd Gigerenzer geçmişte bunun üzerinde çalışıyordu: http://www.amazon.com/Reckoning-With-Risk-Gerd-Gigerenzer/dp/0140297863/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1335941282&sr=1- 1

Gigerenzer'in ne anlama gelebileceğini düşündüğümü özetlemek için düzenleyin:

Anladığım kadarıyla, Gigerenzer riski farklı şekilde iletmeyi öneriyor. Geleneksel olarak, bir tedavinin (tıbbi istatistiklere girdiği) bir hastalığı belirli bir oranda azaltma etkisi olduğu bildirilmektedir. Örneğin "günde 100 muz yemek, tırnak kanserine yakalanma riskinizi% 50 azaltır". Bu, muz yemenin büyük bir yararı gibi görünüyor. Sorun, ayak tırnak kanseri prevalansının tam olarak yüksek olmamasıdır. Diyelim ki "ayak tırnak kanseri" adı verilen bir hastalık var ve yaygınlığı 100000 kişide 1. Gigerenzer, tırnak kanserinden önce ve sonra mutlak bir olasılık olduğunu bildirmeyi öneriyor - örneğin "parmak tırnak kanserine yakalanma riskini% 0,001'den% 0,0005'e düşürüyor" - bu nadir hastalıklar için çok daha az etkileyici.

2003 yılında Kraliyet İstatistik Kurumu (A) Dergisi'nde Risk İletişimi üzerine bir dizi vardı.

Birincisi için referans:

JR Statist. Soc. A (2003) 166, Bölüm 2, s. 205-206

Oradan muhtemelen tüm diziyi bulabilirsiniz ve bu soru için ilgi çekici olabilirler.

Bence bahisçinin yarış terminolojisi genel halk tarafından daha kolay anlaşılabilir, örneğin belirli bir olayın gerçekleşme şansının 50-50 olduğu söylenebilir veya başka bir örnek olarak, bir etkinin gerçekleşme olasılığı 9-1 olabilir. 100-1'lik bir risk altında, oldukça olası olmayan bir olayın meydana gelme riski vardır. Ortaya çıkabilecek potansiyel fayda veya hasar açısından bunun riskle dengelenmesi gerekir. Örneğin, bir yol bakmadan yaya olarak geçerse, zamanın% 75'i şanslı olabilir, ancak bir kazanın sonuçları felaket olabilir.