Paano mapagkakatawan o mapanlinlang ang data?
Paano mapagkakatawan o mapanlinlang ang data?

Video: Paano mapagkakatawan o mapanlinlang ang data?

Video: Paano mapagkakatawan o mapanlinlang ang data?
Video: JRLDM - Patiwakal (Official Music Video) 2024, Nobyembre
Anonim

Ang Vertical scale ay masyadong malaki o masyadong maliit, o nilalaktawan ang mga numero, o hindi nagsisimula sa zero. Ang graph ay hindi nalagyan ng label nang maayos. Data ay naiiwan.

Dito, ano ang iyong kahulugan ng mapanlinlang na data na naglalarawan ng ilang paraan kung saan maaaring mapanlinlang ang data?

Nakaliligaw ang mga graph ay mga graph na nakakasira datos para gawin itong mas maganda o mas masahol pa kaysa sa aktwal, na pwede humantong sa maling konklusyon. May tatlong magkakaibang mga paraan na mga graph maaaring mapanlinlang : axis at scaling manipulation, nawawalang impormasyon, at sizing.

ano ang ilang mapanlinlang na istatistika? Narito ang mga karaniwang uri ng maling paggamit ng mga istatistika:

  • Maling botohan.
  • Maling mga ugnayan.
  • Pangingisda ng data.
  • Mapanlinlang na visualization ng data.
  • May layunin at piling bias.
  • Paggamit ng porsyento ng pagbabago sa kumbinasyon ng maliit na laki ng sample.

Bukod pa rito, paano natin maiiwasan ang mga mapanlinlang na istatistika?

  1. 5 Paraan Para Iwasang Malinlang ng Statistics.
  2. Gumawa ng Kaunting Math at ilapat ang Common Sense.
  3. Laging Hanapin ang Pinagmulan at suriin ang awtoridad ng pinagmulan.
  4. Tanong kung ang mga istatistika ay bias o hindi gaanong mahalaga sa istatistika.
  5. Tanong kung ang mga istatistika ay sinadya o Na-misinterpret.

Bakit gumagawa ang mga tao ng mga mapanlinlang na graph?

Mga mapanlinlang na graph maaaring sadyang likhain upang hadlangan ang wastong interpretasyon ng data o aksidenteng dahil sa hindi pamilyar sa pag-graph software, maling interpretasyon ng data, o dahil hindi tumpak na maiparating ang data. Ang mga mapanlinlang na graph ay kadalasang ginagamit sa maling advertising.

Inirerekumendang: