Statistisk læsefærdighed - Statistical literacy

Statistisk læsefærdighed er evnen til at forstå og resonnere med statistik og data. Evnerne til at forstå og resonere med data eller argumenter, der bruger data, er nødvendige for, at borgerne kan forstå materiale præsenteret i publikationer som aviser , tv og internettet . Forskere er imidlertid også nødt til at udvikle statistisk læsefærdighed, så de både kan producere streng og reproducerbar forskning og forbruge den. Talfærdighed er et element i at være statistisk læst og i nogle modeller for statistisk færdighed eller for nogle befolkninger (f.eks. Studerende i børnehave gennem 12. klasse / slutning af gymnasiet) er det en forudsætning for færdighed. At være statistisk færdige antages undertiden at have evner til både kritisk at evaluere statistisk materiale og værdsætte relevansen af ​​statistisk baserede tilgange til alle aspekter af livet generelt eller til evaluering, design og / eller produktion af videnskabeligt arbejde.

Fremme af statistisk færdighed

Hver dag oversvømmes folk med statistiske oplysninger fra reklamer ("4 ud af 5 tandlæger anbefaler"), nyhedsberetninger ("meningsmåling viser den nuværende position, der fører med fire point"), og endda en generel samtale ("halvdelen af ​​tiden gør jeg ikke Ved hvad du taler om "). Eksperter og fortalere bruger ofte numeriske påstande for at styrke deres argumenter, og statistisk færdighed er en nødvendig færdighed for at hjælpe en med at beslutte, hvad eksperter mener, og hvilke talsmænd at tro. Dette er vigtigt, fordi der kan laves statistikker for at producere forkerte repræsentationer af data, der kan virke gyldige. Formålet med statistiske læsefærdigheder er at forbedre den offentlige forståelse af tal og tal.

Sundhedsafgørelser er ofte manifest som statistiske beslutningsproblemer, men få læger eller patienter er godt rustet til at engagere sig i disse data.

Resultater af meningsmålinger citeres ofte af nyhedsorganisationer, men kvaliteten af ​​sådanne afstemninger varierer betydeligt. En vis forståelse af den statistiske prøveudtagningsteknik er nødvendig for at være i stand til korrekt at fortolke afstemningsresultater. Prøvestørrelser kan være for små til at drage meningsfulde konklusioner, og prøver kan være partiske . Formuleringen af ​​et afstemningsspørgsmål kan indføre en bias, og kan derfor endda bruges med vilje til at frembringe et partisk resultat. Gode ​​afstemninger bruger uvildige teknikker, hvor der bruges meget tid og kræfter på udformningen af ​​spørgsmålene og afstemningsstrategien. Statistisk færdighed er nødvendig for at forstå, hvad der gør en afstemning pålidelig og for korrekt at veje værdien af ​​afstemningsresultater og konklusioner.

Af disse grunde og andre er der blevet oprettet mange programmer rundt om i verden for at fremme eller forbedre statistisk færdighed. For eksempel har mange officielle statistiske bureauer såsom Statistics Canada og det australske Bureau of Statistics programmer for at uddanne studerende i skoler om statistikkens art. Et projekt fra Det Internationale Statistiske Institut er den eneste internationale organisation, hvis fokus er at fremme nationale programmer og tilskynder til at øge den statistiske færdighed for alle samfundets medlemmer. Talrige ressourcer og aktiviteter såvel som et organ af internationale eksperter er med til at opretholde en meget succesrig kampagne på tværs af kontinenterne. De Forenede Nationers Økonomiske Kommission for Europa har taget begrebet statistisk færdighed som emnet for sin fjerde vejledning til at gøre data meningsfulde. I erkendelsen af ​​sin kongelige charter til at fremme den offentlige forståelse af statistikker lancerede Royal Statistical Society i 2010 en ti-årig kampagne for statistisk læsefærdighed.

Modeller af statistisk færdighed

Eksperimenter inden for videnskaber, forretningsmodeller og rapporter bruger statistikker. Mennesker, der er involveret i disse felter, har generelt undersøgt betydningen af ​​statistiske mængder, såsom gennemsnit og standardafvigelse . Mange colleges og universiteter kræver et introduktionskursus i statistik som en del af et professionelt program.

Datavisualisering kan bidrage til enten forståelse eller misforståelse af dataene eller til det argument, der føres med dataene.

Undersøgelser har vist, at menneskers skøn over sandsynligheder er stærkt påvirket af kontekst og ordlyd. Statistiske resonnementer kan være vanskelige at udvikle og forfine, hvilket har ført til mærkning af denne type resonnementer som ikke intuitiv. For eksempel undervurderer folk sandsynligheden for at blive involveret i en bilulykke, fordi deres daglige samspil med køretøjer giver indtryk af, at de er sikrere, end de faktisk er. Ligeledes har de en tendens til at overvurdere sandsynligheden for at blive angrebet af en haj på grund af medier eller andre påvirkninger.

Gambling er en indstilling, hvor en mangel på statistisk færdighed kan være kostbar. Enkel sandsynlighedsteori hjælper den enkelte med at estimere eller beregne de sandsynligheder, der er involveret i hasardspil. De fleste enkeltpersoner undlader imidlertid at tilnærme sig, for eksempel sandsynligheden for at blive behandlet som et fuldt hus i et poker poker. At ikke forstå disse sandsynligheder får personen til at satse mere eller mindre, end de ville vide i det mindste et skøn over sandsynligheden. Forøgelse af enkeltpersoners statistiske færdigheder og viden om sandsynlighed gennem klasseværelsets applikationer, lærebogeksempler og andre metoder ville føre til mere informerede borgere, der er i stand til at tage mere informerede beslutninger, eller måske ikke.

Definitionen af ​​statistisk færdighed og udtalelser om det har været noget historisk varierende. Før 1940 gik nogle statistiske færdigheder til videnskaberne. Nogle statistikker blev derefter undervist i skoleskolen, "Så en grad af statistisk færdighed vil være universal i fremtiden ...". For nylig har forventningerne været højere. "'Statistisk litteratur' er evnen til at forstå og kritisk evaluere statistiske resultater, der gennemsyrer vores liv ...". Disse statistiske resultater stammer ofte fra inferentielle metoder, der nåede til lærebøger for universitetsstatistikker i omkring 1940. Statistikken fortsætter med at gå videre. Manglende statistisk færdighed er længe blevet fordømt under mange mærker. HG Wells er blevet nævnt som at sige, at statistisk forståelse en dag vil være lige så vigtig som at være i stand til at læse eller skrive, men han har muligvis henvist til den ældre idé om politisk regning end moderne statistikker.

Se også

Referencer

eksterne links