De dades certes a gràfics enganyosos

L’estadística està a tot arreu: des dels discursos polítics fins a la informació sobre salut, i és molt important saber identificar quan un gràfic pretén enganyar-nos.

Si freqüentes Twitter potser et sona un gràfic que mostra la mitjana d’estatura dels homes per país de forma desproporcionada. Si ens quedem amb la representació gràfica, podríem pensar que un neerlandès mesura, de mitja, tres cops l’alçada d’un indonesi. Ara bé, com ja podeu imaginar, això no és així. 

Enlloc s’indica que les unitats de l’eix Y corresponen a peus i polzades, i aquest eix és desproporcionat: com que no comença al zero, sembla que els homes dels Països Baixos siguin quatre cops més alts que els d’Indonèsia. A més, hi ha unes variacions injustificades de color i, en lloc de barres verticals, s’utilitzen uns dibuixos que afegeixen confusió.
 

No és el primer cop que es popularitza un gràfic així. S’assembla força a aquest altre que compara les alçades mitjanes de les dones de diferents països, que fem servir habitualment a les nostres formacions. En tots dos gràfics s’incompleixen molts dels principis bàsics de rigor.

Més enllà de l’alçada

L’estadística està a tot arreu: des dels discursos polítics fins a la informació sobre salut, i és molt important saber identificar quan un gràfic pretén enganyar-nos. Us portem uns punts clau en els quals fixar l’atenció per a identificar ràpidament quan un d’aquests pot ser sospitós:
 

  • Intel·ligibilitat: si el gràfic no s'entén per si sol, sense informació addicional, mal senyal!

  • Títol concret: com més s'especifiquin les dades que representa el gràfic, més confiable serà, ja que ens donarà context sobre les dades utilitzades. 

  • Magnitud dels eixos: revisar que les magnituds de cada eix estiguin especificades i siguin clares.

  • Proporcionalitat dels eixos: una de les principals maneres de manipular un gràfic és no mantenir la proporcionalitat entre els eixos. 

  • Colors emprats: els colors escollits a l’hora de visualitzar dades poden emfatitzar un missatge del gràfic o bé desviar l’atenció del missatge principal. Fixem-nos: tenen sentit?, aporten informació addicional?, o són només decoratius?

  • Símbols gràfics: els tipus de gràfics, icones i recursos gràfics també poden enterbolir el missatge, ja que poden magnificar o minimitzar les diferències entre les dades que es representen.

I recorda! Que dues dades tinguin el mateix recorregut, no vol dir que una sigui conseqüència de l’altra. Un exemple divertit: pot haver-hi alguna mena de relació entre quantes pel·lícules fa Nicolas Cage en un any i quantes persones moren ofegades en una piscina? No! Però, si mirem les corbes del gràfic, sembla que una d’elles causi l’altra.

Deixa un comentari

L'adreça electrònica no es publicarà. Els camps necessaris estan marcats amb *