مارك ليديل - كيف للإحصائيات أن تكون مضللة؟
-
0:07 - 0:09الإحصائيات مقنعة.
-
0:09 - 0:13مقنعة جداً لدرجة أن معظم الناس،
و المنظمات ودول بأكملها -
0:13 - 0:18قد تبني معظم أهم قراراتها
على البيانات المعطاة -
0:18 - 0:19ولكن هنالك مشكلة
-
0:19 - 0:23أي مجموعة من الإحصاءات
ربما تخبئ شيئاً بداخلها -
0:23 - 0:27شيئاً قد يقلب النتائج رأساً على عقب
-
0:27 - 0:31على سبيل المثال:
تخيل أن عليك الاختيار بين مستشفيين -
0:31 - 0:34من أجل عملية لقريبتك الكبيرة في السن
-
0:34 - 0:36من آخر 1000 مريض في كلا المستشفيين
-
0:36 - 0:40900 منهم نجا في المشفى أ،
-
0:40 - 0:43بينما فقط 800 منهم نجا في المشفى ب
-
0:43 - 0:46إذاً يبدو لك أن المشفى أ هو الخيار الأفضل
-
0:46 - 0:48ولكن قبل أن تتخذ قرارك
-
0:48 - 0:51تذكر أنه ليس كل المرضى وصلوا إلى المشفى
-
0:51 - 0:54بنفس مستوى الصحة
-
0:54 - 0:57وإذا قسمنا كل 1000 مريض
-
0:57 - 1:01إلى قسمين هؤلاء الذين وصلوا
بصحة جيدة والذين وصلوا بصحة متدنية -
1:01 - 1:04قد تختلف الصورة كثيراً
-
1:04 - 1:08فقط 100 مريض وصلوا مستشفى أ في حال متدنية
-
1:08 - 1:10والذي عاش منهم 30
-
1:10 - 1:15بينما 400 مريض وصلوا مشفى ب
وقد تمكنوا من إنقاذ 210 منهم -
1:15 - 1:17إذاً مشفى ب هو الخيار الافضل
-
1:17 - 1:21للمرضى الذين يصلون للمشفى في حال متدنية
-
1:21 - 1:25مع نسبة نجاة بنسبة 52.5%
-
1:25 - 1:28وماذا إذا كانت صحة قريبتك جيدة
عندما وصلت إلى المشفى -
1:28 - 1:32بشكل غريب ستجد أن مشفى ب
لايزال الخيار الأفضل -
1:32 - 1:36بنسبة نجاة تصل إلى 98%
-
1:36 - 1:39إذاً كيف أظهرت الإحصائيات
أن مشفى أ أفضل في نسبة النجاة الكلية -
1:39 - 1:45إذا كان مشفى ب قد حصل على نسبة
نجاة أعلى في كل المجموعتين؟ -
1:45 - 1:49ذلك الذي استعرضناه من قبل
هي حالة تسمى بمفارقة سيمبسون -
1:49 - 1:52عندما يكون لدينا نفس مجموعة البيانات
ولكن تظهر بنتيجتين متعاكستين -
1:52 - 1:55اعتماداً على طريقة تقسيمها
-
1:55 - 1:59هذا يحدث غالباً إذا كانت البيانات
المجموعة تخفي متغيرات شرطية -
1:59 - 2:01وأحياناً تعرف بالمتغيرات المندسَّة
-
2:01 - 2:07وهي عوامل إضافية مندسَّة
قد تؤثر في النتيجة بشكل كامل -
2:07 - 2:10وهنا، العامل المندس
هو العلاقة بين نسبة المرضى -
2:10 - 2:13الذين وصلوا بصحة جيدة أو بصحة متدنية
-
2:13 - 2:17مفارقة سيبمسون ليست مجرد سيناريو افتراضي
-
2:17 - 2:19إنها تظهر لنا من
وقت لآخر في العالم الواقعي -
2:19 - 2:22وأحيانا في ظروف مهمة
-
2:22 - 2:24دراسة في المملكة المتحدة أظهرت لنا
-
2:24 - 2:28أن المدخنين لديهم معدلات
عمر أطول من غير المدخنين -
2:28 - 2:30خلال عشرين سنة
-
2:30 - 2:33هذا ماكان إلى أن تم تقسيم
المشاركين إلى مجموعات حسب العمر -
2:33 - 2:38والتي أظهرت أن المشاركين
غير المدخنين كان سنهم أكبر -
2:38 - 2:41ولذلك فاحتمالية موتهم
خلال فترة الإحصائية أكبر -
2:41 - 2:44على وجة التحديد لأنهم عاشوا أطول بشكل عام
-
2:44 - 2:47وهنا عامل التقسيم حسب العمر
هو العامل المندس -
2:47 - 2:50ولذلك من المهم أن نفسر
البيانات المعطاة جيدا -
2:50 - 2:52وفي مثال آخر
-
2:52 - 2:54في تحليل لأحكام الإعدام
في بعض القضايا في فلوريدا -
2:54 - 2:58بدا أنه يكشف أنه ليس
هنالك أي تفاوت عرقي في الحكم -
2:58 - 3:02بين المتهمين البيض والسود في قضايا القتل
-
3:02 - 3:06ولكن إذا قسمنا القضية حسب
عرق الضحايا تصبح لدينا قصة مختلفة -
3:06 - 3:08في كلا الوضعين
-
3:08 - 3:11المتهمين السود غالباً
ما يحكم عليهم بالإعدام -
3:11 - 3:15مع ارتفاع طفيف في أحكام
الإعدام على المتهمين البيض -
3:15 - 3:19في القضايا التي تكون فيها قتل للبيض
-
3:19 - 3:21غالباً مايُحكم فيها بالإعدام
-
3:21 - 3:24عن تلك القضايا التي يكون فيها الضحايا سود
-
3:24 - 3:28ومعظم قضايا القتل تحدث
بين شخصين من نفس العرق -
3:28 - 3:31إذا ً كيف نتجنب الوقوع في المفارقة؟
-
3:31 - 3:35لسوء الحظ ليس هنالك إجابة
قد تناسب كل الحالات -
3:35 - 3:39بإمكاننا تجميع البيانات
وفرزها بطرق لا حصر لها -
3:39 - 3:42وبشكل عام الأرقام أحياناً
بإمكانها إعطائنا صورة أصح -
3:42 - 3:47من البيانات المقسمة
إلى مجموعات مضللة أو اعتباطية -
3:47 - 3:52كل ما بإمكاننا فعله هو دراسة
الأوضاع الفعلية الموصوفة علميا -
3:52 - 3:56وملاحظة ما إذا كان هنالك عوامل مندسة
-
3:56 - 3:59وإلا فنحن نجعل من أنفسنا ضحية سهلة
لهؤلاء الذين قد يستخدمون البيانات -
3:59 - 4:03لخداع الآخرين وتمرير أفكارهم الخاصة
- Title:
- مارك ليديل - كيف للإحصائيات أن تكون مضللة؟
- Speaker:
- Mark Liddell
- Description:
-
more » « less
لأستعراض الدرس كاملاً : http://ed.ted.com/lessons/how-statistics-can-be-misleading-mark-liddell
الإحصائيات مقنعة، مقنعة جداً ولذلك معظم الناس و المنظمات بل ودول بأكملها تبني معظم أهم قراراتها على البيانات المعطاة ولكن أي مجموعة من البيانات قد تخفي بداخلها شيئاً قد يقلب النتيجة رأساً على عقب وهنا يشرح (مراك ليديل) مفارقة سيمبسون.
إعداد: مارك ليديل.
تحريك: أستوديو تينموز للتحريك. - Video Language:
- English
- Team:
closed TED
- Project:
- TED-Ed
- Duration:
- 04:19
|
Ghalia Turki approved Arabic subtitles for How statistics can be misleading | |
|
|
Ghalia Turki edited Arabic subtitles for How statistics can be misleading | |
|
omar idma accepted Arabic subtitles for How statistics can be misleading | |
|
|
omar idma edited Arabic subtitles for How statistics can be misleading | |
|
Abeer Darweesh edited Arabic subtitles for How statistics can be misleading | |
|
|
Abeer Darweesh edited Arabic subtitles for How statistics can be misleading | |
|
tamador deiryah declined Arabic subtitles for How statistics can be misleading | |
|
|
Abeer Darweesh edited Arabic subtitles for How statistics can be misleading |