Wanneer begint een statistiek overtuigend te worden?

Heeft niets met percentages te maken, maar met veel meer. Statistiek is een groot onderwerp. Het is niet zo dat bij bijvoorbeeld 60% van de juiste gevallen algemeen wordt aangenomen dat dit werkelijk zo is. Je moet onder andere uitzoeken of de steekproef representatief is. Stel dat je de gegevens hebt verzameld, wordt het professionele programma SPSS gebruikt om de antwoorden te verwerken. Hier zijn dan allemaal wiskunde formules op toe te passen, waardoor je erachter komt of het onderzoek goed gedaan is, of het betrouwbaar is, of het representatief is en of het aannemelijk is dat het in herhalingen van deze test hetzelfde antwoord uitkomt. Pas dan kan een statistiek overtuigend worden.

Skepsis hanteert voor dit soort testen een grens van 1 op 1.000 ten opzichte van zuiver toeval, dus slechts in 0,1% van de gevallen is het toeval net zo goed als dat jij bent Dus bij 10x uitvoeren van een zuiver (gelijke kansen) ja/nee testje moet je het tenminste 9x goed kunnen uitvoeren, en bij 1000x uitvoeren tenminste 549x goed. Maar als je dat bij de gecontroleerde omstandigheden bij Skepsis lukt dan ben je ook wel een miljoen euro rijker.

Bronnen:

http://www.skepsis.nl/blog/2012/10/een-mil...

de statistiek zou hier alleen maar iets zeggen hoeveel geluk dat jij hebt bij het gokken en niets over het feit dat jij werkelijk weet dat er een man of vrouw achter u staat. Dus in dit geval zou uwe statistiek volledig nutteloos zijn. Als je u nu zou afvragen hoeveel geluk je zou hebben dan kan je die statistiek perfect gebruiken. 1 Uit onderzoek is gebleken dat 80 % van de mensen die voor hun 90ste zijn gestorven allemaal wortelen hadden gegeten. Conclusie wortelen eten is ongezond. Je kunt hier mischien om lachen maar dit is een test die ooit is uitgevoerd. Daarom moet je oppassen met statistieken. 2 na het bekijken van de weerstatistieken is gebleken dat de aarde gemiddeld is opgewarmt. Wat men niet verteld is dat er wereldwijt duizenden meetstations zijn gesloten wegens besparingen, waardoor er grote delen van de wereld niet mee gerekend worden, waardoor de statistieken niet meer zo nauwkeurig zijn. Als je nu echt deze statistiek wil maken, moet je niet één statistiek maken maar meerdere op verschillende momenten. Vanaf je een bepaald patroon begint op te merken dan kan je een conclusie maken. Een onderzoek doe je niet op één twee drie . Hoe meer testen je maakt hoe nauwkeuriger het wordt. Hoeveel testen dat je moet doen is moeilijk te zeggen en hangt af van wat je moet nderzoeken Als ik je zou 9 op 10 keer zou juist zien gokken dan zou ik mijn wenksbrauwen optrekken en zeggen wauw, als je dat nog eens zou kunnen herhalen dan zou ik dit zeker indrukwekkend vinden. Als je dan zou stoppen dan zou ik vol bewondering voor je zijn en dat over heel de wereld gaan verkondigen. maar voor het zelfde geld ga je bij en derde test volledig onderuit en bij de 4 en 5 ook onderuit en dan wordt het een ander plaatsje. Op dat moment ga je moeten kiezen voor de eeuwige roem of voor de werkelijkheid dat je toch niet zo goed bent. Dit gebeurd ook regelmatig in de wetenschap. Publicaties in wetenschappelijke tijdschriften, betekenen sponsors voor je onderzoek. Daarom komen er meer en meer frauduleuse toestanden naar boven. Zoals alleen de goede resultaten gebruiken. Proefpersonen beinvloeden of speciaal uitkiezen waarvan je weet dat deze uw onderzoek positief gaan beïnvloeden Enz. Robby BB