Miért szeressük a statisztikát?
-
0:01 - 0:04Az Egyesült Királyság kormánya
-
0:04 - 0:062003-ban kutatást végeztetett.
-
0:07 - 0:11A kutatás a lakosság számolókészségét
-
0:11 - 0:12mérte föl.
-
0:12 - 0:14Megdöbbenéssel tapasztalták,
-
0:14 - 0:18hogy a munkaképes korú
felnőttek 47%-ának számolókészsége -
0:18 - 0:20nem érte el még az 1. szintet sem.
-
0:21 - 0:25Pedig hát az 1. szint –
az elégséges érettségi eredmény. -
0:25 - 0:29Ez a törtekkel, százalékokkal és a tízes
számrendszerrel bánni tudás készsége. -
0:29 - 0:33Az eredmény heves vitát
váltott ki a kormányban. -
0:33 - 0:35Módosították az előírásokat.
-
0:35 - 0:37Beruháztak.
-
0:37 - 0:40Majd 2011-ben megismételték a fölmérést.
-
0:40 - 0:42Találják ki, hogyan változott ez a szám!
-
0:44 - 0:45Fölment 49-re.
-
0:45 - 0:47(Nevetés)
-
0:47 - 0:49Amikor közzétettem e számot
a Financial Timesban, -
0:49 - 0:51az egyik olvasó viccelődött:
-
0:51 - 0:55"A szám csak a lakosság
51%-át döbbenti meg." -
0:55 - 0:57(Nevetés)
-
0:57 - 1:00De jobban tetszett
az egyik iskolásgyerek reagálása, -
1:00 - 1:04aki – amikor az egyik iskolában
ismertettem az eredményt –, -
1:04 - 1:05jelentkezett, és megkérdezte:
-
1:05 - 1:08"Honnan tudjuk, hogy az ezt
az eredményt produkáló személy -
1:08 - 1:09nem a 49%-hoz tartozik?
-
1:09 - 1:11(Nevetés)
-
1:11 - 1:15A számolókészség ügye fontos
-
1:15 - 1:17egész életünk szempontjából,
-
1:17 - 1:21és a századunkban bevezetni
tervezett sok változás igényli, -
1:21 - 1:23hogy jobban érezzük
magunkat a számok világában. -
1:23 - 1:25Ez nem csak angol probléma.
-
1:25 - 1:30Az OECD 2016-ban adatokat tett közzé
fiatalok számolókészségére vonatkozólag. -
1:30 - 1:33Az élenjáró USA-ban
-
1:33 - 1:38a fiatalok közel 40%-a áll hadilábon
a számolókészséggel. -
1:38 - 1:39Az angolok is ott vannak,
-
1:39 - 1:44de hét OECD-ország számai is
meghaladják a 20%-ot. -
1:45 - 1:47Ez baj, mert nem kellene így lennie.
-
1:47 - 1:49Ha megnézzük a grafikon szélét,
-
1:49 - 1:52Hollandia és Korea
eredménye egy számjegyű. -
1:52 - 1:57Tehát a számolókészség ügyével
biztosan foglalkoznunk kell. -
1:58 - 2:00Bármennyire hasznosak az ilyen fölmérések,
-
2:00 - 2:06óhatatlanul azt kockáztatjuk,
hogy két csoportba tereljük az embereket; -
2:06 - 2:08hogy két emberfajta létezik:
-
2:08 - 2:12akik jól érzik magukat a számok
világában, akik jól bánnak velük, -
2:12 - 2:14és akik képtelenek rá.
-
2:14 - 2:16Ma megpróbálom elmagyarázni,
-
2:16 - 2:19hogy ez a dichotómia hamis.
-
2:20 - 2:21Ez nem megváltozhatatlan párosítás.
-
2:21 - 2:25Nem kell toronymagas szintű
számolókészség, -
2:25 - 2:27hogy a számok lázba hozzanak minket,
-
2:27 - 2:30és ez a kiinduló pontunk.
-
2:32 - 2:35A kérdés vizsgálatának egyik módszere
-
2:35 - 2:36a statisztika szemügyre vétele.
-
2:36 - 2:40Én vagyok az első, aki szóvá teszi,
hogy valami baj van -
2:40 - 2:41a statisztika hírnevével.
-
2:41 - 2:42(Nevetés)
-
2:42 - 2:44Ez a matematikának olyan része,
-
2:44 - 2:47amelyet még a matematikusok
sem különösebben szeretnek, -
2:47 - 2:51mert míg a matek többi részét
a precizitás és a bizonyosság jellemzi, -
2:51 - 2:53a statisztika majdhogynem
az ellenkezője. -
2:54 - 2:58De jómagam későn lettem
híve a statisztikának. -
2:58 - 3:01Ha egyetemi oktatóimtól megtudakolnák,
-
3:01 - 3:05melyik két tárgyból nem brillíroznék
diplomám megszerzése után, -
3:05 - 3:08a statisztikát és a számítógépes
programozást említenék. -
3:08 - 3:11Mégis itt vagyok, hogy egy pár
statisztikai grafikont mutassak, -
3:11 - 3:12amelyeket én programoztam.
-
3:13 - 3:14Mi váltotta ki belőlem a változást?
-
3:15 - 3:18Mi késztetett rá, hogy a statisztikára
mint érdekes dologra tekintsek? -
3:18 - 3:20Lényegében az,
hogy a statisztika rólunk szól. -
3:21 - 3:23Ha a szó etimológiáját nézzük,
-
3:23 - 3:26az államra vagy a közösségünkre
-
3:26 - 3:29vonatkozó adatokkal foglalkozó
tudományt jelenti. -
3:29 - 3:32Tehát a statisztika minket mint csoportot,
-
3:32 - 3:34s nem mint egyéneket vizsgál.
-
3:34 - 3:35Társas viselkedésű állatokként
-
3:35 - 3:39mi is részesei vagyunk annak a csodának,
ahogy individuumként társainkhoz, -
3:39 - 3:40csoportunkhoz viszonyulunk.
-
3:41 - 3:44A statisztika a legerősebb eszköz
-
3:44 - 3:45meglepetések kimutatására.
-
3:45 - 3:49Az Ipsos MORI
néhány csodás kutatást végzett -
3:49 - 3:50az utóbbi években.
-
3:50 - 3:54Pl. amely az Egyesült Királyság
több mint ezer felnőttjéről készült: -
3:54 - 3:57vajon Anglia és Wales lakosainak
-
3:57 - 3:59hány százaléka muszlim?
-
3:59 - 4:02Az derül ki a teljes lakosságra nézve
-
4:02 - 4:06reprezentatívnak tartott felmérésből,
hogy átlag 24%. -
4:07 - 4:09Ezt hitték az emberek.
-
4:09 - 4:12A britek azt hiszik, hogy az ország
lakosainak 24%-a muszlim. -
4:12 - 4:17A hivatalos adatok viszont föltárják,
hogy ez a szám 5% körül van. -
4:18 - 4:22Óriási különbség van aközött,
hogy mit hiszünk, mit észlelünk, -
4:22 - 4:24s hogy milyen valóságot
mutat a statisztika. -
4:24 - 4:25Ez pedig nagyon érdekes.
-
4:25 - 4:29Mi okozhatja ezt a téves fölfogást?
-
4:29 - 4:31Annyira izgalomba hozott a tanulmány,
-
4:31 - 4:35hogy előadásaim során
kérdezősködni kezdtem. -
4:35 - 4:36Előadást tartottam
-
4:36 - 4:38a hammersmith-i Szt. Pál Leányiskolában,
-
4:38 - 4:40a hallgatóság olyan volt, mint itt ez,
-
4:40 - 4:44azzal a különbséggel,
hogy csak hatodikos lányokból állt. -
4:44 - 4:46Megkérdeztem őket:
-
4:46 - 4:52"Lányok, szerintetek
a brit közvélemény mit gondol, -
4:52 - 4:54évente hány bakfis esik teherbe?"
-
4:54 - 4:57A lányok földühödtek, amikor közöltem,
-
4:57 - 5:01hogy a britek úgy hiszik,
hogy 100 bakfis közül -
5:01 - 5:03évente 15 esik teherbe.
-
5:03 - 5:06Igazuk volt, hogy földühödtek,
-
5:06 - 5:08mert valójában már
a 200. pötty közelében járnék, -
5:08 - 5:10mire beszínezhetnék egyet,
-
5:10 - 5:13a hivatalos adatok bizonysága szerint.
-
5:13 - 5:16Ez, akárcsak a számolókészség,
nem csak brit probléma. -
5:16 - 5:21Az Ipsos MORI az utóbbi években
az egész világra kibővítette a kutatást. -
5:21 - 5:24Megkérdezték a szaúd-arábiaiakat,
-
5:24 - 5:26vajon az ország lakosai közül
-
5:26 - 5:29hány százalék túlsúlyos vagy elhízott?
-
5:31 - 5:36A szaúdiak általában azt felelték,
hogy a 28%-a. -
5:36 - 5:38Ezt hitték:
-
5:38 - 5:40túlsúlyos vagy elhízott
a felnőttek több mint negyede. -
5:40 - 5:45A hivatalos számok viszont
azt mutatják, hogy közel 3/4-ük. -
5:45 - 5:46(Nevetés)
-
5:47 - 5:49Megint csak óriási különbség!
-
5:49 - 5:53Ez a kedvencem: megkérdezték a japánokat,
-
5:53 - 5:55hogy 100 japán közül
-
5:55 - 5:58hányan élnek vidéken?
-
5:59 - 6:03Általában a fele – mondták.
-
6:03 - 6:08Úgy hitték, hogy a japánok
56%-a él vidéken. -
6:08 - 6:09A hivatalos adatok szerint 7%-uk.
-
6:10 - 6:15Rendkívüli eltérések,
és egyeseknek meglepők, -
6:15 - 6:17de azoknak nem, akik olvasták pl.
-
6:17 - 6:22Daniel Kahneman
Nobel-díjas közgazdász művét. -
6:22 - 6:27Munkatársával, Amos Tverskyvel
évekig kutatta -
6:27 - 6:30az észlelés és a valóság
közti különbséget, -
6:30 - 6:34azt a tényt, hogy az emberek
elég rossz ösztönös statisztikusok. -
6:34 - 6:35Ennek több oka van.
-
6:35 - 6:39Az egyéni tapasztalatok feltétlenül
befolyásolják észleléseinket, -
6:39 - 6:43ahogy a média is, amikor az eseményekről
-
6:43 - 6:45normálisnak nem mondható
módon számol be. -
6:45 - 6:47Kahneman ezt találóan fogalmazta meg:
-
6:47 - 6:49"Vakok lehetünk a nyilvánvalóra" –,
-
6:49 - 6:51tehát rossz számokkal dolgozunk –
-
6:51 - 6:53"de ez ügyben a vakságunkat sem látjuk."
-
6:53 - 6:56Ez pedig károsan hat a döntéshozatalra.
-
6:56 - 6:59Eközben a statisztikai hivatalban
arra gondoltam, -
6:59 - 7:01hogy ez tényleg érdekes.
-
7:01 - 7:03Azt mondtam, hogy ez világprobléma,
-
7:03 - 7:06de talán a földrajz okozza.
-
7:06 - 7:10E kérdések mind arra vezettek:
milyen jól ismered a hazádat? -
7:10 - 7:14Esetünkben pedig:
mennyire jól ismered a 64 millió embert? -
7:14 - 7:16Kiderül, hogy nem valami jól.
Nekem nem megy. -
7:16 - 7:18Támadt egy ötletem,
-
7:18 - 7:21amiben ugyanolyan megközelítési
módra gondoltam, -
7:21 - 7:23de nagyon is helyi szinten.
-
7:23 - 7:24Mi az, hogy helyi?
-
7:24 - 7:26Az átfogalmazott kérdés így hangozhat:
-
7:26 - 7:28Mennyire jól ismerjük a környékünket?
-
7:28 - 7:30Így már pontosabbak lesznek a válaszaink?
-
7:32 - 7:34Terveztem ezért egy játékot.
-
7:34 - 7:35"Mennyire jól ismered a környékedet?"
-
7:36 - 7:38Egyszerű webalkalmazás.
-
7:38 - 7:40Irányítószámunkat beírva
-
7:40 - 7:42a program a népszámlálás
adataira támaszkodva kérdez -
7:42 - 7:44a környezetünket illetően.
-
7:44 - 7:46Tervezéskor nagyon tudatosan jártam el:
-
7:46 - 7:51azt szerettem volna,
ha a legszélesebb kör használja, -
7:51 - 7:53nemcsak a számokhoz értő 49%.
-
7:53 - 7:55Szerettem volna, ha mindenki rákap.
-
7:55 - 7:57A játék tervezésekor
-
7:57 - 8:00az ihletet az Otto Neurath által
-
8:00 - 8:03az 1920-30-as években
kidolgozott Isotypes adta. -
8:03 - 8:07Ezek számok ábrázolására való módszerek
-
8:07 - 8:09képi jelek többszöri ismétlésével.
-
8:10 - 8:13Ott vannak a számok,
de a háttérbe húzódva. -
8:13 - 8:16Nagyszerű módszer
mennyiségek ábrázolására, -
8:16 - 8:19és elkerülhető vele
pl. a százalék, a tört vagy az arány -
8:19 - 8:20fogalmának használata.
-
8:20 - 8:22Lássuk a játékot!
-
8:22 - 8:24Bal felől vannak a jelképek,
-
8:24 - 8:27és a jobb oldali térképen látszik,
-
8:27 - 8:30mely földrajzi területre vonatkoznak
-
8:30 - 8:31a kérdések.
-
8:31 - 8:32Hét kérdést teszünk föl.
-
8:32 - 8:36Minden kérdésnél a lehetséges válasz
nulla és száz közé eshet, -
8:36 - 8:38és a játék végén kiderül
-
8:38 - 8:41az összesített pontszám,
ami nulla és száz közé eshet. -
8:41 - 8:43Mivel ez itt a TEDxExeter,
-
8:43 - 8:45nézzük meg gyorsan,
-
8:45 - 8:48miket kérdez először a program Exeterről.
-
8:48 - 8:49Az első kérdése:
-
8:49 - 8:52100 fő közül hány a 16 évesnél fiatalabb?
-
8:53 - 8:56Nem túl jól ismerem Exetert,
ezért csak saccolni tudtam, -
8:56 - 8:59de azért képet kapnak a játék működéséről.
-
8:59 - 9:03Elhúzzák a csúszkát
a képecskék kijelölésére, -
9:03 - 9:05majd az OK-ra rákattintva felelnek.
-
9:05 - 9:09Megjelenítjük a válasz
és a valóság közötti különbséget. -
9:09 - 9:13Kiderül, hogy jól melléfogtam;
a valóságban 5. -
9:13 - 9:15Mi a következő kérdés?
-
9:15 - 9:17Kíváncsi az átlagéletkorra,
-
9:17 - 9:19arra a korra, amelynél a sokaság
fele fiatalabb, -
9:19 - 9:21illetve a fele idősebb.
-
9:21 - 9:24Úgy gondoltam, hogy 35;
ezt olyan középkorúnak érzem. -
9:24 - 9:26(Nevetés)
-
9:28 - 9:30Valójában Exeter hihetetlenül fiatal,
-
9:30 - 9:35de én alulértékeltem
az egyetem helyi hatását. -
9:35 - 9:37A kérdések egyre fogósabbakká válnak.
-
9:37 - 9:39E kérdés a lakástulajdonra vonatkozik.
-
9:40 - 9:44100 háztartás közül
hányat terhel jelzálog vagy hitel? -
9:44 - 9:45Lefedeztem magam,
-
9:45 - 9:48mert nem akartam 50-nél többet mondani.
-
9:48 - 9:50(Nevetés)
-
9:50 - 9:53Tényleg, ezek a kérdések már nehezebbek,
-
9:53 - 9:55mert ha valamely területen
vagy közösségben élünk, -
9:56 - 10:01az életkor dönti el,
hogy a sokaság öreg-e vagy fiatal. -
10:01 - 10:03Elég körülnéznünk, és látjuk.
-
10:03 - 10:07De pl. a lakástulajdon kérdését
sokkal nehezebb megítélni, -
10:07 - 10:09ezért a heurisztikánkhoz térünk vissza,
-
10:09 - 10:14arra vonatkozó előítéletünkhöz,
hogy hányan laknak a sajátjukban. -
10:14 - 10:17Az a helyzet,
hogy amikor kibocsátottuk a játékot, -
10:17 - 10:21az alapjául szolgáló népszámlálási
adatok már többévesek voltak. -
10:21 - 10:24Voltak online alkalmazások,
amelyekkel irányítószám alapján -
10:25 - 10:27többéves idősorokat kaphatunk.
-
10:27 - 10:28Bizonyos értelemben
-
10:28 - 10:31ezek egy kissé avittasok voltak,
és nem feltétlenül újak. -
10:31 - 10:35De érdekelt, hogy milyen lesz a reakció,
-
10:35 - 10:37ha animációval játékossá tesszük
-
10:37 - 10:39a rendelkezésünkre álló adatokat,
-
10:39 - 10:43és arra játszunk rá,
hogy léteznek előítéletek. -
10:44 - 10:47Kiderült, hogy a reakciók jócskán... hm...
-
10:48 - 10:50meghaladták a várakozásomat.
-
10:50 - 10:53Régen dédelgetett vágyam
egy statisztikai oldal, -
10:53 - 10:55amely a közönség igénye miatt omlik össze.
-
10:55 - 10:57(Nevetés)
-
10:57 - 11:00Ez az URL tartalmazza
a "statistics", "gov" és az "UK" szókat, -
11:00 - 11:04amely a legkevésbé kedvelt
három szó az URL-ben. -
11:04 - 11:08A megdöbbentő az, hogy a weboldal
este háromnegyed tízkor -
11:08 - 11:10tényleg összeomlott,
-
11:10 - 11:13mert az emberek
önszántukból foglalkoztak -
11:13 - 11:15ezekkel az adatokkal,
-
11:15 - 11:17szabadidejükben.
-
11:17 - 11:19Nagyon érdekes volt látnom,
-
11:19 - 11:23hogy negyedmillióan játszanak valamivel
-
11:23 - 11:26a megjelenésétől számított 48 óra alatt.
-
11:26 - 11:30Heves vita alakult ki az interneten
és a közösségi oldalakon, -
11:30 - 11:32amelyet jórészt azok uraltak,
-
11:32 - 11:36akik viccesnek találták előítéleteiket.
-
11:36 - 11:39Ennél jobbat nem is kívánhattam volna.
-
11:40 - 11:42Az is tetszett, hogy az emberek
-
11:42 - 11:44küldözgették ezt a politikusoknak.
-
11:44 - 11:46Mennyire ismered jól
az állítólag képviselt területed? -
11:46 - 11:48(Nevetés)
-
11:48 - 11:49Végezetül,
-
11:50 - 11:52térjünk vissza a két embertípushoz!
-
11:52 - 11:55Arra gondoltam: érdekes lenne megtudni,
-
11:55 - 11:57hogy akik jól bánnak a számokkal,
nekik hogy menne a játék. -
11:57 - 12:01John Pullinger, Anglia és Wales
főstatisztikusa, -
12:01 - 12:03arra számítanánk, eléggé jeleskedne.
-
12:04 - 12:06A területéből 44 pontot ért el.
-
12:06 - 12:08(Nevetés)
-
12:08 - 12:14Jeremy Paxman tévés újságíró
– elismerem, egy pohár bor után – 36-ot. -
12:14 - 12:16Még rosszabb.
-
12:16 - 12:19Ez csak arra utal,
hogy a számok mindenkit megihletnek. -
12:19 - 12:20Meglephetnek.
-
12:20 - 12:22Nagyon gyakran a statisztikáról
-
12:22 - 12:24mint a bizonytalanság
tudományáról beszélünk. -
12:24 - 12:26Mai búcsúgondolatom:
-
12:26 - 12:29a statisztika a mi tudományunk.
-
12:29 - 12:32Ezért lenyűgözőek a számok.
-
12:32 - 12:33Köszönöm szépen.
-
12:33 - 12:37(Taps)
- Title:
- Miért szeressük a statisztikát?
- Speaker:
- Alan Smith
- Description:
-
Úgy gondolják, hogy erősségük a számok megtippelése? Tippeljenek újra! Tartsuk bár magunkat matekra fogékonyaknak vagy sem, a számok megértésének és a velük való munka képessége igencsak korlátolt – állítja Alan Smith, az adatok képi megjelenítésének szakértője. Ebben az elragadó előadásban Smith föltárja az eltérést aközött, amit tudunk és amit tudni vélünk.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 12:49
Csaba Lóki edited Hungarian subtitles for Why we're so bad at statistics | ||
Zsuzsanna Lőrincz accepted Hungarian subtitles for Why we're so bad at statistics | ||
Zsuzsanna Lőrincz edited Hungarian subtitles for Why we're so bad at statistics | ||
Péter Pallós edited Hungarian subtitles for Why we're so bad at statistics | ||
Péter Pallós edited Hungarian subtitles for Why we're so bad at statistics | ||
Péter Pallós edited Hungarian subtitles for Why we're so bad at statistics | ||
Péter Pallós edited Hungarian subtitles for Why we're so bad at statistics |