Статистическая грамотность
Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Статистическая грамотность - это способность понимать и рассуждать со статистикой и данными. Способность понимать и аргументировать данные или аргументы, использующие данные, необходимы гражданам для понимания материалов, представленных в таких публикациях, как газеты , телевидение и Интернет . Однако ученым также необходимо развивать статистическую грамотность, чтобы они могли как проводить тщательные и воспроизводимые исследования, так и использовать их. Умение считать - это элемент статистической грамотности.а в некоторых моделях статистической грамотности или для некоторых групп населения (например, учащихся от детского сада до 12 класса / окончания средней школы) это необходимый навык. Статистическая грамотность иногда подразумевает способность как критически оценивать статистический материал, так и понимать важность статистических подходов ко всем аспектам жизни в целом [1] [2] [3] или к оценке, проектированию и / или производство научных работ. [4]

Повышение статистической грамотности

Каждый день людей засыпают статистической информацией из рекламных объявлений («4 из 5 стоматологов рекомендуют»), новостей («опрос общественного мнения показывает, что действующий президент опережает на четыре балла») и даже общих разговоров («в половине случаев я не понимаете, о чем говорите "). Эксперты и защитники часто используют числовые утверждения, чтобы подкрепить свои аргументы, а статистическая грамотность - необходимый навык, помогающий решить, что имеют в виду эксперты, а каким сторонникам верить. Это важно, потому что статистика может быть использована для искажения данных, которые могут показаться достоверными. Целью сторонников статистической грамотности является улучшение понимания общественностью чисел и цифр.

Решения, связанные со здоровьем, часто проявляются в виде проблем с принятием статистических решений, но лишь немногие врачи или пациенты хорошо оснащены для работы с этими данными. [5]

Результаты опросов общественного мнения часто ссылаются новостные организации, но качество таких опросов значительно варьируется. Некоторое понимание статистической техники выборки необходимо для того, чтобы правильно интерпретировать результаты опроса. Размеры выборки могут быть слишком малы, чтобы делать значимые выводы, а выборки могут быть предвзятыми . Формулировка вопроса опроса может внести предвзятость и, таким образом, может даже использоваться намеренно для получения предвзятого результата. В хороших опросах используются беспристрастные методы, при этом много времени и усилий тратится на разработку вопросов и стратегии опроса. Статистическая грамотность необходима для понимания того, что делает опрос заслуживающим доверия, и для правильного взвешивания результатов и выводов опроса.

По этим и другим причинам во всем мире было создано множество программ по продвижению или повышению статистической грамотности. Например, многие официальные статистические агентства, такие как Статистическое управление Канады и Австралийское статистическое бюро, имеют программы по ознакомлению школьников с природой статистики. Проект [6] из Международного статистического института является единственной международной организацией , деятельность которого сосредоточена на продвижение национальных программ и дисков для повышения статистической грамотности всех членов общества. Многочисленные ресурсы и мероприятия, а также группа международных экспертов помогают поддерживать очень успешную кампанию на всех континентах. Экономическая комиссия ООН для Европывзял понятие статистической грамотности в качестве предмета своего четвертого руководства по приданию значимости данных. Признавая обязанность своей королевской хартии способствовать пониманию статистики общественностью, в 2010 году Королевское статистическое общество начало десятилетнюю кампанию по повышению статистической грамотности. [7]

Модели статистической грамотности

Эксперименты в науке, бизнес-модели и отчеты, используйте статистику. Люди, работающие в этих областях, обычно изучали значение статистических величин, таких как средние значения и стандартное отклонение . Многие колледжи и университеты требуют прохождения вводного курса статистики в рамках профессиональной программы.

Визуализация данных может способствовать как пониманию, так и неправильному пониманию данных или аргументации с данными. [8] [9] [10] [11] [12]

Исследования показали, что человеческие оценки вероятностей сильно зависят от контекста и формулировок. Статистические рассуждения могут быть трудными для разработки и уточнения, что привело к тому, что этот тип рассуждений был назван не интуитивным. Например, люди обычно недооценивают вероятность попадания в автомобильную аварию, потому что их повседневное взаимодействие с транспортными средствами создает впечатление, что они в большей безопасности, чем есть на самом деле. Точно так же они склонны переоценивать вероятность нападения акулы из-за средств массовой информации или других факторов. [13]

Азартные игры - это одна из условий, в которых отсутствие статистической грамотности может дорого обойтись. [ необходимая цитата ] Простая теория вероятностей помогает человеку либо оценить, либо вычислить вероятности, связанные с азартными играми. Однако большинство людей не могут приблизительно оценить, например, вероятность получения фулл-хауса в игре в покер. Непонимание этих вероятностей заставляет человека делать ставки больше или меньше, чем если бы они знали, по крайней мере, оценку вероятности. [ необходима цитата ]Повышение статистической грамотности людей и знаний о вероятности с помощью классных приложений, примеров из учебников и других методов приведет к тому, что граждане станут более информированными, способными принимать более обоснованные решения, а возможно, и нет. [13]

Определение статистической грамотности и мнения о ней исторически менялись. До 1940 г. некоторые статистические навыки передавались наукам. Затем в начальной школе преподавали некоторую статистику: «Так что степень статистической грамотности в будущем станет всеобщей ...». [14] В последнее время ожидания были выше. «Статистическая грамотность» - это способность понимать и критически оценивать статистические результаты, которые пронизывают нашу жизнь ... ». [2] Эти статистические результаты часто основываются на методах вывода, которые вошли в учебники статистики колледжей примерно в 1940 году. Статистика продолжает развиваться. Отсутствие статистической грамотности уже давно осуждается многими ярлыками. [15] [16] [17] [18] Герберт Уэллс был процитирован как заявивший, что понимание статистики однажды будет так же важно, как умение читать или писать [2], но он, возможно, имел в виду больше старую идею политической арифметики, чем современную статистику.

Смотрите также

использованная литература

  1. ^ Додж, Ю. (2003) Оксфордский словарь статистических терминов , OUP. ISBN  0-19-920613-9
  2. ^ a b c Уоллман, Кэтрин К. (1993). «Повышение статистической грамотности: обогащение нашего общества». Журнал Американской статистической ассоциации . 88 (421): 1–8. DOI : 10.1080 / 01621459.1993.10594283 . Уоллман был президентом Американской статистической ассоциации и руководителем статистической политики Управления управления и бюджета США.
  3. Перейти ↑ Gal, I. (2002). Статистическая грамотность взрослых: значение, компоненты, обязанности (с обсуждением). Международный статистический обзор , 70 (1), 1–51.
  4. ^ Трактенберг, Рошель Э. (2016-12-24). «Как оценка мастерства для статистической грамотности может генерировать действенные доказательства статистических и количественных результатов обучения» . Образовательные науки . 7 (1): 3. DOI : 10,3390 / educsci7010003 .
  5. ^ Герд Гигеренцер и др. (2008) «Помогая врачам и пациентам разобраться в статистике здоровья» Психологическая наука в интересах общества 8 (2), стр.53-96
  6. ^ Международный проект статистической грамотности
  7. ^ getstats.org.uk
  8. ^ 1942-, Тафт, Эдвард Р. (1997). Визуальные объяснения: изображения и количества, доказательства и повествование . Чешир, штат Коннектикут: Graphics Press. ISBN 9780961392123. OCLC  36234417 .CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка )
  9. ^ 1942-, Тафт, Эдвард Р. (2001). Визуальное отображение количественной информации (2-е изд.). Чешир, штат Коннектикут: Graphics Press. ISBN 9780961392147. OCLC  46932988 .CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка )
  10. ^ 1942-, Tufte, Эдвард Р. Предвидение информации . Графика Press. Чешир, Коннектикут. ISBN 9780961392116. OCLC  21270160 .CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка )
  11. ^ Heiberger, RM, Holland, B. (2004) Статистический анализ и отображение данных . Springer. ISBN 0-387-40270-5 
  12. ^ 1942-, Тафт, Эдвард Р. (2006). Прекрасное свидетельство . Чешир, штат Коннектикут: Graphics Press. ISBN 9780961392178. OCLC  70203994 .CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка )
  13. ^ a b Канеман, Даниэль (2013). Думаю, быстро и медленно . Нью-Йорк: Фаррар, Штраус и Жиру. ISBN 9780374533557. Книга о том, как люди на самом деле думают, решают и запоминают (на основе психологического эксперимента). «Почему нам так сложно мыслить статистически? Мы легко мыслим ассоциативно, мы мыслим метафорически, мы думаем причинно, но статистика требует одновременного размышления о многих вещах, на что [интуиция] не предназначена». стр. 13 «Даже статистики не были хорошими статистиками с интуицией». стр. 5 «Урок очевиден: оценки причин смерти искажаются из-за освещения в СМИ. Освещение смещено в сторону новизны и остроты». стр. 138 «Когда люди благосклонно относились к технологии, они оценивали ее как предлагающую большие преимущества и малый риск; когда им не нравилась технология, они могли думать только о ее недостатках, и на ум приходили лишь немногие преимущества».стр. 139 «[M] y интуитивное мышление так же склонно к самоуверенности, крайним предсказаниям и ошибкам планирования, как и до того, как я изучил эти вопросы. Я улучшил только свою способность распознавать ситуации, в которых возможны ошибки. .. "стр. 417
  14. ^ Огберн, Уильям Филдинг (1940). «Статистические тенденции». Журнал Американской статистической ассоциации . 35 (209b): 252–260. DOI : 10.1080 / 01621459.1940.10500563 .
  15. ^ Хафф, Даррелл (1993). Как соврать со статистикой . Нью-Йорк: Нортон. ISBN 978-0393310726. Впервые опубликовано в 1954 году.
  16. ^ Хопкинс, Гарри (1973). Игра в числа: вялый тоталитаризм . Бостон: Маленький, Браун. ISBN 978-0316372701.
  17. ^ Паулос, Джон (1988). Безграмотность: математическая безграмотность и ее последствия . Нью-Йорк: Хилл и Ван. ISBN 0-8090-7447-8.
  18. ^ Сейф, Чарльз (2011). Доказательство: как вас обманывают числа . Нью-Йорк: Пингвин. ISBN 9780143120070.

внешние ссылки

  • The Berlin Numeracy Test : проверенный онлайн 3-минутный психометрический тест статистической грамотности
  • Руководство по оценке и обучению в статистическом образовании ( GAISE )
  • Международный проект статистической грамотности
  • Statlit.org: сборник статей и книг о преподавании статистической грамотности.
  • Понимание науки и прямая статистика: понимание статистики : введение непрофессионала в отчеты о статистическом анализе
Получено с https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Statistical_literacy&oldid=951527616 ".
Contribute a better translation