Спасибо всем, кто проголосовал!

На этом примере покажу эффект социального «баббла» (с англ. «пузырь» 🫧), то есть влияния окружения на наши представления о «среднем», «обычном», «нормальном».
А также увидим, что убедительные проценты и красивые столбики графиков - не всегда настоящая статистика.

Лонгрид, но если вы не работали с данными, будет познавательно.

На мой опрос (скриншот слева) ответило 15 человек, на опрос РБК (скрин справа) - некоторая выборка, смотрящая трансляцию телеканала в дневное время в будни. Выборка явно больше 15-ти человек и репрезентативнее, но точно не представляет объективно всех жителей страны, т.к. смещена в сторону тех, кто видел прямой эфир, изъявил желание и имел возможность голосовать.

В моем опросе более половины (54%) считают, что одиночество - нормально, в опросе РБК - меньше половины (47%). Ясно, что перевесы небольшие, и статистической значимости там может не быть, но для не подкованного в математических тонкостях человека это легко понятное и однозначное больше/меньше, которое отложится в памяти.

В моем опросе второй вариант («Увеличить число пособий и льгот для семей») набрал 20%.
Третий и четвертый варианты - по 13%. Напомню, там было: «Снизить возможность виртуального общения в пользу реального» и «Ввести налог на бездетность и холостяцкую жизнь».

Проценты выглядят солидно и заставляют думать, что совокупная доля тех, кто за ограничивающие меры из третьего и четвертого ответов (26%) больше доли тех, кто за поддерживающие меры из второго ответа (20%).
Но давайте посмотрим на абсолютные цифры. Оказывается, по сути речь идет о четырёх мнениях против трёх! То есть все наши солидные выводы - из-за разницы в один голос!

Вот поэтому существует определенная методология проведения опросов, которая, благодаря закону больших чисел, позволяет видеть гораздо более приближенную к реальности картину - например, как в опросе РБК.

Мы не знаем, сколько человек приняло участие в их голосовании, но скорее всего, несколько сотен или даже пара тысяч, то есть там перевес в один голос не поменяет весь расклад.
За поддерживающие меры высказалось 32% людей, а совокупная доля тех, кто за какие-либо ограничения - 21%.
Снова расхождение с моим мини-опросом!

Теперь - где тут социальный «баббл» 🛁
Допустим, я пообщалась в реальной жизни с 15-тью знакомыми на обозначенную тему и составила с их слов представление о том, что более половины «средних», «нормальных» людей не видят в одиночном проживании ничего плохого, но вот оставшаяся часть больше склонна поддерживать введение ограничительных мер, которые бы удерживали людей от одиночного проживания.
Это войдет в мои представления, и когда я увижу голосование РБК, я буду искренне недоумевать, ведь я же уже знаю, что к чему. Знаю! Но только про свой узкий круг.

Поэтому ученые, когда объясняют какие-то явления общественной жизни, опираются не на свой жизненный опыт, а на надежные эмпирические исследования и подходы к интерпретации их результатов.

И это только самая верхушка айсберга работы с данными.
Дайте знать, интересен ли вам такой жанр разборов в стиле #стат_просвет

Если нужна краткая расшифровка упомянутых терминов – напишите.

#статистика #анализ_данных #разбор #аналитика