الإحصاءات والرسوم البيانية في الأخبار

الأرقام تبدو موضوعية، لكن طريقة اختيارها ورسمها قد تغيّر القصة تمامًا. ستساعدك هذه الخطوات على قراءة العناوين والرسوم البيانية والأخبار الصحية بثقة.

شاهد ملخص الدقيقة الواحدة (بالإنجليزية)

شاهد الدليل المصوّر الكامل لهذه الوحدة (بالإنجليزية)

الارتباط ليس سببية

• قد يتحرك شيئان معًا (ارتباط) دون أن يكون أحدهما سببًا للآخر (سببية).
• مثال كلاسيكي: المدن التي تزيد فيها مبيعات المثلجات تزيد فيها حالات الغرق أيضًا. المثلجات لا تسبب الغرق، بل الطقس الحار يزيد الاثنين (Mathwords، وLibreTexts).
• العامل الخفي مثل الطقس يسمى متغيرًا مُربِكًا أو كامنًا. ومثال آخر من LibreTexts: لدى الأطفال يرتبط مقاس الحذاء بالقدرة على التهجئة، لأن الأطفال الأكبر سنًا أقدامهم أكبر وتهجئتهم أفضل.
• واسأل أيضًا هل يمكن أن يكون اتجاه السببية معكوسًا، أو أن الرابط مجرد مصادفة في مجموعة بيانات كبيرة.
• تشير LibreTexts إلى أن إثبات السببية يحتاج إلى تجربة مضبوطة ومصممة جيدًا. فكن حذرًا حين يقول عنوان «س يسبب ص» استنادًا إلى دراسة رصدية.

الخطر النسبي والخطر المطلق: مثال تطبيقي

• الخطر المطلق هو الاحتمال الفعلي لحدوث شيء ما. أما الخطر النسبي فيقارن بين مجموعتين (مؤسسة أبحاث السرطان في المملكة المتحدة، Cancer Research UK).
• مثال: لنفترض أن حالة مرضية تصيب 2 من كل 1,000 شخص. يقول عنوان إن عادة ما «ترفع الخطر بنسبة 50%». هذا يعني 3 من كل 1,000 بدلًا من 2 من كل 1,000.
• الزيادة النسبية 50% (من 2 إلى 3 أي مرة ونصف). أما الزيادة المطلقة فهي حالة إضافية واحدة لكل 1,000 شخص، أو 0.1 نقطة مئوية.
• مثال حقيقي من Cancer Research UK: قيل إن الأشعة المقطعية في الطفولة تضاعف خطر بعض أنواع السرطان ثلاث مرات («زيادة بنسبة 200 في المئة»)، لكن الخطر الإضافي كان نحو حالة إضافية واحدة من كل نوع سرطان لكل 10,000 طفل أُجريت لهم الأشعة.
• نصيحة Cancer Research UK: «احذر من العناوين التي تحمل الخطر النسبي». وابحث دائمًا عن الرقم الأصلي، وقارن المخاطر باستخدام المقام نفسه، مثل «لكل 1,000».

كيف تضلّل الرسوم البيانية

• المحور المبتور: الرسم البياني بالأعمدة الذي يبدأ محوره فوق الصفر يجعل الفروق الصغيرة تبدو ضخمة (موقع FlowingData).
• الفترات الزمنية المنتقاة: اختيار تاريخ بداية أو نهاية مناسب قد يصنع اتجاهًا يختفي على مدى أطول.
• الأرقام الإجمالية بدلًا من المعدلات: المدينة الكبيرة سيكون فيها حوادث أكثر من المدينة الصغيرة لمجرد أن سكانها أكثر. فقارن لكل شخص (FlowingData).
• المحوران المزدوجان: يمكن مطّ خطّين بمقياسين منفصلين ليبدوا مترابطين وهما ليسا كذلك.
• ومن العلامات التحذيرية الأخرى المخططات الدائرية التي يتجاوز مجموع شرائحها 100%، والتأثيرات ثلاثية الأبعاد التي تشوّه الأحجام.
• يشير FlowingData إلى أن كثيرًا من الرسوم البيانية المضللة ناتج عن الإهمال لا عن خداع متعمد، لكن الرسم الذي يبدو دراميًا على نحو مفاجئ يستحق نظرة أدق.

أسئلة تطرحها على أي رقم

• مقارنةً بماذا؟ الرقم وحده («5,000 حالة») لا يعني الكثير دون خط أساس أو مقارنة.
• كم عدد من شملتهم الدراسة، ومن هم؟ فاستطلاع على 20 شخصًا، أو على مستخدمي تطبيق واحد فقط، قد لا يمثل الجميع.
• من جمع البيانات، ومن موّلها؟
• هل هي نسبة مئوية أم نقطة مئوية؟ الانتقال من 10% إلى 15% ارتفاع بمقدار 5 نقاط مئوية، لكنه ارتفاع نسبي بنسبة 50%.
• هل يتطابق العنوان مع ما وجدته الدراسة فعلًا؟ استخدم خطوة «التتبّع» في SIFT للوصول إلى الأصل.