Ein großes Problem bei der Übermittlung der Ergebnisse statistischer Berechnungen an die Medien und die Öffentlichkeit ist die Art und Weise, wie wir Unsicherheit kommunizieren. Sicherlich scheinen die meisten Massenmedien eine harte und schnelle Nummer zu mögen, obwohl Zahlen, außer in einer relativ geringen Anzahl von Fällen, immer eine gewisse Unsicherheit aufweisen.
Wie können wir als Statistiker (oder Wissenschaftler, die statistische Arbeiten beschreiben) unsere Ergebnisse am besten kommunizieren, dabei die Unsicherheit im Auge behalten und sie für unser Publikum aussagekräftig machen?
Mir ist klar, dass dies eigentlich keine Statistikfrage ist, sondern eine psychologische Frage zur Statistik, aber es ist sicherlich etwas, worüber sich die meisten Statistiker und Wissenschaftler Sorgen machen werden. Ich bilde mir ein, dass gute Antworten mehr auf psychologische Forschung verweisen könnten als auf statistische Lehrbücher ...
Bearbeiten: Gemäß dem Vorschlag von user568458 kann eine Fallstudie hier hilfreich sein. Bitte lassen Sie Antworten nach Möglichkeit auch auf andere Bereiche verallgemeinerbar.
Der besondere Fall, an dem ich interessiert bin, dient als gutes Beispiel: die Vermittlung von Klimawissenschaften an Politiker und die breite Öffentlichkeit über Massenmedien . Mit anderen Worten, als Wissenschaftler ist es Ihre Aufgabe, Informationen an einen Journalisten so weiterzugeben, dass er kaum Schwierigkeiten hat, diese Informationen der Öffentlichkeit genau zu übermitteln - das heißt, die Wahrheit, wenn auch nicht notwendigerweise die ganze Wahrheit, die Passt normalerweise nicht in einen News-Bite.
Einige besonders häufige Beispiele könnten die Übermittlung der Unsicherheit in Bezug auf den geschätzten Grad der Erwärmung über den Rest des Jahrhunderts oder die erhöhte Wahrscheinlichkeit eines bestimmten extremen Wetterereignisses (dh als Reaktion auf ein "war dieser Sturm durch den Klimawandel verursacht") sein "Frage eingeben).
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Antworten:
Daran hat Gerd Gigerenzer in der Vergangenheit gearbeitet: http://www.amazon.com/Reckoning-With-Risk-Gerd-Gigerenzer/dp/0140297863/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1335941282&sr=1- 1
Fassen Sie zusammen, was meiner Meinung nach Gigerenzer bedeutet:
Nach meinem Verständnis schlägt Gigerenzer vor, das Risiko anders zu kommunizieren. In traditioneller Weise wird berichtet, dass eine Behandlung (er steht auf medizinische Statistik) eine Krankheit um einen bestimmten Prozentsatz reduziert. ZB "Wenn Sie 100 Bananen pro Tag essen, verringern Sie Ihr Risiko, an Nagelkrebs zu erkranken, um 50%." Anscheinend ist dies ein großer Vorteil des Verzehrs von Bananen. Das Problem ist, dass die Prävalenz von Zehennagelkrebs nicht gerade hoch ist. Nehmen wir an, es gibt eine Krankheit namens "Zehennagelkrebs", die bei 1 von 100000 Personen auftritt. Gigerenzer schlägt vor, die absolute Wahrscheinlichkeit zu melden, vor und nach einer Nagelkrebserkrankung an den Zehennägeln zu erkranken - z. B. "verringert das Risiko, an Nagelkrebs zu erkranken, von 0,001% auf 0,0005%" -, was bei seltenen Krankheiten weitaus weniger beeindruckend ist.
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Im Jahr 2003 gab es eine Reihe im Journal der Royal Statistical Society (A) über die Kommunikation von Risiken.
Die Referenz, die ich für die erste habe, ist:
Von dort aus könnten Sie wahrscheinlich die gesamte Serie finden und sie könnten für diese Frage von Interesse sein.
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Ich denke, dass die Wettkampfterminologie des Buchmachers für die breite Öffentlichkeit besser verständlich ist, zum Beispiel, dass die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Ereignis eintritt, zwischen 50 und 50 liegt, oder, als ein anderes Beispiel, die Wahrscheinlichkeit, dass ein Effekt auftritt, zwischen 9 und 1 innerhalb eines festgelegten Bereichs liegen, mit einem Risiko von 100-1, dass ein eher unwahrscheinliches bestimmtes Ereignis eintritt. Dies muss mit dem Risiko im Sinne des potenziellen Nutzens oder Schadens, der entstehen kann, in Einklang gebracht werden. Wenn man zum Beispiel als Fußgänger eine Straße überquert, ohne hinzusehen, hat man zu 75% Glück, aber die Folgen eines Unfalls können katastrophal sein.
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