Aşı etkinliği istatistiklerini anlamak, seyahat risklerini tartmanıza yardımcı olabilir. AP fotoğraf / Rick Bowmer
COVID-19 salgını, birçok haber tüketicisini bir istatistik ve derin belirsizlik dünyasına sürüklüyor. Sonsuz bir sayı girdabı - vaka sayıları, enfeksiyon oranları, aşı etkinliği - seni stresli, endişeli hissettiriyor ve güçsüzsünüz, kendinizden emin değilseniz, gerçekten ne anlama geldiklerini bilirsiniz.
Ancak etkili bir şekilde kullanıldığında istatistikler daha fazla bilgi edinmenize yardımcı olabilir. daha fazla güven ve beklenmedik bir şey olduğunda sürpriz ve pişmanlıktan kaçının. İnsanlar da eğilimlidir onları istiyorum ve onları faydalı bul belirsiz riskleri tartarken ve kararlar verirken.
Ben bir karar psikoloğu. İnsanların riskleri çözerken ve seçim yaparken sayıları nasıl anladıklarını ve kullandıklarını inceliyorum. Sonra denerim sayıların nasıl iletildiğini iyileştirmek insanların daha iyi kararlar almasına yardımcı olmak için. İşte haberlerdeki istatistiklerin kafanızı karıştırabileceği dört yol ve bunları nasıl anlayacağınıza dair tavsiyem.
1. Tutarlı kategoriler arayın
Belirsizlik ve risk genellikle sayısal olarak sunulur. Bugün yağmur% 35 olasıdır; Hastaların% 10'u bu yan etkiden muzdarip olacaktır. Ancak bazen bu sayıların nasıl sunulduğu kafa karıştırıcıdır.
Örneğin, salgının başlarında The New York Times tweeted “New York City seçmenlerinin neredeyse yarısı Covid-19'dan ölen birini tanıyor. Beyaz seçmenlerin% 74'ü koronavirüsten ölen birini tanımadıklarını söyledi, ancak siyah seçmenlerin% 48'i ve Latin seçmenlerin% 52'si bildiklerini söyledi. "
Bazı istatistiklerin birini tanımaya, bazılarının da tanımamaya atıfta bulunduğuna dikkat edin.
Bu fark önemli olmamalı çünkü ölen birini tanıyan insanların oranını bir kez bildiğinizde, bilmeyenlerin oranını da biliyorsunuz - insanlar birini tanıyor ya da tanımıyor. Beyaz seçmenlerin% 74'ü birini tanımıyorsa,% 26'sı birini tanıyordu (% 74 artı% 26 =% 100).
Ancak seçeneklerin nasıl tanımlandığı yanıltıcı olabilir. İçinde klasik örnek, araştırmacılar kanser tedavisi seçeneklerini hayatta kalma (yani hastaların% 90'ı hayatta kalır) veya ölüm oranı (% 10 öldü) açısından tanımladılar. Sayılar her iki açıklamada da mantıksal olarak aynıdır. Ancak uzmanlar da dahil olmak üzere insanlar, olumsuz ölüm oranı çerçevesinde bir olasılık tanımlandığında daha kötü hissetme eğilimindedir ve bu terimlerle tanımlanan bir tedaviyi seçme olasılıkları daha düşüktür. Olan insanlar sayılarla aran iyi değil pozitif veya negatif çerçeveden etkilenme olasılığı daha da yüksektir.
Yukarıdaki gibi bir tweet okurken rakamlara olduğu kadar kelimelere de dikkat edin. Olayları tutarlı bir şekilde mi anlatıyorlar? Değilse, kapak tarafını düşünün. Tweet, "Beyaz seçmenlerin% 26'sı koronavirüsten ölen birini tanıdıklarını söyledi ve siyah seçmenlerin% 48'i ve Latin seçmenlerin% 52'si" yazmalıydı. Sayılar ve kelimeler arasındaki tutarlılık sayesinde, gruplar arasında daha kolay karşılaştırma yapabilirsiniz.
E-posta ile son alın
2. Daha kolay karşılaştırma için sayıları dönüştürün
Sayılar, deşifre edilmesini zorlaştıran başka yollarla da iletilebilir. Bir örnek, ABD'deki çeşitli ırk kategorilerinde COVID-19'dan ölen insanların oranının bir listesinden geliyor.
Salgın sırasında hangi grupların daha kötüye gittiğini, "bir şey içinde" formatına bakarken bulmak zor.
Bu "bir şey" kesirin paydasıdır. Tümünün dışında olmasını istediğiniz tek bir sayı seçerseniz, verileri anlamak çok daha kolaydır. Bu yeni payda olur. Diğer paydalardan daha büyük olduğu için 10,000'i seçtim.
Ardından, 10,000'i orijinal sayının "kaç" olduğuna (orijinal payda) bölün. Örneğin, Yerli Amerikalılar kategorisiyle 10,000'i 390'a böldüm. Bu 25.6'ya veya yaklaşık 26'ya eşittir. Bu nedenle, 26 Yerli Amerikalıdan 10,000'sını yazdım.
Yani 1'da 390'e karşı 1'te 665 yerine 26'da 10,000'de 15 ile 10,000'de XNUMX'i karşılaştırabilirsiniz. Yerli Amerikalıların beyaz Amerikalıların neredeyse iki katı oranında öldüğünü görmek çok daha kolay.
3. Mutlak ve göreli yüzdeleri düşünün
CNN geçtiğimiz günlerde güvenli bir şekilde uçmak hakkında yazdı. % 90 aşı etkinliği şu anlama geliyordu: "Uçan tamamen aşılanmış her milyon milyon insan için, yaklaşık 100,000 kişi hala enfekte olabilir".
Bu büyük ölçüde yanlıştır.
Aşının etkinliği, aşıyı yaptırmamakla karşılaştırıldığında, yaptırırsanız enfekte olma riskiyle ilgilidir. Bunu hesaplamak için biri aşı olan biri olmayan iki grup insana ihtiyacınız var. Her iki grupta da hangi enfeksiyonların ortaya çıktığını beklersiniz. Ardından, aşılanan grupta enfekte olan kişilerin oranını ve aşılanmamış gruptaki kişilerin oranını hesaplarsınız.
Aşılanmış oranı aşılanmamış orana bölün ve ortaya çıkan sayı risk oranıdır. Bir eksi risk oranı, aşı etkinliğidir; Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezleri tarafından yayınlanan son çalışma.
Bu sayı, diğer her şey eşit olduğunda, aşılama ile COVID-10 enfeksiyonu kapma olasılığınızın 19 kat daha az olduğu anlamına gelir. Michigan veya Oregon'da yaşasanız da bu doğrudur, uçakta uç ya da uçmahatta maske tak ya da giyme. Karşılaştığınız ortalama enfeksiyon oranı ne olursa olsun - nerede yaşadığınıza ve nasıl davrandığınıza bağlı olarak - aşı olursanız enfeksiyon kapma olasılığınız 10 kat daha azdır.
Bir dahaki sefere bir yüzde numarası gördüğünüzde durun ve bunun COVID-19'dan ölen birini tanıyan veya tanımayanların yüzdesi gibi mutlak bir sayı olup olmadığını düşünün. Yoksa aşı etkinliği gibi göreceli bir yüzde mi - aşılananlarla aşılanmayanların karşılaştırması.
% 90 etkili bir aşı, 1 milyonluk aşılanmamış bir grupta olduğu anlamına gelir. uçan insanlar100 tanesi enfekte oldu, sonra uçan 1 milyon aşılı kişiden sadece 10 tanesi COVID-19 alacaktı.
Bu aşılar kusurludur, ancak bu göreceli anlamda olağanüstü etkilidirler.
4. Bir anekdotun verileri değiştirmesine izin vermeyin
Haber makaleleri genellikle okuyucuların ilgisini çeken bir kişi hakkında bir hikaye anlatır. Yine de, özellikle eşlik eden sayıların anlaşılması zorsa, bu ilgi çekici hikayelerle kandırılabilirsiniz.
Leilani Ürdün Maryland'de bir bakkalda memur olarak çalışmaya devam etti, böylece beyin felci geçirmesine ve halkla sık sık temas kurmasına rağmen yaşlılara yardım edebildi. Sonunda COVID-19'dan öldü, ancak hikayesi bazı insanları daha dikkatli davranmaya ikna etmiş olabilir.
Bazı ünlü hikayeleri tam tersi bir etkiye sahip olabilir. Tom Hanks ve Rita Wilson özellikle hafif COVID-19 vakaları vardı. Bunlar hakkında okumak endişeleri azaltmış ve bazı insanların el yıkamasını ve fiziksel mesafeyi azaltmasına neden olabilir.
Bir hikaye okuduğunuzda, neyin yararlı olduğunu dikkatlice düşünün. Hikayeler, deneyimleri anlamanıza yardımcı olabilir - COVID-19'a sahip olmanın veya salgın nedeniyle işsiz kalmanın nasıl bir his olduğunu. Ancak diğer deneyimleri dışarıda bırakırlar ve size farklı deneyimlerin ne kadar yaygın olduğunu söylemezler.
İyi bir hikayenin içine çekildikten sonra, bunun sizinle ne kadar alakalı olduğunu ve olasılığının ne olduğunu düşünün. Sizi yanlış bir izlenim bırakabilecek anekdotlara güvenmek yerine, kendinizi bir durum hakkında daha iyi bilgilendirmek için istatistiklere bile bakabilirsiniz.
İstatistikleri bilmek size yardımcı olabilir, ancak bazen sayıların size ne söylediğini anlamak için kendinizi güçlendirmeniz gerekir.