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识别没有代表性的样本

调查结果听起来很有说服力,直到你问:到底问了谁?

本页内容
  1. 怎样检验一个样本?
  2. 例题(虚构)
  3. 常见错误是什么?
  4. 自测
  5. 接下来学什么?

样本是来源实际收集数据的那群人,只有当它与更大的群体相似时,才能代表那个群体。每当调查或民调被用来证明“年轻人”“居民”或“学生”怎样怎样时,就会用到这个技能。

本课接在读懂数量与比率之后,属于单元数据解读与局限。这里的调查都是虚构的。

怎样检验一个样本?

按顺序问四个问题:

  1. 总体: 这个说法针对谁?(全校学生?一个城市的所有成年人?)
  2. 选取方式: 这些人是怎么进入样本的?(随机抽签、自愿者、碰巧在附近的人?)
  3. 缺席的声音: 谁不能或不愿被包括进来?
  4. 人数: 人数够不够多,使少数异常答案不会左右结果?

第 2 或第 3 个问题过不了关的样本就没有代表性,不论人数多少。

例题(虚构)

一个虚构的学生会报告说:“我们在课间于食堂询问了 60 名学生,食堂是否应该延长营业时间。45 人说好,所以全校 75% 的人想要更长的营业时间。”

总体: 全校学生。

选取方式: 课间已经在食堂里的学生。自带午餐、留在教室或去图书馆的人被问到的可能性较小。

缺席的声音: 很少用食堂的学生,以及很快吃完就离开的人。

人数: 60 人偏少,不过在这里人数是较小的问题。

公平的解读: 被问到的 60 名食堂使用者中有 45 人,也就是 75%,说好。这个结果对经常使用食堂的人也许成立,但不能写成全校的看法。

更好的句子:“在课间于食堂接受调查的 60 名学生中,75% 希望延长营业时间;不使用食堂的学生没有被问到。”

常见错误是什么?

错误答案:“这项调查证明 75% 的学生想要食堂开得更久。”

这句话有两个错误。它把说法从“食堂里的学生”扩大到“学生”,还对一个很小又方便取得的样本用了“证明”。纠正方法是让结论的措辞与实际被问的群体相符。

自测

所有调查均为虚构。

1. 一份关于校车的问卷只在早上 7 点的巴士站发放。可能缺少了谁?

查看答案

走路、骑单车、由家人接送或住得很近的学生,以及在其他时间到校的人。这份问卷主要反映的是早上搭巴士的学生。

2. 一项针对 500 名足球社团成员的调查,询问学校是否应该建新球场。500 人够代表全校吗?

查看答案

不够。人数虽多,但选取有偏差:足球社团成员更可能想要球场。人数无法弥补有偏差的选取。

3. 请公平地改写这个说法:“年轻人认为社交媒体有害”(依据是 40 名自愿填写网络民调的人)。

查看答案

例如:“在 40 名自愿填写网络民调的人中,多数认为社交媒体可能有害;自愿者的看法可能比其他年轻人更强烈,所以这不能当作所有年轻人的看法。”

接下来学什么?

知道数字描述了谁之后,下一个问题是数据能说明多少因果:区分相关与合理的因果说法。综合练习会把四项技能混合在一起。

老师还可以和你一起阅读你自己的调查措辞,帮你清楚地写出局限,这也是线上一对一 Global Perspectives 补习的一部分。

常见问题

什么是有代表性的样本(representative sample)?

它是组成与你想描述的更大群体相近的一组人,例如年龄、地区和背景相近。没有完美的样本,所以要判断它有多接近,说明差距,并让结论的措辞与之相符。

样本越大,问题就一定解决了吗?

不是。从错误的地方抽出的大样本依然有偏差。只从运动社团收集的 500 份答案,几乎说明不了整所学校。人是怎么被选进来的,通常比选了多少人更重要。

有缺陷的样本还能当证据吗?

可以,但要小心。它能显示某一群人的想法。写明问了谁,说明这群人不能代表谁,并避免把结果写成所有人的看法。

更新于:

下一步

如果说明样本局限时还是写得含糊,一对一老师可以用你自己的调查例子练习,帮你把每个局限写准。

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