尺寸问题:错误信息研究如何解决

经历COVID-19大流行的人都不会惊讶于新的研究结果从新南威尔士大学商业学校,人们过早下结论时读到的研究相对比较小的样本大小。

这不仅扩展公众要么。研究(近4000个参与者的样本大小)被发现适用于广泛的参与者,包括三级统计学生和高级商业领袖。

这些发现从新南威尔士大学商学院的博士Siran詹,学院的高级讲师管理和治理,显示容易人们过早下结论阅读研究,使其关键记者一般public-communicate以批判的眼光和消化这些信息。

在这项研究中,“相对不敏感频率分布的样本大小的判断,“詹博士和她的合作者,克里希纳Savani博士,部门管理和营销管理教授在香港理工大学,显示人们忽略样本大小的判断和决策,往往是过度自信的研究得出的结论与三参与者, 

“让我们吃惊的是,当我们对大学水平的样本统计学生和经验丰富的高管培训他们的教育或专业工作做出判断和决定根据声音的统计原则,他们忽略了样本大小一样,”詹博士说。

“这是特别可怕的想很多重要的企业和公共政策决策可能是基于小样本的不可靠的结果,”她说。

詹博士说,研究表明,人们可能没有正确的直觉重要的证据,很难正确使用统计和研究证据来指导他们的推断和决策, 

好消息吗?研究人员还测试了一种防止错误信息的传播。

什么是样本容量,为什么它是重要的?

早期COVID-19大流行,制药和生物科技公司现代化(MRNA)报道,其实验性疫苗是成功的八个志愿者。只有一小群健康的志愿者进行了测试,记者迅速报道新闻,这如此受欢迎,它带动了现代化的股价 20%。 

几个小时后宣布审判的成功,现代化向公众出售1760万股, 提高13亿美元。虽然现代化,和几个高管, 获利的繁荣,一些评论家说它夸大了疫苗试验的意义和 操纵市场。

这样的例子表明,大多数人没有深思的意义研究的规模时假设印刷版和网络版的文章阅读。

“换句话说,人们一般倾向于过分自信的小样本得出的结论是不相称的统计原则,会导致糟糕的判断和决策,”詹博士解释道。

所以,在六个实验涉及总样本3914名受访者,她测试人们是否注意样本大小的变化,变化的一个或两个数量级。

研究结果揭示人们很少关注样本大小的变化到现在的50倍,100年和400年在做判断和决策基于单个样本。 

“即使三的样本量,参与者的信心水平是6.6的,表明人们有很高的信心非常小的数据样本,与之前的研究相一致,“詹。 博士解释道

“作为研究人员,我们意识到相同的发现是更可信的样本比从3000年的30。然而,令人震惊的是,一般人群没有出现分享这个直觉,”她说。

一个适当的样本大小是什么?

 增加网上虚假信息的传播和错误信息,使判断我们在媒体上看到 正变得越来越重要

“随着数据在新闻媒体和组织,呼吁以证据为基础的决策,目前的实验结果表明,人们可能没有正确的直觉是什么证据,使其难以正确使用统计和研究证据来指导他们的推断和决策,”詹博士解释道。

但是有这样的事情正确的样本大小?更大的通常是更好的,统计。

“平均结果从任何样品或有偏见的离群值。但当样本容量的增加,样本接近人口,意味着更少的估计错误,”詹博士解释道。

“当样本量很小(例如,30),任何局外人更强烈影响的意思是,让你的意思不可靠比样本容量很大时(例如,3000)。“ 

唯一的问题是时间和金钱的成本从一个非常大的样本收集数据。

”换句话说,当你从样本估计的影响(例如,500客户),你总是试图归纳结果人口13974(例如,你的现有客户),而在现实中,太大对你彻底研究。”

”因此,必须做出权衡基于声音统计地面,这样我们还使用一个统计可靠的实际可行的样本量,”她说。

研究设计,防止错误信息的传播

关于研究设计和方法判断和偏见影响的不只是我们在媒体上读到的;这些判断几乎渗透到我们生活的方方面面,从公共政策到工作场所, 

“组织评估员工绩效基于一个有限的时间窗口或少量的项目(例如,月度销售记录或过去三个项目)。在这些情况下,企业家和经理人需要了解他们的发现,但是实质性的,可能不可靠,如果他们来自小样本,”詹博士解释道。

因此,詹博士的研究对媒体,拥有重要影响记者、决策者和企业经常使用的结果样本(有时是小样本)告知公众和做出重要的决定。

提高决策质量,詹博士建议,所有统计数据必须附有统计推断和“外行解释”的统计推断。

“我们推荐更多的(即统计建议。,一个外行的解释证据的强度统计)提供从样品和援助他们的解释结果,最终决策,”她说。

实际上这是什么样子吗?“例如,环境工作小组提供了一个可搜索的在线数据库与信息在护肤产品安全(例子 )两个主要成绩:的强度(即产生影响。风险评分)和证据的强度(即。数据可用性)。

“数据可用性信息相当于证据的强度信息,我们提倡在这里,”詹博士解释道。

但是消费者呢?

消费者并不总是读研究文章,所以研究通常达到消费者通过产品信息,新闻,和书籍。“因此,我们建议统计证据的强度呈现和数据可用性的信息,”詹博士解释道。

“消费者应该受过教育的问题任何索赔,除非有强有力的证据(例如大量的独立研究涉及大样本大小)。但教育消费者是很困难的;更重要的是,我们认为,必须放在企业负担,记者和媒体,”她说。