Порівняно прості дані дослідження громадської думки, розглянуті в попередньому розділі, також викликали такі проблеми:

аргументами

  • Питання полягало в тому, наскільки це було неупереджено?
  • Що забезпечило репрезентативність вибірки, які фактори були враховані?
  • Наскільки надійним є опитування (характеризується фільтруванням, межею помилок та надійністю)?

Навряд чи важко зрозуміти, наскільки мінливою є оцінка ймовірності, яка надається національності наступного олімпійського чемпіона у гігантському спуску, оскільки подібні питання ніяк не можуть бути порушені. Напевно, С максимально використав дані, але це, звичайно, мало для хорошого прийому. Дані про тривалість життя при народженні є, можливо, набагато надійнішими, враховуючи, що вони базуються на досить складному статистичному аналізі. Тут також йдеться про те, що певні дані про смертність (включаючи вік тих, хто помер у попередньому році) дають вибірку, і на цій основі слід скласти оцінку базової сукупності, включаючи тих, хто зараз перебуває в житті.

Інші приклади, згадані на початку попереднього розділу, звертають увагу на небезпеку статистичних аргументів. Дані про частку людей із зайвою вагою можуть бути цілком правильними з точки зору статистики охорони здоров’я, але це говорить досить багато, поки ми не зрозуміємо, що означає бути зайвим у цьому контексті. Цей термін має деяке значення для повсякденної людини, скажімо, якщо сказати прямо, людина, здається, не ідеальна. Однак у цьому сенсі статистика може зробити чимало. Для того, щоб взагалі можна було вивчити співвідношення надмірної ваги, концепція надмірності повинна бути якось операціоналізованою. Це просто означає віднесення його до якоїсь вимірюваної величини або кількостей: чи вважається людина статистично переважною, має бути чітко визначено з її вимірюваних даних.

Однак операціоналізація також є пасткою: можна сперечатися в оманливих цілях із цілком коректними статистичними даними, якщо ми не говоримо, як були операціоналізовані концепції, з яких походять дані. Якщо ми будемо діяти таким чином, ті, на кого націлюється аргумент, здебільшого прийматимуть ці поняття у їх повсякденному значенні, хоча вони, можливо, не були застосовані таким чином по-іншому. Наприклад, той, хто вживає терміни "безробітний" і "працевлаштований" у здоровому глузді, може бути дуже здивований, почувши, що в 2005 році в Угорщині зросли як рівень безробіття, так і зайнятість. Однак справа лише в тому, як ці поняття інтерпретуються різною статистикою, що вони означають, дивлячись на те, кого слід класифікувати в тій чи іншій групі (це сама операціоналізація цих понять).

Реклама кондиціонерів для волосся Miracle Cure - це ще один тип, він страждає від основної вади: навряд чи можливо кількісно визначити, наскільки волосся виглядає важче після використання препарату, ніж раніше. Тут (якщо не існує якогось невідомого методу вимірювання враження, створюваного волоссям), ми присвоїли числові дані концепції, яка абсолютно не працює. Це досить грубий спосіб маніпулювання числовими, але безпідставними даними, але це не так рідко.

Пора підвести підсумок отриманих уроків. Якщо нас намагаються переконати нас у чомусь за допомогою статистичних даних, то аспекти, які слід дослідити, у логічному порядку є наступними: