Hay un viejo adagio que dice que las cifras no mienten, pero los mentirosos saben cómo calcular. En cierto sentido, esto representa la desconfianza de la gente hacia las estadísticas. La interpretación estadística puede hacer que los datos parezcan engañosos. Depende de la interpretación de los datos por parte del estadístico y de las cifras que se destacan como puntos clave de un informe estadístico.
Por ejemplo, en la escuela primaria, los estudiantes ahora estudian medidas de tendencia central, que son media, mediana, moda y rango. La media es una suma de todos los datos, dividida por el número de datos. Por ejemplo, se puede obtener la suma de los puntajes de las pruebas de una persona y dividirla por el número de pruebas para determinar una calificación. Sin embargo, la media puede verse afectada por lo que se llama un valor atípico, un número muy fuera del rango normal de prueba. Esto puede sugerir que la media puede ser una forma engañosa de evaluar el desempeño.
Si una persona toma cinco pruebas perfectamente y no toma una sexta prueba, por lo que obtiene un cero, la media refleja esto. Si todas las pruebas valen 100 puntos, por ejemplo, la puntuación media es de aproximadamente un 85%. Sin embargo, esto no sugiere realmente un rendimiento promedio en este caso debido al valor atípico de cero.
Otra medida de tendencia central que se puede utilizar es la evaluación de la mediana. La mediana es el número medio de un grupo de datos ordenados numéricamente. Si un estadístico evalúa la mediana, esto puede no ser representativo de un verdadero promedio de desempeño, o de lo que sea que se esté evaluando. La mediana no puede dar cuenta de un rango de datos que puede ser enorme y, por lo tanto, puede ser engañoso.
La tendencia central evaluada por el modo simplemente significa mirar un número que ocurre con mayor frecuencia en un conjunto de datos. Entonces, el examinado, por ejemplo, tiene una moda de 100. Sin embargo, esto no refleja que la persona que realiza el examen no haya realizado uno, lo cual es engañoso.
Otras formas en las que las estadísticas pueden ser engañosas es la forma en que se hacen las preguntas, quizás en una encuesta, y el grado en que la encuesta es una muestra representativa de una comunidad. Si uno encuesta a un grupo de estudiantes de secundaria y pregunta «¿Qué tan satisfecho estás con tu educación en una escala del 1 al 5?» uno puede obtener respuestas muy diferentes dependiendo de si el grupo es representativo del estudiante “promedio”.
Si uno encuesta a un grupo de estudiantes que todos obtienen buenas calificaciones y van a una escuela fantástica y bien financiada, publicar esos datos como una muestra representativa es deliberadamente engañoso. Si se pregunta a estudiantes de diferentes escuelas con diferentes grados, es probable que una encuesta sea más representativa y más justa. Sin embargo, si uno pregunta a los estudiantes qué piensan de las escuelas y luego publica los resultados como una muestra representativa de la población general, las respuestas estarán muy sesgadas.
Los números pueden parecer muy concretos y algunos son engañados por los números simplemente porque parecen ser hechos y tienen un valor indiscutible. Por lo tanto, los datos estadísticos a menudo se pueden usar de manera engañosa para sorprender a la gente con números y hacer que las cosas en disputa parezcan más un hecho. Los estadísticos de buena reputación saben que las preguntas deben generalizarse y también deben formularse a las personas que representan a las poblaciones.
Sin embargo, las cifras y las estadísticas pueden ser engañosas porque no representan al individuo. Pueden mostrar cómo la gente «en general» responde a una idea, a un producto oa un candidato político. No pueden mostrar cómo se sentirá una sola persona en todas sus cualidades infinitamente variables.