Уроки арифметики: почему нельзя верить Росстату
Хочется безумного позитива – добро пожаловать к Росстату. Тут тебе и неожиданный инвестиционный бум, непонятно чем обоснованный, и, что самое прекрасное, рост реальных доходов населения, что не очень совпадает с субъективной оценкой и другими данными.
В годовом выражении реальные доходы выросли в октябре на 1,4%, а по сравнению с сентябрем рост составил 4,3%! И это после падения в сентябре-августе. А за счет чего такой рост? У нас не было индексаций, не было никаких дополнительных выплат.
При этом по тем же данным Росстата розничные продажи замедлились с 2,2% в сентябре до 1,9% в октябре, а реальные зарплаты выросли только на 4,4%, что заметно ниже ожиданий аналитиков в 6,8%. Внутреннего потребления нет, несмотря на резкий рост доходов после падения. Россияне стали неожиданно сберегать, поэтому тратят все меньше?
Весьма сомнительно, учитывая данные из других источников. РАНХиГС вот пишет, что 22% граждан живут в бедности и могут себе позволить минимальный набор продуктов, а большинство россиян в любом случае вынуждены экономить. Очень странное поведение потребителей при даже минимальном росте реальных доходов.
Доверия к Росстату все меньше и меньше, в том числе и потому, что это карманный статистический орган МЭР, а ведомство Орешкина летом повысило (. ) прогноз по росту реальных доходов в 2018 г. с 2,3% до 3,8%. Так что вопросов у Росстата «как считать» быть не должно, всем понятно, что считать надо правильно.
Снижение доверия к официальной статистике – это проблема, если мы говорим о рыночной экономике, если же экономика находится в ручном управлении, к чему мы и идем (Госплан, ручная корректировка цен в отдельных секторах, отсутствие конкуренции и т.п.), то кому какая разница? Инвесторов почти нет, а населению зачем знать о суровой и неприглядной реальности?
Стоит ли верить Росстату
Игорь Николаев
Недоверие к данным официальной статистики — фирменный знак российской экономической мысли и, в особенности, экономической прессы. Насколько обоснованы подобные претензии к отечественному статистическому ведомству? И вся ли статистика одинаково достоверна — или одинаково недостоверна? Ответить на эти вопросы «Инвест-Форсайт» попросил ведущих экспертов-экономистов.
Борис Хейфец, профессор Финансового университета Правительства Российской Федерации
— Я не могу не отметить, что к данным статистики некоторое недоверие существовало всегда: вспомните популярный еще в советское время анекдот — есть просто ложь, большая ложь и статистика. Существуют и современные интерпретации этого анекдота. Проблема и вопросы точности данных поднимались всегда. Конечно, стоит признать, что статистика — мощнейший инструмент в политике. И в экономике без нее нельзя, так как надо оценивать положение дел и принимать решения как раз на этом основании. Подчеркну, самые объективные данные получаются из так называемых натуральных цифр, которые очень и очень непросто исказить.
Когда же возникают термины, связанные с добавленной стоимостью, например, тут уже закладываются и существуют определенные возможности, в зависимости от методики измерения, воздействовать на эти показатели. Очень любопытный случай, напомню, был с Китаем. Поднебесная бы давно обогнала США по показателям ВВП. Но Китай «стоял» и не хотел афишировать такой рост и даже уменьшил расчеты ВВП по паритету покупательной способности. Одним словом, там, где в статистических данных присутствуют расчетные показатели, там вероятность ошибок достаточно большая. И то, что у нас была пересмотрена методология вычисления некоторых показателей и после этого как-то появились положительные показатели роста, — не буду говорить о сомнениях в их точности подсчета, но факт есть факт. Хотя, конечно, одностороннего вывода о неточности показателей Росстата делать нельзя.
Яков Миркин, завотделом международных рынков капитала ИМЭМО РАН
— Это очень сложная тема и очень сложный вопрос, надо признать. Но, однако, можно привести примеры, когда есть разночтения. Тем не менее неизвестно, кто в этом виноват — Росстат или производители. Например, у Росстата есть база данных по производству продукции в натуральном выражении. Когда я лично сравнивал данные по производству гражданских самолетов по этой базе с данными, которые опубликованы Объединенной авиационной корпорацией, были очень сильные разночтения. Но, возможно, это связано с разной методологией учета. Второе — надо обсуждать поправки на величину неформальной экономики. Потому что здесь могут быть какие-то зазоры, нужно публично обсуждать — как формируются эти поправки, поскольку за счет них можно корректировать, например, данные о динамике производства. Нужно, наверное, обсуждать как формируется дефлятор, который очень важен для выявления физических объемов. Потому что расхождения по данным об инфляции с величиной дефлятора существуют.
И еще, конечно, не хватает комментариев — потому что, допустим, было много шума по поводу, например, большого снижения промышленного производства в феврале из-за разницы в количестве рабочих дней с другими годами, но совершенно не обсуждается большой прирост промпроизводства в мае, даже несмотря на то, что в мае этого года было больше рабочих дней. То есть зоны для публичного обсуждения методики есть — чтобы предупредить отклонения в ту или другую сторону. Но в целом мы видим, что Росстат отражает тренды, которые вполне способны объяснить аналитики.
Агван Микаелян, член совета директоров АКГ «Финэкспертиза»
— Честно говоря, я совершенно не понимаю, какие могут быть претензии к данным Росстата? Слесарь должен заниматься своим делом, токарь — своим, математик должен считать цифры, а статистик должен считать инфляцию. Конечно, отдельный «средний» человек может сказать, например, что «жизнь для меня подорожала», но это понятие все рано будет для него чисто субъективным. Претензии могут быть к методике расчета — это да? Но кто-нибудь вообще знает, какая, например, методика подсчета при расчете инфляции? Никто не знает. При этом, конечно, к ней можно предъявить претензии, но основывать их, например, на изменении цен на одну группу товаров, увиденную в магазине, допустим, абсолютно неверно.
Официальная статистика основывается на отчетности, которые сдают все предприятия — никакой другой быть не может. Если исходить из того, что предприятия дают отчетность верно, то и показатели Росстата — верные. Если же им не верить, то верить чему? Или, по-другому, — что предложить взамен?
Конечно, есть аналитические показатели, которые получаются в результате аналитических расчетов. Однако прежде чем критиковать их — придумайте другие форматы расчетов этих показателей и докажите, что они лучше! Ощущения людей, например, которые касаются инфляции, это личные ощущения — нельзя, зайдя в магазин оценить официальную инфляцию. В ней столько параметров, что высчитать ее самостоятельно практически невозможно.
Игорь Николаев, директор Института стратегического анализа ФБК
— Исходя из собственного опыта работы с информацией, которую предоставляет Росстат, самыми достоверными данными являются те, которые касаются инфляции и динамика ВВП. И по одному, и по другому показателю некоторое количество лет назад мы делали специальные аналитические доклады, основной сутью которых была проверка — можно ли этим данным верить или нет? В итоге, кстати, выводы были такие — если Росстат и врет в том, что касается данных по инфляции, например, то ненамного. А вот по ВВП больших претензий вообще не было. С момента, как мы закончили эти работы, прошло уже несколько лет. Сейчас по ВВП, к сожалению, ситуация немного изменилась, но расхождения с экспертными оценками все равно очень и очень невелики.
В вопросе доверия данным статистического ведомства смущает другое — переподчинение его Министерству экономического развития и изменение методологии, которое не сопровождается своевременными комментариями властей. Это, безусловно, вносит некоторую неопределенность. Переподчинение при этом еще до конца не сработало. Но по инерции к той же динамике ВВП, к инфляции, думаю, можно относиться как к более-менее достоверной информации.
Подписывайтесь на канал «Инвест-Форсайта» в «Яндекс.Дзене»
Почему статистике нельзя доверять 🕔 1 мин.
Статистика может вызывать недоверие как минимум по двум причинам. Причина номер один: мозг человека очень слаб в интуитивном понимании статистических данных, мы не способны «прикинуть» (а значит, и проверить) статистику на глаз. Причина номер два: статистикой легко манипулировать (и это постоянно происходит), она даёт широкое поле для спекуляций и жонглирования данными, несмотря на строгий, математический её характер как науки.
Поэтому, прежде чем обратиться к статистике и рассмотреть её данные, следует ответить на несколько простых вопросов…
Кто разделяет эту статистику?
Первый способ проверить статистические данные сводится к тому, чтобы проверить, кто эти данные разделяет.
Словосочетание «статистическое исследование» часто может означать «пара человек решила опубликовать немного ерунды»
Это кажется ненаучным, поскольку следует уважать данные, а не испытывать предубеждение по отношению к тем, кто их предоставил, а также к тем, на кого они уже успели повлиять. Тем не менее, данные следует рассматривать под всеми возможными углами, а не только с точки зрения тех, кто их уже поддержал.
Должным образом подготовленная статистическая информация, по идее, должна быть непредвзятой, однако в полной мере это условие осуществить невозможно, поскольку в тот или иной момент у людей, уже прочитавших эту информацию, возникают те или иные предубеждения и они начинают отстаивать ту или иную точку зрения, тем самым мешая непредвзятому восприятию статистики.
Именно поэтому таких людей следует избегать. Даже если их доводы звучат интересно, их следует проигнорировать, а потом самостоятельно ознакомиться с первоисточником статистики.
Кто источник?
Часто бывает так, что никаких «комитетов по статистическим исследованиям» просто не существует. А словосочетание «статистическое исследование» часто может означать «пара человек решила опубликовать немного ерунды».
Проверить источник статистической информации — это целиком ваша ответственность, и только после проверки источника можно принимать во внимание, что именно показывает статистика.
Любая веб-страница со статистикой, как правило, заполнена красивыми графиками, в ней обычно есть только одно предложение, состоящее из чисел, а источник статистики указывается мелким шрифтом, в правом нижнем углу, голубыми буквами на синем фоне. И вы не увидите, кто источник, до тех пор, пока не просмотрите все графики, и не прокрутите страницу до конца.
И это странно. Ведь в реальной жизни мы обычно сначала смотрим, кто перед нами, и только потом решаем, стоит ему верить, или нет. Так что первое, что нужно сделать, просматривая страницу со статистикой, — найти ссылку на её источник. Если такой ссылки нет, статистика не заслуживает доверия.
Какова выборка?
Если размеры статистической выборки не указываются рядом с результатами статистики, то эти данные — потенциальный мусор. Если размер статистической выборки не указывается вообще, то статистика — однозначно мусор, главная цель которого не проинформировать вас о чём-то, а усыпить вашу бдительность и отключить критическое мышление.
Существует масса примеров удивительных статистических исследований, длящихся десятилетиями, в ходе которых собираются бесценные социологические данные.
Но ещё есть масса примеров бессмысленной траты бумаги, когда какие-нибудь скучающие студенты затевают собственное «статистическое исследование», не выдерживающее никакой критики.
Какова допустимая погрешность?
Насколько широки пределы допустимой погрешности на графике?
Если они не очень широки, то приведённые статистические данные могут быть полезны.
В физике элементарных частиц возможен лишь определённый процент точности измерений, и это многим не нравится, поскольку человек очень не любит неопределённость и очень любит конкретные цифры
Если пределы широкие, то данные, возможно, менее точны, но тоже полезны. А если пределы допустимой погрешности сведены к нулю, то эти данные просто мусор.
Точные цифры выглядят более «научными», но на социологическом уровне эта «точность» и «научность» лишь показатели полной безграмотности.
Например, в физике элементарных частиц возможен лишь определённый процент точности измерений, и это многим не нравится, поскольку человек очень не любит неопределённость и очень любит конкретные цифры.
Для примера можно взять статистику о глубине отверстий, прожигаемых лазером в различных материалах. При всей мощи современных технологий абсолютно точно измерить глубину этих микроскопических отверстий не представляется возможным, так что в достоверных результатах этой статистики обязательно указывается предельно допустимая погрешность. Указав её, всё ещё можно получить полезные статистические данные.
А можно поступить иначе: просто проигнорировать эту погрешность, введя в заблуждение весь мир, но дав людям их любимые конкретные цифры.
«Последнее» не означает «лучшее»
Самый простой способ создать громкий заголовок — заявить, что есть некое «последнее» исследование, опровергающее все предыдущие знания о том или ином предмете. Если у вас уже есть миллион исследований, утверждающих что-то одно, то внезапное противоположное утверждение обязательно привлечет всеобщее внимание.
Чаще всего это бывает связано с продуктами питания.
Таблоиды вначале утверждают, что яйца полезны для вас, потом начинают утверждать, что яйца вредны, потом яйца снова становятся полезны, и конца этому не видно.
Противники науки пытаются использовать этот механизм, чтобы дискредитировать науку. Они используют эти противоречивые «исследования», чтобы подорвать доверие к научному прогрессу.
Единственный способ отменить результаты «последних» исследований — разработать собственную теорию, базирующуюся на результатах «старых» исследований.
Потом спланировать эксперимент, в котором предположение, выдвигаемое в «последнем» исследовании, будет делать одно, а ваша теория будет делать другое, и наконец, запустить этот эксперимент. Если предположение из «последнего» исследования подтвердится, тогда появится повод для пересмотра результатов всех предыдущих исследований. А если нет, то появится серьёзный повод усомниться в компетентности «исследователей».
Сомнительные заголовки
«Избыток сна может увеличить риск инсульта до 50% включительно, предполагает исследование».
Заголовок исследования, приведённый выше, лишь предполагает возможную связь между изменением режима сна и инсультом, и эта возможность требует дальнейшего серьёзного изучения. А автор заголовка превратил это предположение практически в утверждение, что «избыток сна убьёт вас».
Цель любого анализа состоит в получении ответов, свободных от эмоциональной окраски. Эти ответы не удаётся получить, когда мы видим в заголовках «с… до… включительно». Если следовать этой логике, то любые ваши повседневные действия увеличивают риск внезапного инфаркта до 100% включительно. И вот вы в ужасе уже начинаете представлять себе, каким он будет, ваш внезапный инфаркт, напрочь забыв о том, что в это «до 100% включительно» входят и другие цифры, намного меньше сотни. К примеру, ноль.
«Вторичная» математика
А иногда цифры бывают недостаточно страшными. Но у сочинителя заголовков есть калькулятор. Прямо на рабочем столе, чуть ниже пасьянса. Так что если в каком-то исследовании говорится, что шанс обычного человека превратиться в зомби примерно один на миллион, писатель умножает этот шанс на 7 миллиардов, и вот уже тысячи мертвецов ковыляют по улицам.
Если бы мы просто могли умножать числа в статистике на ещё большие числа, то нам вообще не понадобилась бы статистика. Потому что все мы были бы мертвы из-за тысяч исчезающее маловероятных причин, которые убили бы нас.
В тот момент, когда пишущая братия обращает свой взор на статистику, нам следует действовать так, как будто они говорят о заправке своего автомобиля небольшим количеством случайно найденного нитроглицерина. Они не знают, как он работает, у них нет представления об условиях, в которых он работает.
Так что не стоит идти туда, куда они зовут вас. Потому что их находка скоро взорвётся им в лицо.
Факторы ерунды
Каждый раз, когда человек встаёт со стула, его шансы травмироваться удваиваются. Это может привести к тяжёлым травмам, инвалидности и, возможно, даже смерти.
Но все эти предположения о том, как ужасно было бы, если бы всё это действительно происходило, не меняют того факта, насколько это маловероятно. Так что человеку вряд ли стоит отказываться садиться на стул.
Статистика — это математическая «фомка». Она может быть очень полезным инструментом в руках умного учёного, но она же может быть использована не по назначению, и тогда причинит людям вред
Похожую картину часто можно видеть в сообщениях Минздрава, в которых очень серьёзно говорится, что некий фактор может внезапно утроить ваши шансы заболеть, и тогда они составят аж целых 0,0000001 процента.
Статистика может дать удивительные результаты. Ведь она работает на уровнях, недоступных нашему пониманию. Часто человеческий разум просто не может представить себе, что это такое — 7 миллиардов чего-либо.
Вместе с тем статистика — это математическая «фомка». Она может быть очень полезным инструментом в руках умного учёного, но она же может быть использована не по назначению, и тогда причинит людям вред.
Следуйте правилам, перечисленным выше, и вы будете защищены от огромного количества ерунды. Да, для этого вам придётся игнорировать большинство вещей, которыми с вами поделились в сети, но это вполне нормально, поскольку единственным универсальным статистическим законом является закон Старджона: 90 процентов всего на свете — ерунда. А работа сводится к тому, чтобы найти оставшиеся 10 процентов и построить на их основе собственный мир.
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
Верить ли статистике?
Если мы хотим узнать что-то среднее или наиболее вероятное, или просто посмотреть, какая музыка или еда больше нравится людям, мы пользуемся статистикой. Кто и как занимается статистическими исследованиями — другой вопрос, предположим, что делают они это добросовестно и не подтасовывают результаты. Так почему же все чаще и чаще видим опровержения незыблемых истин? Не потому ли, что эти истины получены с помощью переменчивой статистики.
Есть простые исследования — например, оцениваем выносливость у группы людей, потом перед испытанием даем 30% из них выпить воды и вкалываем эритроциты, другим — воду и физраствор, третьим — только вода. Результаты обычно примерно такие:
у первых она вырастает, допустим, на 30%
у вторых (у половины группы) на 15−20%
у третьих — результатов нет.
Единственный напрашивающийся результат — опыт провален. Но нет, тут же нашли феномен «Эффект плацебо». Тогда вопрос — почему этот эффект не наблюдается у всех участников 2-й группы?. Получается, что у испытуемой системы много неизученных факторов. А что если мотивировать третью группу повысить результат, пообещав им приличное вознаграждение? Тут вообще можно уйти из фармакологии в психологию, ведь человек в состоянии аффекта (психологический стресс) показывает значительно лучшие результаты, чем при использовании любых фармпрепаратов…
И это ведь простой пример, предполагающий однозначную связь. А как можно проводить параллели между тем, что человек ест и сколько живет. Он может есть много овощей, а при этом жить до ста лет только потому, что он эти овощи выращивал и дышал свежим воздухом на огороде, а его 120-летнего коллегу по огороду, который не любит овощи, статистика обошла стороной. А через десять лет исследователи будут кормить овощами добровольцев, держа их в палате, и поймут, что овощи тут ни при чем — вот вам и сенсация.
А что скажете о взаимосвязи между образованием и продолжительностью жизни? Считалось, что чем умнее человек, тем больше он живет… Но может, дело в том, что умные люди лучше понимают, как избежать неприятностей или расхлебать последствия. И необразованный сосед академика, выполняя все его советы, проживет не меньше…
Кстати, недавно по традиции у одного из долгожителей спросили — в чем секрет его долголетия?. Он сказал, что он просто не умеет ни читать, ни писать, жил всю жизнь в горах и пас стада, без стрессов и волнений о политике, космических и социальных катастроф и прочих стрессов. Сколько смысла в его словах! Есть над чем призадуматься…
В наше время статистические исследования — один из самых популярных источников информации. Еще бы — не требуется глубоко вникать в теорию и оперировать данными. Чаще всего за нас это делают те, кто проводил исследования. Порой в них не учитываются даже те факторы, что люди иногда любят приврать… А сколько субъективных мыслей роится в каждой голове!
Однажды (не так давно) провели опрос — сколько людей живут в гражданском браке. Женщин получилось на несколько десятков процентов больше чем мужчин! Нет, у нас не так распространено многоженство, как можно было бы подумать, прочитав статистику. Просто в некоторых случаях совместное проживание было для девушки браком (пусть и гражданским), а для ее друга — просто веселое проведение времени…
Так что лучше все-таки не печалиться, если вдруг, согласно очередному исследованию, люди, ведущие тот же образ жизни, что и вы, окажутся в опале.
Статистика склонна ошибаться очень часто!
Статистике нельзя доверять. Как ошибаются соцопросы
Вокруг нас много бессмысленной и ложной информации, поэтому мы так любим статистику — нам кажется, что сухие факты объективнее риторики. Автор книги «Как лгать при помощи статистики» Даррелл Хафф объясняет, как отличить информацию, заслуживающую доверия, от ситуаций, когда красивые цифры превращаются в вульгарный способ вас запутать.
Всё тайное останется тайным
Ну что ж, зарабатывает — вот и молодец!
Но погодите-ка. А что, собственно, означает эта внушительная цифра? Будет ли она, как это кажется на первый взгляд, свидетельством того, что, если вы отправите своего отпрыска учиться в Йельский университет, вам уже не придётся работать на старости лет (да и ему тоже)?
Кроме того, этот восхитительный средний показатель рассчитан, несомненно, на основании тех сумм, которые, как сообщили сами выпускники Йеля, они зарабатывают. Даже если в 1924 году у них там в Нью-Хейвене и имелась система доверия, то где гарантия, что и сегодня, четверть века спустя, она по-прежнему существует и все данные, представленные этими выпускниками, соответствуют действительности? Иные, отвечая на вопрос о личных доходах, склонны преувеличивать их — то ли из тщеславия, то ли потому, что настроены оптимистически. Другие же намеренно занижают свои доходы, особенно (и на то есть причины) в своих налоговых декларациях.
Вполне могло быть так, что эти две тенденции (завышать свои доходы или занижать их) нейтрализуют одна другую, но едва ли это вероятно. Одна из двух может быть намного сильнее другой, а вот которая — нам не известно.
Причина тому — процедура составления выборки, и именно она представляет собой сердцевину большей части статистических данных, которые встречаются в самых разнообразных сферах. Основа этой процедуры довольно проста, а вот старания усовершенствовать её на поверку только заводили на всяческие глухие окольные тропы, иногда весьма малопочтенные.
Если у вас есть мешок бобов, часть из которых красного, а часть белого цвета, то единственный способ точно определить, сколько у вас белых бобов и сколько красных, — это пересчитать их. Однако есть и более простой способ приблизительно оценить количество красных и белых бобов — зачерпнуть пригоршню и сосчитать, сколько в ней будет белых бобов и сколько красных, исходя из предположения, что и в общем объёме белые и красные бобы содержатся в такой же пропорции. Если взятая вами для исследования пригоршня бобов, то есть выборка, достаточно велика и правильно отобрана, то для большинства надобностей она будет вполне репрезентативной. В противном случае выборка даст вам значительно менее точное представление о целом, чем сколько-нибудь обоснованные прикидки, а её единственным достоинством будет разве что иллюзорное впечатление научной точности.
Как ни печально, а выводы на основе такого рода выборок (необъективных или слишком малых, чтобы верно отразить свойства целого, или страдающих обоими этими изъянами) как раз и лежат в основе большинства из того, о чём нам доводится читать, или того, что мы, как нам представляется, знаем.
Щекотливый вопрос
Упомянутые газетой сведения о доходах выпускников Йельского университета основаны на выборке. В этом можно не сомневаться, поскольку, как подсказывает здравый смысл, невозможно опросить всех выпускников 1924 года. Для некоторых анкет, рассылаемых по почте, 5–10% ответивших уже считается достаточно высоким результатом. Данная анкета, надо полагать, добилась большего успеха, но её результат явно далёк от стопроцентного.
«Не беспокойтесь, — говорит этот парень своему боссу, — я стыжусь размера этой суммы не меньше вас»
Итак, мы выяснили, что размер дохода вычислен на основе выборки, составленной из всех выпускников, адреса которых были известны и которые ответили на анкету. Репрезентативная ли это выборка? Иными словами, можно ли считать эту группу выпускников равной с точки зрения доходов группе выпускников, не представленных в выборке, то есть тех, чьи адреса не удалось раздобыть, и тех, кто не пожелал заполнить анкету?
Резонно предположить, что многие из тех, кто получил анкету по почте и не стал на неё отвечать, не могут похвастаться своими заработками. Они чем-то напоминают парня, который получил свою первую зарплату и увидел, что к чеку пришпилена записка. В ней выражалась уверенность, что он считает размер своей заработной платы конфиденциальной информацией и не станет обсуждать её в разговорах с коллегами. «Не беспокойтесь, — говорит этот парень своему боссу, — я стыжусь размера этой суммы не меньше вас».
Не замечаем тех, кто не нравится
Давайте представим, что вам поручили встать на углу улицы и задать ряд вопросов какому-то одному человеку. Вам попадаются на глаза двое прохожих, и оба вроде бы подходят под ту категорию, представителя которой вам предписано опросить, а именно — горожанина в возрасте старше сорока лет. Один прохожий одет чисто и аккуратно, другой же — во что-то непотребное, да к тому же угрюм и неприветлив на вид. Вы, чтобы выполнить задание, естественно, обратитесь к тому из двоих, кто выглядит приличнее, и точно так же поступают ваши коллеги-интервьюеры по всей стране.
Среди прочих сильнейшая неприязнь к опросам общественного мнения наблюдается в кругах либералов и сторонников левых идей, где довольно-таки прочно укоренилось мнение, что социологические опросы в большинстве своём — подтасовки и надувательство. Если верить опросам, указывают они, то получается, что победят республиканцы, даже когда через считаные дни избиратели делают иной выбор.
На самом деле, как мы уже убедились, это вовсе не означает, что социологические опросы фальсифицируются — иными словами, что кто-то намеренно искажает их результаты, чтобы создать ложное впечатление. Свойственная выборке тенденция к систематическому смещению в сторону более состоятельных респондентов может исказить результаты любого опроса.
Фотография на обложке: Multi-bits / Getty Images
Подписывайтесь на «Секрет фирмы» в «Яндекс.Дзене»!
