هل البيانات تكذب؟

كم مرة سمعنا وقرأنا أخباراً جذبت انتباهنا مثل 60% من حالات الزواج تنتهي بالطلاق، ارتفع معدل الجريمة في قرية ما بنسبة 100%، يتبادر للذهن عند النظر للنسب العالية تدهور الوضع الاجتماعي والأمني للأسوأ لكن بالتدقيق في البيانات نكتشف أنه لم يؤخذ البعد الزمني وحجم العينة في الحسبان مما خلق لنا احصائيات مضللة ومرعبة، فحالات الطلاق التي تمت خلال العام الماضي مثلا ليست كلها من زيجات العام الماضي بل من سنوات تسبقها لذلك لابد من الأخذ بعين الاعتبار الإطار الزمني. وفي المقابل ارتفاع حالات الجريمة من حالة واحدة خلال العام إلى حالتين قد يعطينا تضخم لنسب الزيادة في معدل الجريمة لأن حجم العينة صغير، فتفسير البيانات وتحليلها بشكل خاطئ يعطينا احصائيات مضللة مما يشعرنا بأن البيانات تكذب.

ويظهر التظليل في البيانات بأشكال مختلفة اعتماداً على الطريقة التي تجمع بها البيانات أو طريقة تفسيرها منها:

• التلاعب بالرسوم البيانية: فعندما تقوم شركة ما باستعراض مبيعاتها الشهرية بطريقة تراكمية بحيث تشمل مبيعات شهر فبراير مثلاً كلا من شهري فبراير ويناير فإنه يصعب على أصحاب القرار من معرفة التذبذب الشهري للمبيعات، وبالتالي لا يتضح أي شهر هو الأضعف أداء مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات خاطئة.
• المتوسطات المضللة: وتظهر بوضوح عندما يوجد قيم متطرفة أو توزيع غير عادل للبيانات، مثلا حساب متوسط الدخل لحي ما، فعلى افتراض وجود عشر عائلات يتراوح مدخولها السنوي ما بين 80 ألف إلى 90 ألف ريال ماعدا عائلة واحدة يبلغ مدخولها السنوي مليون ريال فإن متوسط الدخل السنوي للحي سيبلغ 176 ألف، مع أن الواقع يقول خلاف ذلك حيث أن 9 من أصل 10 أسر مدخولها أقل من المتوسط ولكن لوجود قيم متطرفة فإن التحليل أظهر متوسط مضلل.
• العينة المنحازة: وهي العينة الغير ممثلة للمجتمع فلو قام باحث ما بعمل دراسة عن جودة التعليم في المملكة وقام باختيار مدارس نموذجية للتقييم فإن النتائج غالباً ستشير لجودة عالية في التعليم وبالتالي سيتم اتخاذ قرارات غير عادلة تجاه المدارس ذات التصنيف الأدنى.
• الارتباط والسببية: وجود الارتباط بين متغيرين لا يعني السببية، فإذا قلنا إنه يوجد علاقة إيجابية بين ارتفاع مبيعات ملابس السباحة وزيادة حالات الغرق فهذا لا يعني بالضرورة أن أحدهما يسبب الآخر، فدرجات الحرارة هي العامل المشترك فكلما زادت درجات الحرارة أقبل الناس على ارتياد الشواطئ والمسابح وبالتالي ترتفع نسبة شراء ملابس السباحة وترتفع نسبة حالات الغرق، لذلك لابد من البحث عن المتغيرات المشتركة والعوامل المؤثرة الأخرى التي تساعد في فهم العلاقة الحقيقية وتجنب الاستنتاجات الخاطئة.

فالبيانات بحد ذاتها لا تكذب فهي أرقام وحقائق تعكس الواقع، لكن طريقة رؤيتنا للبيانات وتحليلها وتفسيرها هي التي تؤدي إلى نتائج مخالفة للواقع لذلك يقع على عاتقنا مسئولية كبيرة في تحري الدقة واتباع الطرق الصحيحة في التحليل والتفسير لمساعدتنا على اتخاذ القرارات السليمة وحل المشكلات المختلفة، لذلك لنسأل أنفسنا دائما: كيف نفهم البيانات بعمق لنقدم التحليل الصحيح؟