En anekdote er historien om den ene — statistikk er historien om de mange. Hvordan oppsummerer vi egentlig lønninger når alle tjener så forskjellig?

Ikke la deg lure av tall

PODCAST: – Det å bruke feil oppsummeringstall for å beskrive et datasett er veldig, veldig nært det å lyve, sier statistiker Kathrine Frey Frøslie.

Verden flommer over av tall. Det betyr at det å vite noe om hva man kan og hva man ikke kan gjøre med tall, på kort tid har gått fra å være kunnskap for de spesielt interesserte til noe alle bør kunne noe om. Samme hva slags fagfelt man brenner for.

I første episode av statistikk-podkasten Nakne Tall snakker statistiker Jo Røislien med fysiker og vitenskapsformidler Andreas Wahl om det å bruke tall til å oppsummere og forstå verden. Og hvorfor du bør kunne statistikk for å ikke bli lurt.

Beskrivende statistikk

Tema for den første episoden av Nakne Tall er univariat analyse og beskrivende statistikk.

– Beskrivende statistikk er å oppsummere en haug med enkelthistorier og fortelle historien om de mange, sier statistiker Kathrine Frey Frøslie i podkastens faste ekspertpanel.

Det handler om å velge blant oppsummeringstall som gjennomsnitt eller median for å si noe om det typiske i tallene, men at variasjonen i tallene også er viktig å si noe om. 

Alle tall kommer fra et sted, og kunnskap om denne konteksten er ofte viktig for at oppsummeringen av et tallmateriale skal bli tilstrekkelig sannferdig. Kanskje kan ikke de innsamlede tallene oppsummeres på enkelt vis, men man må gå grundigere til verks.

Om Nakne Tall

Nakne Tall er en podkast om statistikk. Hvordan kan man bruke tall til å forstå hvordan verden henger sammen? Statistiker Jo Røislien inviterer kjente forskere og formidlere til samtaler med utgangspunkt i sentrale statistiske begreper og fenomener.

Podkasten består av ni episoder, og ligger gratis tilgjengelig på Spotify, Apple Podcasts og andre platformer. Nakne Tall er utviklet av Jo Røislien og produksjonsselskapet Teddy, og produsert av Universitetet i Stavanger.

Få med deg ny forskning

Powered by Labrador CMS