Bias di selezione, come confondere mele con pere

bias di selezione

La statistica è complicata!

Analizzare correttamente i dati è fondamentale perché svela il mondo che ci circonda, rende consapevoli della situazione in cui ci troviamo e migliora le nostre scelte.

Purtroppo, come ci insegna il bias di selezione, spesso le nostre valutazioni sono istintivamente errate!

E allora con questo post voglio riprendere un argomento già trattato, ovvero la poca dimestichezza di alcuni con matematica e statistica.

Vuoi scoprire se sei tra questi?

Allora, prima di proseguire nella lettura, ti sfido a metterti in gioco facendo questo test:

Test: scopri il tuo intuito matematico

Ed ora capiamo perché è così importante conoscere l’effetto di selezione.

Bias di selezione e statistiche COVID

statistica - Bias di selezione, come confondere mele con pere

Sono certo che avrai ascoltato dibattiti televisivi, oppure avrai letto articoli di giornale o post sui social che evidenziano un fatto:

L’età media dei positivi al tampone del COVID 19 in questi giorni si è abbassata.

La prima reazione è, naturalmente, di scalpore, incertezza e preoccupazione.

Atteggiamento giusto, anzi voglio dire che è sacrosanto prendere ogni precauzione possibile per difenderci tutti insieme da questo virus.

Entrando però nel dettaglio mi faccio una domanda:

Possibile che l’età media dei positivi si sia abbassata? o forse è meglio dire che si è abbassata l’età media delle persone alle quali viene fatto il tampone?

Riflettiamo.

Durante la prima ondata pandemica di marzo e aprile i tamponi venivano fatti quasi esclusivamente a chi presentava sintomi evidenti (ovvero i più deboli, in larga parte anziani).

Ad agosto, invece, la caccia al positivo è proseguita negli aeroporti e sui moli, testando coloro i quali rientravano dalle vacanze. Quindi giovani e famiglie.

Ora vengono eseguiti controlli su ragazzi e ragazze delle elementari, medie e superiori, colpevoli di avere un positivo tra i compagni.

Stando così le cose è logico che l’età media dei positivi si stia modificando verso il basso.

Meno logico [ e meno corretto ] ragionare di “… un’evoluzione del virus che ora colpisce i più giovani” o frasi simili.

Cos’altro vogliamo aspettarci nel momento in cui cambiamo il gruppo di soggetti da analizzare!

In una discoteca troveremo quasi solo giovani, in un centro anziani troveremo… anziani. Che scoperta!

Quindi, cosa significa?

All’origine dell’effetto di selezione

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Significa che il modo in cui scegliamo il campione statistico da analizzare non è neutro.

Anzi, ha una forte, fortissima influenza sul risultato che otterrai.

Per prima cosa qui trovi una definizione del concetto di distorsione della selezione

In pratica quello che in inglese si definisce selection bias è un tipico errore statistico in cui il campione scelto nel test non è sufficientemente rappresentativo della popolazione esaminata.

La conseguenza è, come dimostrato dall’esempio legato al Covid, quella di dedurre conclusioni logiche fuorvianti.

Come evitare questa trappola mentale?

  • Avendo un atteggiamento critico e costruttivo verso le statistiche
  • cercando per quanto possibile di approfondire dati, analisi e criteri utilizzati
  • evitando conclusioni semplicistiche

Per quanto banale, in questo blog sappiamo che le scorciatoie mentali sono una trappola impossibile da eliminare, non resta altro da fare che mantenersi vigili e positivamente critici verso le informazioni che riceviamo.

Certamente è uno sforzo ma credo sia l’unica strada per mantenere attiva quella parte razionale di noi che è sempre così pigra… d’altra parte

"un uomo si annoia di più mentre sta fermo". Proverbio cinese Condividi il Tweet

Ehi!

Ti ringrazio per aver dedicato il tuo tempo alla lettura di questo post.

Se sei interessato alle euristiche ed ai bias cognitivi e vuoi scoprire tutti gli approfondimenti che Evonomia.com offre sull’argomento ti consiglio di cliccare sulla categoria di riferimento:

MENTAL [MENTE]

mi piacerebbe poi che raccontassi il tuo aneddoto su scelte, comportamenti ed irrazionalità, contribuendo ad accrescere la consapevolezza sul tema delle euristiche e dei bias.

Grazie e alla prossima!

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