Jak najlepiej komunikować niepewność?

Ogromnym problemem w przekazywaniu wyników obliczeń statystycznych mediom i opinii publicznej jest sposób komunikowania niepewności. Z pewnością większość środków masowego przekazu wydaje się lubić twardą i szybką liczbę, chociaż z wyjątkiem stosunkowo niewielkiej liczby przypadków liczby zawsze mają pewną niepewność.

Jak więc my, jako statystycy (lub naukowcy opisujący pracę statystyczną), najlepiej informujemy o naszych wynikach, jednocześnie utrzymując niepewność w takcie i nadając mu znaczenie dla naszych odbiorców?

Zdaję sobie sprawę, że tak naprawdę nie jest to pytanie statystyczne, a raczej psychologiczne pytanie dotyczące statystyki, ale z pewnością jest to coś, czym martwi się większość statystyk i naukowców. Wyobrażam sobie, że dobre odpowiedzi mogą odnosić się bardziej do badań psychologicznych niż do podręczników statystyk ...

Edycja: Zgodnie z sugestią użytkownika 568458, przydatne może być studium przypadku. Jeśli to możliwe, prosimy o udzielanie ogólnych odpowiedzi na inne obszary.

Ten konkretny przypadek, który mnie interesuje, stanowi dobry przykład: przekazanie nauk klimatycznych politykom i ogółowi społeczeństwa za pośrednictwem środków masowego przekazu . Innymi słowy, jako naukowiec Twoim zadaniem jest przekazywanie dziennikarzom informacji w taki sposób, aby mieli oni małe trudności z dokładnym przekazaniem tych informacji opinii publicznej - to jest prawdą, choć niekoniecznie całą prawdą, która zwykle nie zmieści się w wiadomościach.

Niektórymi szczególnie powszechnymi przykładami mogą być przekazywanie niepewności w oszacowaniu stopnia ocieplenia w pozostałej części stulecia lub zwiększone prawdopodobieństwo wystąpienia określonego ekstremalnego zdarzenia pogodowego (tj. W odpowiedzi na „czy ta burza była spowodowana zmianami klimatu „wpisz pytanie).

Właśnie nad tym pracował Gerd Gigerenzer w przeszłości: http://www.amazon.com/Reckoning-With-Risk-Gerd-Gigerenzer/dp/0140297863/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1335941282&sr=1- 1

Edytuj, aby podsumować, co moim zdaniem może oznaczać Gigerenzer:

Jak rozumiem, Gigerenzer proponuje komunikowanie ryzyka inaczej. W tradycyjny sposób podaje się, że leczenie (według statystyk medycznych) powoduje zmniejszenie choroby o określony procent. Np. „Jedzenie 100 bananów dziennie zmniejsza ryzyko zachorowania na raka paznokci o 50%”. Wydaje się, że jest to ogromna zaleta jedzenia bananów. Problem polega na tym, że częstość występowania raka paznokci stóp nie jest dokładnie wysoka. Załóżmy, że istnieje choroba zwana „rakiem paznokci stóp”, a jej występowanie występuje u 1 na 100 000 osób. Gigerenzer proponuje zgłaszanie absolutnego prawdopodobieństwa zachorowania na raka paznokci przed i po zabiegu - np. „Zmniejsza ryzyko zachorowania na raka paznokci z 0,001% do 0,0005%” - co jest znacznie mniej imponujące w przypadku rzadkich chorób.

W 2003 r. W Dzienniku Królewskiego Towarzystwa Statystycznego (A) ukazała się seria dotycząca komunikacji ryzyka.

Odniesienie, które mam do pierwszego, to:

JR Statist. Soc. A (2003) 166, część 2, s. 205–206

Stamtąd prawdopodobnie można znaleźć całą serię i mogą być interesujące dla tego pytania.

Myślę, że terminologia bukmacherska może być łatwiej zrozumiała dla ogółu społeczeństwa, na przykład szanse na pewne konkretne wydarzenie mogą być określone jako 50-50 lub, jako inny przykład, mogą istnieć szanse 9-1, że efekt będzie znajdować się w podanym zakresie, z ryzykiem 100-1, że wydarzy się jakieś raczej mało prawdopodobne zdarzenie. Należy to zrównoważyć z ryzykiem w sensie potencjalnych korzyści lub szkód, które mogą się pojawić. Na przykład, jeśli ktoś przechodzi przez ulicę jako pieszy, nie patrząc, może mieć szczęście w 75% przypadków, ale konsekwencje wypadku mogą być katastrofalne.