आंकड़ों के साथ झूठ कैसे करें

अंकगणित मोज़ा के साथ झूठ बोलना अंकगणित का मतलब ऊपर वर्णित सभी विधियों की सबसे अचूक तरह लग सकता है, लेकिन यह वास्तव में मामला नहीं है। इसका कारण यह है कि डेटा सेट में असामान्य रूप से उच्च या निम्न संख्याएं औसत से काफी हो सकती हैं। अंकगणित माध्य के साथ झूठ बोलना, परिधीय डेटा एकत्र करना और समीकरण में इसका उपयोग करना।

मध्यस्थों के साथ झूठ बोलना औसत, वास्तव में, "झूठ" के साथ सबसे कठिन संख्या है, क्योंकि यह अधिकतर डेटा सेटों की तुलना में बहुत अधिक या बहुत कम नहीं हो सकता। यह आवश्यक रूप से केंद्र में होना चाहिए। हालांकि, आप एक बहुत बड़ी या छोटी संख्या को छिपाने के लिए औसत उपयोग कर सकते हैं उदाहरण के लिए, यदि सेट के तत्व 1, 1, 2, 3, 4, 5, 3000 हैं, तो औसत 3 है।

फैशन के साथ झूठ बोलना कुछ मामलों में, फैशन के साथ झूठ बोलना लगभग असंभव है उदाहरण के लिए, गेंद गेम के लिए प्रति व्यक्ति खरीदे गए टिकटों की औसत संख्या लगभग हमेशा फैशन द्वारा सही रूप से प्रतिबिंबित होगी हालांकि, फैशन भी विशेष रूप से छोटे सेटों में महत्वपूर्ण डेटा को बाहर कर सकते हैं।

प्रतिनिधि संख्याओं के साथ झूठ बोलना आप सार संख्या के बजाय विशिष्ट संख्या से परिभाषित किया गया डेटा है, तो (उदाहरण के लिए, एक ग्राहक संतुष्टि सर्वेक्षण) डरावनी आसान है कि सेट के साथ झूठ है। आप लोगों को 1 से 3 के पैमाने, जरूरी है कि साबित नहीं होता है पर उनके संतुष्टि रेट करने के लिए पूछते हैं कि ग्राहकों को जो चुना 3 जो लोग को मोड़ने के लिए गणित में इसका मतलब है प्रयोग किया जाता है 1. इस के लिए चुना से खुश तीन बार कर रहे हैं विशेष रूप से, लेकिन यह मध्य और कभी-कभी, यहां तक ​​कि फ़ैशन के लिए भी लागू किया जा सकता है।

एक नियंत्रित सेट का उपयोग करें सबसे सटीक डेटा सेट केवल बड़े नहीं हैं, वे भी व्यापक हैं एक भूवैज्ञानिक जो रेगिस्तान में खनिजों के प्रकार का अध्ययन करता है, उन्हें एक ही जगह से 1000 नमूनों को इकट्ठा करने के बजाय, रेगिस्तान के सभी हिस्सों से कई नमूने एकत्र करने पर एक अधिक सटीक सूची होगी। यदि आप डेटा सेट के दायरे को सीमित करते हैं, तो इससे परिणाम प्रभावित हो सकते हैं।

असंतुलित सेट का उपयोग करें यह तकनीक बहुत चालाक है, क्योंकि आप दर्शकों के लिए प्रदान किए गए विवरण के साथ झूठ बोल सकते हैं। चाल यहाँ डेटा कि काफी तुलना नहीं की जा सकता है, और इलाज कर रहे हैं जैसे कि वे बराबर थे उपयोग करने के लिए है। उदाहरण के लिए, यदि आप 100,000 है कि 10 साल में 10 000 निवासियों जीता का एक शहर है, और 10 की आबादी है जो 10 निवासियों पिछले 10 वर्षों में अधिक जीता से तुलना करते हुए प्रत्येक वृद्धि का प्रतिशत दिखाने के लिए कि छोटे से शहर बढ़ी दिखाई अधिक तेज़ी से

वाई अक्ष पर बहुत बड़ी या छोटी संख्या का उपयोग करें अपने डेटा को 1 और 50 के बीच सीमा सेट मतभेद को छुपाने के लिए कहते हैं, 100- की वृद्धि के साथ Y अक्ष जानबूझ बढ़ दसवां 1/10 की वृद्धि के साथ Y अक्ष उपायों को मापता है। 3 और 10 के बीच एक अंतर यह भारी जब (वे 70 इकाइयों द्वारा अलग सेट कर रहे हैं!) दसवां में मापा जाता है, लेकिन एक ग्राफ जहां 100 पहली वृद्धि हुई है पर शायद ही ध्यान देने योग्य है (यह बहुत, बहुत कम इकाई 1 से एकांत है! )।

सीमा के माध्यम से वाई अक्ष आधे रास्ते शुरू करें यदि डेटा 11 से 51 के बीच बदलता है, तो आप कम संख्या को भी कम देख सकते हैं और उच्च संख्या भी अधिक दिखती है, अपने वाई अक्ष को लेबल करते हुए यह 10 से शुरू होता है। यह बार को दर्शाता है संख्या 11 एक्स अक्ष से बमुश्किल अधिक है। यह लगभग कुछ भी नहीं दिखाई देगा, जब तक कि कोई व्यक्ति चतुर पर्याप्त रूप से देखने के लिए पर्याप्त नहीं है और यह देखते हुए कि चार्ट 10 के बजाय 10 से शुरू हुआ।

अपर्याप्त पैमाने का उपयोग करें हर बार जब आप शब्द देखते हैं " यह पैमाने पर नहीं है " ठीक प्रिंट में, यह संभव है कि आपको इस का एक उदाहरण मिला है यह हमेशा द्वेष के साथ नहीं होता, कभी-कभी इसमें शामिल संख्या इतनी अलग होती है कि उन्हें एक ही पृष्ठ पर सटीक रूप से प्रतिनिधित्व करने का कोई रास्ता नहीं है। हालांकि, यह आसानी से अवांछनीय प्रयोजनों के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है