83. nap: A kis mintavétel torzítása – amikor túl gyorsan vonunk le következtetéseket

Képzeld el, hogy egy új étteremben már kétszer is jártál, és mindkétszer gyenge volt a kiszolgálás. Jogosnak érzed, amikor kijelented, hogy „Ez a hely pocsék, ide többé nem jövök.” Vagy látsz két tizenéves influenszert, akik csúnyán beszélnek, és arra következtetsz, hogy „ez a generáció már nem olyan komoly, mint a miénk volt.” 

Mindkettő klasszikus példája a kis mintavétel torzításának.

Ez a torzítás akkor lép működésbe, amikor túl kevés megfigyelésből általánosítunk. Az emberi elme szereti a gyors mintázatokat, és nem bírja elviselni a bizonytalanságot. Ezért aztán kevés adatból is rendszert gyárt.

Daniel Kahneman és Amos Tversky már az 1970-es években leírták, hogy még a statisztikában jártas emberek is hajlamosak túlértékelni a kis mintákból származó eredményeket. Egy híres példájukban a kórházi szülések arányait vizsgálták két kórházban. A nagy kórházban naponta 45, a kicsiben 15 baba születik. A kutatók azt kérdezték, hogy melyikben fordul elő gyakrabban, hogy egy napon a születések több mint 60%-a fiú. A legtöbb válaszadó úgy gondolta, hogy mindkettőben ugyanannyiszor, hiszen erre „átlagosan” 50–50% az esély. Csakhogy a valóságban a kis kórházban sokkal gyakoribb az ilyen kilengés. Miért? Mert minél kisebb a minta, annál nagyobb a véletlen ingadozás. A kis mintákból származó adatok megbízhatatlanabbak, mégis hajlamosak vagyunk bennük mintát látni.

A kis mintavétel torzítása mindenhol jelen van: a médiában, amikor egyetlen kutatásból általánosítunk; a politikában, amikor néhány eseten alapuló tapasztalatból rendszerszintű ítéletet hozunk; és a mindennapokban, amikor egy-egy ember viselkedéséből következtetünk egy egész csoportra. 

A kritikai gondolkodás itt azt jelenti, hogy felismerjük, a kevés adat nem jelent mintát, és a véletlen kilengések nem törvényszerűségek. Néha az, amit szabálynak látunk, csak a statisztika játéka.

 
🛠️ Pro tippek

1. Amikor "törvényszerűségekről" hallasz, mindig kérdezd meg, hogy mekkora a minta. Minél kisebb, annál kevésbé megbízható a következtetés.
2. Ne higgy a rövid trendek meghosszabbíthatóságában! Három adatpont még nem tendencia, csak három adatpont.
3. Mindig ellenőrizd, hogy véletlenről vagy mintázatról van szó! Ha a minta növelésével az eredmény eltűnik, az nem szabály, hanem illúzió volt.