Det er galt ? si at tall ikke lyver, sier professor B?lviken ved Avdeling for statistikk og forsikringsmatematikk ved Matematisk institutt. Han poengterer at det er viktig ? analysere kritisk hva tallene egentlig sier og hva som ligger bak dem.
Tall er ikke objektive sannheter, og svakhetene ved et tallmateriale er lett ? skjule. S?kalte fakta blir ikke n?dvendigvis s? mye mer ? stole p? hvis de er behandlet av en datamaskin. Hvis tallene i utgangspunktet er usikre, kommer vi ikke n?rmere sannheten ved ? regne p? dem, sier B?lviken. Han p?peker at det er en tendens til ? tallfeste ting som ikke burde kvantifiseres.
Det er umulig ? sette et objektivt kronebel?p p? for eksempel forurensning. Det ? iberegne milj?problemer i et brutto nasjonalprodukt, er derfor lite hensiktsmessig.
Dette kan illustreres ved ? se p? hvordan verdien av milj?forurensning kan beregnes: Skal man se p? hvor mye lokalbefolkningen er villig til ? betale for ? f? en elv renset, eller skal man se p? hvor mye det anslagsvis ville koste ? rense elven?
Fokus p? det usannsynlige
B?lviken advarer oss mot ? velge ut en bestemt hendelse hvor det usannsynlige eller overraskende skjer blant mange andre tilsvarende hendelser. I l?pet av et langt liv opplever vi mye uforutsigbart, men at en bestemt usannsynlig hendelse skal inntreffe i morgen, er lite sannsynlig.
Ser man kun p? den ene hendelsen hvor det usannsynlige skjer, er det merkelig at det skjer akkurat da, men det er likevel s? mange andre hendelser hvor det usannsynlige ikke skjer, sier B?lviken. Han mener at denne seleksjonseffekten er den mest typiske fallgruven ved tolkning av tallfestet informasjon.
Det usannsynlige skjer hver dag. N?r jeg treffer en gammel venn p? gaten som jeg ikke har sett p? 20 ?r, er det i og for seg usannsynlig, men denne hendelsen har hatt s? mange sjanser. At jeg i l?pet av en lengre periode skal treffe en av mine gamle venner som jeg ikke har sett p? flere ?r, er jo sv?rt sannsynlig.
B?lviken trekker ogs? fram et eksempel fra et sykehus hvor det var tre tilfeller av misdannelser ved f?dsler i l?pet av ett ?r. I forhold til det normale, som var ett tilfelle pr. fjerde ?r, var det 0,03 prosent risiko for at dette skulle inntreffe. Mistanken om at det var noe galt p? dette sykehuset, var dermed s?dd.
N?r vi trakk inn flere sykehus, som teoretisk sett hadde den samme normalen, var det hele femten prosent sjanse for at ett av femti sykehus ville f? et s? h?yt tall som tre tilfeller per ?r, sier B?lviken.
Ved de statistiske beregningene i forbindelse med de uvanlig mange d?dsfallene ved Land?s sykehjem i Bergen i ?r, har man tatt hensyn til det samme: Det usannsynlige inntreffer hvis man plukker ut en spesiell hendelse fra alle de normale.
Det er viktig ikke ? overfortolke n?r de lite sannsynlige hendelsene inntreffer, sier B?lviken.
Kjappe konklusjoner
Verden er ikke alltid like enkel som den kan synes ved f?rste ?yekast. Grunnen til at noe skjer, er ofte vanskelig ? f? tak i. Hvis man glemmer eller velger ? se bort fra underliggende faktorer, kan vi bli lurt av tall og statistikk. Aftenposten kunne 2. september i ?r fortelle sine lesere f?lgende:
?Tap av ektefelle eller skilsmisse betyr fire ?r mindre levetid for kvinner, mens menn d?r ?tte ?r tidligere dersom de opplever slikt.?
Forklaringen p? den store forskjellen i levetid ligger sannsynligvis i at folk som skiller seg, har en annen livsstil enn folk som ikke gj?r det, kommenterer B?lviken.
Det er ikke en direkte sammenheng mellom skilsmisse og levetid, men en annen livsstil er den underliggende faktoren. Det vil si at det antakeligvis er en sammenheng mellom skilsmisse og en utsvevende livsstil. Det er selvf?lgelig ikke slik at du som mann l?per en direkte risiko for ? d? ?tte ?r tidligere hvis du skiller deg.
Damene som forsvant
En tredje faktor som kan gi feil informasjon, er n?r tallene vi bruker, ikke er representative. B?lviken nevner som eksempel de tidligere politiske meningsm?lingene.
Da disse ble gjennomf?rt ved at man spurte ved d?rene til folk, var det en klar tendens til at Kristelig Folkeparti fikk mindre oppslutning p? meningsm?lingene enn ved de virkelige valgene. Denne tendensen f?rte til at partiets tall ble oppjustert i disse m?lingene, forteller han.
Det ble antatt at denne skjevheten i m?lingene skyldtes at det var et forholdsvis stort antall eldre damer som ikke ville ?pne opp n?r en fremmed mann ringte p?.
Ved bruk av telefon er det mulig ? komme n?rmere idealet om representative tall i slike unders?kelser, p?peker han.
Valg av kriterium
I politiske debatter blir tallmateriale ofte brukt til ? argumentere for et bestemt syn p? en sak. Ved ? velge ut de riktige tallene kan tall virke som et udiskutabelt argument i diskusjonen. Men tallene m? ikke ukritisk betraktes som beviser. (Foto: Rune Petter Ness/NTB)
Hva som blir definert som utslagsgivende og viktig i en sak, kan v?re kilden til varierende tallmateriale.
? se p? antall syke som er behandlet, kan gi et helt annet inntrykk enn ? se p? hvor mange som st?r i sykehusk?, sier B?lviken.
Hva som er relevant, blir som oftest avgjort av hvilke subjektive standpunkter man vil framheve. Det er vanskelig ? tilbakevise tallmateriale, men tallene m? ikke n?dvendigvis bli sett p? som objektive sannheter, som beviser at den ene parten i en politisk debatt har monopol p? sannheten.
Grafisk manipulasjon
B?lviken nevner manipulasjon med grafikk, som den siste av fem store fallgruver ved bruk av tallfestet informasjon.
Det er viktig ? se p? hvordan inndelingen p? de to aksene er satt i forhold til hverandre, sier B?lviken. Han tror likevel at mye av denne manipulasjonen skjer ubevisst.
Jeg er mest opptatt av de ?rlige feilene ved bruk av tall, de som skyldes uvitenhet, ikke den bevisste triksingen med statistikk for ? lure folk.