# 5.2.4. Problémák a statisztikai érvekkel Az előző szakaszban vizsgált, viszonylag egyszerű közvélemény-kutatási adat is felvetette a következő problémákat: Mi volt a kérdés, mennyire volt elfogulatlan? Mi biztosította a minta reprezentativitását, milyen tényezőket vettek figyelembe? Milyen megbízhatóságú a felmérés (akár szórással, akár hibahatárral és megbízhatósággal jellemezve)? Aligha nehéz látni, mennyire ingatag az a valószínűség-becslés, melyet az óriás műlesiklás következő olimpiai bajnokának nemzeti hovatartozására adtak a vitatkozók- hiszen ilyen kérdések jóformán fel sem vethetők vele kapcsolatban. C feltehetően a legtöbbet hozta ki a rendelkezésére álló adatokból, de ez persze vajmi kevés ahhoz, hogy jól menő fogadóirodát üzemeltessen vele. A születéskor várható élettartamra vonatkozó adat alighanem ennél jóval megbízhatóbb, azon az áron, hogy meglehetősen bonyolult statisztikai elemzéseken alapul. Itt is arról van szó, hogy bizonyos halandósági adatok (többek közt az előző évben elhunytak életkora) szolgáltatják a mintát, és ennek alapján kell megszerkeszteni a jelenleg életben levőket is tartalmazó alapsokaságra vonatkozó becslést. Az euró bevezetésének támogatottságával kapcsolatos, és hasonló közvélemény-kutatások esetében a fenti kérdésekre többnyire kielégítő választ lehet kapni. A Ragyogófehér fogkrém reklámjából "vett adat" viszont, könnyen lehet, hogy állatorvosi lóként mutatja a statisztikai érvekkel kapcsolatos, a fenti kérdések elhanyagolásából származó hibákat. Első kérdésünk az lehet, vajon mi volt az a kérdés, amelyre a megkérdezett fogorvosok 80 %-a a reklámozó cég szempontjából kedvező választ adott. Arról van-e szó, hogy ezek a fogorvosok jobbnak tartják a Ragyogófehért más fogkrémeknél, vagy csak egyszerűen megfelelőnek tartják? A második, és adott esetben komolyabb kérdés a minta nagyságára vonatkozik. Az, hogy egy adott (elvárt) hibahatárt és megbízhatósági szintet mekkora alapsokaság esetén mekkora mintával lehet elérni, elég bonyolult, de a matematikai statisztika eszközeivel jól kezelhető kérdés. Nagyobb alapsokaság esetében persze nagyobb minta kell, de az összefüggés messze nem lineáris; kis alapsokaságnak viszonylag jóval nagyobb részét kell megkérdezni, mint nagynak. Márpedig az egész magyar fogorvos-társadalom nagyon kis alapsokaság mondjuk az egész választójogosult lakossághoz viszonyítva. Tehát vagy elég sok fogorvost kérdeztek meg, vagy kevéssé megbízható eredménnyel van dolgunk. Arra pedig - a fenti második kérdés kapcsán - gondolni sem merünk, hogy esetleg csak a Ragyogófehér gyártójával valamilyen kapcsolatban álló fogorvosokat kérdeztek meg. Az előző szakasz elején említett további példák a statisztikán alapuló érvek veszélyeire hívják fel a figyelmet. A túlsúlyosok arányára vonatkozó adat teljesen korrekt lehet az egészségügyi statisztika szemszögéből nézve, de meglehetősen keveset mond mindaddig, amíg nem tudjuk, mit jelent ebben az összefüggésben az, hogy túlsúlyos. Ennek a kifejezésnek van valamilyen értelme a mindennapi ember számára, mondjuk az, hogy ránézésre az illető kövérebbnek látszik az ideálisnál. Ezzel az értelemmel azonban a statisztika elég keveset tud kezdeni. Ahhoz, hogy a túlsúlyosak arányának kérdése egyáltalán vizsgálható legyen, a túlsúlyosság fogalmát valahogy operacionalizálni kell. Ez egyszerűen annyit jelent, hogy valamilyen mérhető mennyiséghez vagy mennyiségekhez rendeljük: az, hogy a statisztika szempontjából az adott személy túlsúlyosnak számít-e, pontosan meghatározható kell, hogy legyen mérhető adataiból (a testsúlyon kívül nyilvánvalóan függ a testmagasságtól és esetleg az életkortól). Az operacionalizálás azonban egyben csapdát is jelent: teljesen korrekt statisztikai adatokkal is lehet félrevezető módon érvelni, ha nem mondjuk meg, hogyan operacionalizálták azokat a fogalmakat, amelyekről az adatok szólnak. Ha így járunk el, akkor az érvvel megcélzottak többnyire önkéntelenül is a mindennapi értelmükben fogja venni ezeket a fogalmakat, holott a statisztika készítésénél ettől esetleg nem is olyan kevéssé eltérő módon operacionalizálták őket. Például, aki a "munkanélküli" és a "foglalkoztatott" kifejezéseket köznapi értelmükben veszi, az igencsak meglepődhet, amikor azt hallja, hogy Magyarországon 2005-ben a munkanélküliség is, a foglalkoztatottság is nőtt. Pedig csak arról van szó, hogyan értelmezik ezeket a fogalmakat a különféle statisztikák, mit írnak elő arra nézve, hogy kit kell az egyik, illetve a másik csoportba sorolni (ez maga az operacionalizálása ezeknek a fogalmaknak). A Csodakence hajkondicionáló reklámja másfajta, alapvető hibában szenved: aligha lehet számszerűsíteni azt, hogy mennyivel hat a haj dúsabbnak a szer használata után, mint előtte. Itt tehát (hacsak nincs a haj által keltett benyomásnak valami számunkra ismeretlen mérési módja) olyan fogalomhoz rendeltek számszerű adatot, amely teljesen operacionalizálhatatlan. Ez elég durva módja a számszerű, de alaptalan adatokkal való manipulációnak, de nem olyan ritkaság. Ideje összegezni a tanulságokat. Ha statisztikai adattal próbálnak bennünket meggyőzni valamiről, akkor a vizsgálandó szempontok, logikai sorrendben a következők: Lehet-e egyáltalán mérni, operacionalizálni azt, amiről szó van? Hogyan történt az operacionalizálás? Ha ez kérdések feltevésével történt, nem voltak-e a kérdések tendenciózusak vagy elfogultak? Milyen szempontokat vettek figyelembe a minta reprezentativitásának biztosításához? Milyen megbízható a felmérés? (Mekkora a megbízhatósági szint és a hibahatár?)