Statistika meedias

“Üheksa korda mõõda, üks kord lõika” – see vanasõna ilmestab hästi teabe tähtsust otsuste langetamisel. Parem on puidutükki enne lõikamist üheksa korda mõõta, selmet tormakalt toimetada ning lõpuks vale suurusega tükid saada. 

Statistika on kõikjal: me tahame teada, millise hinnangu andsid teised kliendid tootele, enne kui me selle ostame; laiemas plaanis nõuame, et meie valitsused uuriksid oma poliitika mõju, enne kui nad selle ellu viivad. Teadusuuringud on meie ühiskonna toimimise nurgakivi.

Uurimistöö käigus saadud andmed aitavad meil maailma paremini mõista. Kuid kuna andmed ei saa enda eest ise rääkida, tuleb neid esitada ja selgitada. Andmed mõjutavad meie otsuste tegemist nii isiklikul kui ka ühiskondlikul tasandil, mistõttu on oluline mõista, kuidas neid inimeste teavitamiseks või eksitamiseks kasutada saab. Et meedias esinevaid numbreid mõtestada, tuleb mõista, kuidas andmeid kasutatakse ja kuidas nende põhjal järeldusi teha.

• Statistika
  Teadus, mis käsitleb arvandmete kogumist, töötlemist ja analüüsimist.
  Sõnaveeb

Mõned statistika liigid, mida meedias sageli ette tuleb on näiteks keskmised, mediaanid, protsendid ja küsitluste/uuringute tulemused. Neid numbreid saab omakorda esitada visuaalsete kujundite ja infograafikute abil (vt Uus meedia 3: andmete visualiseerimine), kuid seda me selles õppetunnis pikemalt ei käsitle.

Kuidas andmeid kogutakse?

• Küsitlused (polls)
  • Küsitlused sisaldavad tavaliselt ühte või paari suletud küsimust.
  • Näiteks: Kelle poolt te hääletate? Valige X, Y või Z
• Uuringud
  • Uuringud on mahult pikemad ning sisaldavad suuremat hulka üksikasjalikke küsimusi, mille hulgas on sageli nii avatud kui ka suletud küsimusi.
  • Näiteks küsitlus teie suhte kohta sotsiaalmeediaga, milles vastate küsimustele oma sotsiaalmeedia tarbimise ja vaimse tervise kohta.
• Teadus- ja uurimistöö
  • Andmeid võib leida riigiaparaadi tööfailidest ja arengukavadest, teaduslikest väljaannetest, ettevõtete dokumentidest jne

Kogutud andmeid võib esitada erinevalt. Käime läbi mõned mõisted, et saada aru, mida need tähendavad ja kuidas need üksteisest erinevad.

Protsendid

Protsendid on kõikjal, kuid need võivad segadust tekitada.

Protsent näitab osa suurust võrreldes tervikuga. Näiteks kui sul on kaheksa koogitükki ja te sööte neli, siis oled ära söönud 50% ehk poole koogist.

Protsente saab kasutada ka kahe asja võrdlemiseks.

Mida see tähendab, kui iga-aastane festival suurendas külastajate arvu 30% võrra?

See tähendab, et külastajate arv on sel aastal 30% suurem kui eelmisel aastal. Kui festivalil käis eelmisel aastal 10 000 inimest, tähendab see, et sel aastal käis seal 10 000 inimest + 10 000 * 0,3 (see on 30% 10 000 inimesest) = 13 000 inimest kokku.

Seda arvu võib arvutada ka nii: 10.000 inimest * 1,3 = 13.000 inimest.

Teine võimalus sellest kasvust rääkida on järgmine:

Tänavuse festivali külastajate arv oli 130% eelmise aasta külastajate arvust.

See tähendab sama, mis eelnev väide külastajate arvu kolmekümneprotsendilise kasvu kohta. Erinevus seisneb siin selles, et protsent ei kirjelda külastajate arvu kasvu, vaid võrdleb külastajate koguarvu eelmise aasta külastajate koguarvuga. 

Kui 100% eelmise aasta külastajatest ilmus sel aastal, tähendaks see, et külastajate arv on jäänud samaks – 10 000 inimest mõlemal aastal. 

Kui eelmise aasta külastajate arv suurenes 100% võrra, tähendab see, et külastajate arv oli sel aastal kahekordistunud ja moodustas 20 000 külastajat.

Suhted: korrelatsioon ja kausaalsus 

Oletame, et uuringus leitakse, et kui jäätise müüginumbrid on kõrged, siis on ka kuritegevuse tase kõrge.

Siiski oleks viga eeldada, et jäätise müük põhjustab kuritegevust või et kuritegevus põhjustab jäätise müüki. Nende kahe vahelise seose tegelikuks põhjuseks võib olla kolmas muutuja, näiteks temperatuur. On lihtsalt nii, et kuumadel päevadel ostavad inimesed suurema tõenäosusega nii jäätist kui ka tegelevad rohkem välitegevusega, mis võib viia kõrgemate kuritegevuse määradeni.

Korrelatsioon on statistiline seos muutujate vahel.

Kausaalsus on statistiline seos muutujate vahel, mille puhul üks muutuja mõjutab teist (teisi) muutujaid.

Käesoleval juhul on jäätise müügi ja kuritegevuse määra vahel korrelatsioon, mitte kausaalsus. Nii jäätise müük kui ka kuritegevus kasvasid, kuid kumbki neist ei põhjustanud teise tõusu. Korrelatsioon ei tähenda kausaalset seost.

Lugege seda artiklit, et uurida mõnda päriselulist näidet.

Õpilased jagatakse 3–4-liikmelistesse rühmadesse. Rühmad kasutavad allpool esitatud statistilisi andmeid, et jutustada erinevaid lugusid kliimamuutuste ja taastuvenergia kohta.

1. Jagage õpilased 3–4-liikmelistesse rühmadesse.
2. Rühmad käivad statistilised andmed läbi ja arutavad, mida need tähendavad.
3. Rühmad mõtlevad välja kolm erinevat pealkirja ja alapealkirja uudisartiklitele, võttes statistilistest andmetest teavet oma seisukoha toetuseks. Igal artikli on erinev eesmärk. Täiendav uurimistöö on teretulnud. 
   1. Esimene artikkel suhtub väga optimistlikult energiatootmise üleminekusse fossiilkütustelt taastuvatele energiaallikatele.
   2. Teine artikkel suhtub väga pessimistlikult energiatootmise üleminekusse fossiilkütustelt taastuvatele energiaallikatele.
   3. Kolmas artikkel esitab ennekuulmatu valeuudise väite.
      
      Näiteks:
      Pealkiri: Üks viiest pardist on õnnetu
      Alapealkiri: Uus uuring šokeerib kanakogukonda

Andmed

2020. aastal oli taastuvenergia EL-is vastutav: 

• 22,1% energiatarbimise eest
• 37,5% elektritarbimise eest
• 23,1% kütmiseks ja jahutamiseks kulutatud energia eest 
• 10,2% transpordiks kulunud energia eest 
• Allikas

Sellest taastuvenergiast oli:

• 36% tuuleenergia
• 33% hüdroenergia
• 14% päikeseenergia
• 8% toodetud biokütusest
• 7% toodetud teistest taastuvallikatest
• Allikas

2016. aastal eurooplaste seas läbi viidud uuringus küsiti, millistest allikatest tuleks toota rohkem energiat. Vastused olid järgmised (23 riigi keskmine):

• kivisöest — 13% 
• maagaasist — 31%
• tuumaenergia — 19% 
• vesi — 69% 
• tuul — 78% 
• päike — 72% 
• biomass — 45%
• Allikas

Rühmad esitlevad oma mõtteid klassile, kes annab tagasisidet.

• Kes vastutab selle eest, et inimesed statistilisi andmeid meedias paremini mõistaksid?
• Kas statistikat tuleks koolides õpetada?
• Kas meedial on lubatud kasutada statistikat sensatsiooniliselt?
• Kas sotsiaalmeedia peaks kontrollima oma platvormidel jagatud statistikat?
• Kuidas saab andmete visualiseerimine aidata statistikat selgitada?