এখন ভুল ঠিক বোঝার উপায় কী ? সাধারণ ভাবে যে কোনও স্ট্যাটিস্টিকাল বা পরিসাংখ্যিক ব্যাখ্যার ক্ষেত্রে নিম্নলিখিত প্রশ্নগুলির উত্তর খুঁজতে হবে।
তুলনামূলক সংখ্যার জাদুতে ঠকবেন না। দু’টো ঘটনা এক সঙ্গে ঘটলেও তারা কাকতালীয় বা অন্যান্য অনেক তথ্যের উপর নির্ভরশীল হতে পারে। রাজনীতিকরা এ ভাবেই বলেন এই নীতির জন্যেই দেশের সু/কু ফল ফলছে। সাধারণ ভাবে বলা যেতেই পারে সিগারেট কোম্পানির করা ‘passive smoking’-এর কুফল সম্পর্কিত তথ্য নিরপেক্ষ হওয়া অসম্ভব। একই রকম ভাবে ওষুধ কোম্পানির করা ওষুধের কার্যকারিতা সংক্রান্ত তথ্যের উপরও ভরসা করা অনুচিত। এখানে ওষুধের জায়গায় সাবান, পেস্ট, ফিনাইল, গাড়ির টায়ার যা কিছু হতে পরে। এ সব ক্ষেত্রে জরুরি হল কতগুলো সংখ্যা নিয়ে সমীক্ষা করা হয়েছে, সমীক্ষার জন্য কাদের কাছ থেকে তথ্য নেওয়া হয়েছে এবং তাঁদের বাছাই করার পদ্ধতি কী ছিল। আবার বিভিন্ন ভাবে পরিবেশিত রেখচিত্রেও অনেক গণ্ডগোল থাকে। বেস লাইনের অসাম্য, স্কেলের ত্রুটি, এমনকী রঙ ব্যবহারের তারতম্যও ভুল বিশ্লেষণ বা ভুল ব্যাখ্যার উৎস হতে পারে।
আসলে স্ট্যাটিস্টিকসের জাদুশক্তি অপরিসীম - সাধারণ ভাবে ‘অঙ্কে ভীত’ জনসাধারণকে কিছু সংখ্যার কারিকুরি দেখালে ‘ও বাবা এ কিছু জটিল ব্যাপার হবে’ এই ভাবখানাই প্রবল হয়ে থাকে। এই সুযোগে খুশিমতো অপব্যাখ্যা করা হয় ও স্ট্যাটিস্টিকসের ‘মিথ্যেবাদী’ দুর্নাম ছড়াতে থাকে।
তাই মিথ্যা বা অর্ধসত্যমূলক তথ্য দেখিয়ে বাণিজ্যিক সাফল্য যারা পাচ্ছেন, তাদের কীভাবে নিয়ণ্ত্রণ করা যায়, তা নিয়ে নিয়ন্ত্রক সংস্থাগুলিকে আরও গভীর ভাবে চিন্তা ভাবনা করতে হবে। এছাড়া সাধারণ মানুষের আরও সচেতন ও শিক্ষিত হয়ে ওঠার বিষয় তো আছেই।
সূত্র: http://en.wikipedia.org/wiki/Lies,_damned_lies,_and_statistics
সর্বশেষ সংশোধন করা : 4/19/2020