當小數字導致大錯誤

一位統計學家權衡了估計小群體規模的陷阱

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隨著美國軍方開始審查“不問,不說”政策,最終報告將於今年晚些時候釋出,問題隨之而來:有多少軍人受到該政策的影響?為了幫助回答這個問題,五角大樓今年夏天對其部隊進行了調查,詢問他們是否曾與他們認為是同性戀的人一起服役或曾經服役過。撇開調查中一個明顯的缺陷——它完全基於猜測——它也提出了一個常見的統計學挑戰:人口規模的不對稱性。由於絕大多數軍人是異性戀,因此被誤分類為同性戀的直男將比反之亦然的多得多。

這是調查研究中一個普遍存在的問題。例如,哈佛大學研究員大衛·赫門威已經展示了一些廣為人知的研究如何將美國用於自衛的槍支數量高估了10倍。即使只有 1% 的受訪者回答錯誤,但與任何給定年份普通人群中使用槍支自衛的比例相比,這個誤差仍然很大,合理的研究表明這個比例約為 0.1%。* 換句話說,誤分類率遠遠超過實際人口規模。為了解決這個問題,我們更明智的做法是相信犯罪受害者的調查,這將槍支使用問題限制在較小的受訪者群體中。 

至於我們最初的問題,一個合理(儘管仍然不完善)的方法來計算出有多少百分比的軍人是同性戀,是將兩個估計值結合起來:普通人群中同性戀的百分比(很容易從國家調查中估計)以及對報告曾經在軍隊服役的同性未婚伴侶夫婦的百分比的估計(稱為機率)。透過從普通人群推斷到軍人,您將分析限制在同性未婚夫婦身上,從而縮小了潛在誤報的範圍。加州大學洛杉磯分校的加里·J·蓋茨使用這種方法估計,軍隊中 1.5% 的男性和 6.2% 的女性是同性戀或雙性戀。


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*更正(10/19/10):此句子在釋出後進行了編輯。原文指出,與普通人群中擁有槍支用於自衛的比例相比,1% 的誤差很大。

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