Berbohong dengan Set Data Berbohong dengan Rerata Berbohong dengan Grafik
Ahli statistik mana pun tahu bahwa satu-satunya cara mendekati  nilai rata-rata yang berguna atau menemukan sebuah tren asli adalah dengan mengumpulkan data dari set yang sebesar-besarnya. Jika Anda mendapat informasi dari 100 orang, ini hal yang bagus; jika 10.000 orang, maka ini adalah hal yang lebih baik. Semakin banyak informasi yang Anda masukkan ke dalam set data Anda, semakin besar kemungkinannya untuk mendapatkan hasil rata-rata yang akurat. Dengan menggunakan sebuah set, katakanlah, 3 atau 5 data, Anda dapat memproduksi hasil yang tidak mencerminkan status masalahnya secara akurat. Contohnya, jika Anda menemukan dua orang yang belakangan ini terluka oleh sesuatu yang konyol – seperti bantal kepala – dan Anda menggunakan mereka sebagai set data keseluruhan, Anda dapat berargumen bahwa bantal kepala itu berbahaya untuk semua orang. Nilai rata-rata mana pun yang Anda pilih untuk diperlihatkan, selama Anda tidak memperlihatkan ukuran contoh Anda yang hanya 2 orang, maka tidak ada cara yang jelas untuk menolak klaim Anda. Set data yang akurat bukan hanya besar tetapi juga luas. Seorang ahli geologi yang menyurvei tipe mineral yang terdapat di gurun akan mendapat daftar yang lebih akurat jikalau ia mengumpulkan banyak contoh dari setiap bagian gurun tersebut daripada mengumpulkan 1.000 contoh dari tempat yang sama. Dengan membatasi cakupan set data Anda, Anda dapat mempengaruhi hasilnya secara signifikan.  Terkadang, hal ini berguna dan dilakukan dengan sengaja. Orang-orang yang melakukan penelitian menggunakan data demografis, sebagai contoh, mungkin ingin mencari tahu tipe pekerjaan yang laki-laki lakukan secara spesifik, maka dari itu, mereka hanya akan menyurvei laki-laki. Selama hal ini jelas tertulis di dalam data, Anda tidak bisa dianggap melakukan kecurangan. Data, khususnya yang berasal dari proyek penelitian akademis kecil, lebih condong untuk disalahgunakan untuk menyamakan set data yang terkontrol dengan hasil umum. Hal ini terjadi karena banyak proyek penelitian pada tahap akademis tidak memiliki waktu dan sumber untuk menggunakan penduduk rata-rata yang luas dan acak, serta bergantung hanya kepada murid saja. Selain itu, hal ini tidak menjadi soal selama infromasi tersebut tertulis, walau organisasi berita terkadang mencari berita yang sensasional untuk menyembunyikan detail dari penelitian akademi kecil dan membuatnya terlihat lebih luas. Teknik ini adalah teknik yang licik karena dapat membohongi penyimak, bahkan dengan data yang cukup banyak. Triknya di sini adalah dengan mengunakan data yang tidak dapat dibandingkan secara adil dan tetap menganggap data tersebut sebagai data yang sama. Contohnya, jika Anda mempunyai kota dengan 100.000 orang yang mendapat 10.000 penduduk dalam waktu 10 tahun dan Anda membandingkannya dengan kota berisikan 10 orang yang mendapat 10 penduduk selama 10 tahun terakhir, persentasenya untuk setiap pendapatan akan terlihat kota yang kecil berkembang lebih cepat. Hal ini terkadang digunakan oleh orang-orang yang menganalisa data pasar untuk memperlihatkan gambaran figur penjualan yang menipu. Katakanlah Anda memantau penjualan apel dan jeruk, tetapi di tengah penelitian Anda, jeruknya tak bersisa karena keterbatasan. Jika Anda meneruskan membandingkan datanya sampai penelitian selesai, penjualan apel akan meruncing ke atas dibandingkan dengan penjualan jeruk, walau pun apel mungkin tidak terlalu laris di lingkungan tersebut. Kata “rata-rata” cukup sering dilontarkan ketika data statistik sedang didiskusikan. Secara awam, istilah ini terdengar cukup jelas: nilai rata-rata adalah nilai yang berada di sekitar bagian tengah sebuah data. Meski demikian, ada beberapa macam tipe nilai rata-rata, yang semuanya dapat mengecoh jika tidak dimengerti secara jelas.  Nilai rata-rata meandicapai dengan menambah angka dalam set data dan membaginya dengan angka yang masuk dalam set tersebut. Dengan kata lain, jika Anda memiliki angka 3, 3, 5, 4, dan 7 maka, nilai rata-rata mean dapat dicapai dengan menambah angka tersebut (untuk mencapai 22) lalu, angka totalnya dibagi dengan 5 (karena terdapat 5 angka di dalam set). Dalam contoh ini, nilai rata-rata mean adalah 4.4.  Nilai rata-rata median adalah angka di dalam set data yang jatuh di tengah di antara angka yang lebih rendah dan angka yang lebih tinggi. Dengan menggunakan data yang sama dengan yang sebelumnya (3, 3, 5, 4, dan 7), nilai rata-rata median adalah 4, karena 2 dari angkanya lebih kecil dan 2 lebih besar. Nilai rata-rata modus adalah perwakilan dari angka yang paling umum di dalam set data. Dengan menggunakan contoh set kami, nilai rata-rata modus adalah 3, karena nilai tersebut muncul dua kali. Nilai rata-rata mean mungkin terlihat seperti yang paling mudah dari semua metode yang telah dijelaskan di atas, tetapi sesungguhnya tidak seperti itu. Hal ini karena angka abnormal yang tinggi atau rendah di dalam set data dapat menggoyah nilai rata-rata secara signifikan. Untuk berbohong dengan nilai rata-rata mean, kumpulkan data terpencil dan gunakan dalam hitungan Anda.  Sebagai contoh, bayangkan Anda menyurvei penghasilan 50 rumah tangga dalam sebuah lingkungan. Kebanyakan rumah tangga mendapat antara $40,000 dan $60,000 per tahun, tetapi satu rumah tangga mendapat $5 juta per tahun. Ketika Anda menghitung nilai rata-rata mean, angkanya akan menjadi lebih tinggi secara signifikan dari nilai “asli” rata-rata penghasilan dalam area itu, dikarenakan angka $5 juta  jauh lebih besar dibandingkan dengan yang lain. Dalam cara yang sama, jika Anda memiliki suatu data yang menunjukkan 9 orang masing-masing mempunyai $1,000 di dalam akun bank mereka, tetapi orang ke sepuluh hanya mempunyai $1, nilai rata-rata mediannya hanya menghasilkan $900,10 – hampir 10% lebih rendah dari nilai yang paling umum. Survei yang terkemuka terkadang membuang angka yang tertinggi dan terendah sebelum menghitung nilai rata-rata mean. Meski demikian, tidak semua survei yang Anda lihat di berita adalah benar. Kalau Anda tidak memiliki akses ke keseluruhan set data, atau tidak dapat melihat asuransi tertulis yang pencilannya terbuang, akan lebih aman untuk berasumsi bahwa hasil tersebut tidak benar. Nilai rata-rata median sebenarnya adalah angka yang paling sulit digunakan untuk menipu, dikarenakan angka tersebut tidak dapat terlalu tinggi atau terlalu rendah dibandingkan dengan set data lainnya. Angka tersebut harus selalu berada di tengah. Bagaimana pun, Anda dapat menggunakan nilai rata-rata median untuk menutupi angka yang sangat tinggi atau rendah. Sebagai contoh, jika set data Anda adalah 1, 1, 2, 3, 4, 5, 3000, maka nilai rata-rata mediannya adalah 3.  Ketika Anda mempunyai angka masuk yang genap, Anda dapat meraih nilai rata-rata median dengan mencari nilai mean dari kedua entri di tengah. Hal ini masih belum berlaku untuk pencilan. Hati-hati dengan nilai rata-rata median yang digunakan untuk menjelaskan perubahan dari waktu ke waktu. Sebuah perusahaan yang menaikkan harga servis 3% setiap tahunnya dapat menaikannya hingga 20% tahun ini dan menyembunyikannya dengan memperlihatkan nilai rata-rata median 3% pada 9 tahun terakhir. Dalam beberapa hal, berbohong dengan nilai rata-rata modus hampir tidak mungkin – angka rata-rata dari tiket yang terbeli per orang untuk permainan bola, sebagai contoh, akan hampir selalu tercermin secara akurat oleh modus. Namun, nilai rata-rata modus juga dapat menghilangkan data yang penting khususnya pada set data yang lebih kecil.  Contohnya, jika Anda memiliki set data semua angka dari 1 sampai 100, tetapi angka 1 dimasukkan 3 kali, angka 1 akan menjadi nilai rata-rata modus set tersebut, walaupun nilai rata-rata meannya lebih berdekatan kepada angka 50. Survei apa pun yang menilai dari skala besar dapat dimanipulasi untuk menonjolkan nilai modusnya. Jika Anda menyurvei 100 orang pada skala 1 sampai 10 tentang perasaan mereka pada sebuah subjek, dan kebanyakan orang memilih angka “10” dari angka lainnya, maka jika ada satu orang lagi yang memberikan angka 10 dan bukan angka 1, angka 10 adalah nilai rata-rata modusnya. Jika Anda memiliki set data yang ditentukan oleh angka abstrak daripada angka pasti (contohnya pada survei kepuasan pelanggan), akan sangat mudah sekali untuk berbohong dengan set tersebut. Jika Anda bertanya kepada orang lain untuk menilai pada skala 1 sampai 3 tentang kepuasan mereka, hal itu tidak dapat membuktikan kalau pelanggan yang memilih angka 3 merasa tiga kali lebih senang daripada pelanggan yang memilih angka 1. Fakta ini digunakan untuk memiringkan nilai rata-rata mean tertentu, tetapi juga dapat diaplikasikan kepada median dan terkadang nilai rata-rata modus. Tidak ada yang dapat memberikan gambaran data secara jelas selain grafik atau bagan, tetapi hal ini pun dapat dimanipulasi untuk memberikan efek yang berbeda. Hal ini terjadi karena orang-orang cenderung melihat bentuk dan ukuran dari  sebuah grafik sebelum sibuk memeriksa angka-angka spesifik yang tertera. Cara yang paling sederhana untuk memanipulasi sumbu-y adalah dengan tidak menamainya. Jika Anda mempunyai 5 set balok pada sumbu-x, tetapi tidak ada indikasi seberapa tinggi balok-balok tersebut, hampir mustahil untuk mengukur apakah ada perbedaan yang signifikan di antara balok-balok tersebut. Katakanlah set data Anda berjarak antara 1 dan 50. Untuk menutup perbedaannya, ukur sumbu-y Anda dalam tahapan 100; untuk menonjolkan angka tersebut secara adil, ukur sumbu-y dalam tahapan sepersepuluh. Sebuah perbedaan antara 3 dan 10 terlihat besar ketika diukur dalam persepuluh (itu 70 unit terpisah!), tetapi hal ini hampir tak terlihat pada grafis di mana 100 adalah tambahan pertama (lebih, lebih rendah dari 1 unit terpisah!). Jika data Anda berjarak dari 11 sampai 51, Anda dapat membuat angka yang terendah terlihat semakin rendah, dan angka yang tertinggi semakin tinggi, dengan menamai sumbu-y Anda sehingga dimulai dari angka 10. Hal ini membuat balok yang mewakili angka 11 sedikit lebih tinggi dari sumbu-x. Ini akan membuatnya tidak mungkin terlihat kecuali ada seseorang yang sangat ahli melihatnya secara saksama dan melihat grafiknya dimulai dari 10 dan bukan 0. Balok yang mewakili 51 menjadi 50 kali lebih tinggi dibandingkan dengan balok yang mewakili 11 pada grafik tersebut dikarenakan balok yang lebih kecil hanya 1 unit tingginya. Jika grafiknya dimulai dari 0, balok yang mewakili 51 akan terlihat lebih rendah 5 kali tinggi balok yang mewakili 11. Kapan pun Anda melihat kata-kata “tidak diukur” dalam tulisan halus, kemungkinannya adalah Anda bertemu salah satu contohnya. Hal ini tidak selalu dibuat secara curang; terkadang, angka yang terlibat adalah angka yang sangat berbeda sehingga tidak ada cara lain untuk memperlihatkannya pada satu lembar. Bagaimanapun juga, hal ini dapat dengan mudah digunakan untuk maksud yang buruk.  Contohnya, perwakilan ukuran visual dapat digambarkan dengan skala tinggi bukan skala lebar sehingga memuat objek yang lebih tinggi (seperti bangunan bertingkat), yang bisa dimanipulasi sehingga terlihat lebih sempit atau lebar dari aslinya. Hal ini banyak terlihat pada survei luas yang membagi hasil dengan beberapa kategori, seperti bagan yang terkenal dalam menunjukkan jenis minuman bersoda yang paling terkenal pada satu kota di seluruh Amerika Serikat. Pada pandangan awal, informasi yang demikian terlihat sangat detail, tetapi pertanyaan berikutnya akan segera mucul: seberapa luas data survei ini? Apa batasannya untuk menentukan hasilnya? Apa nilai rata-rata mean, median atau modus digunakan?  Jika Anda hanya dapat menggunakan satu hasil dari setiap area yang Anda survei dan membuang sisanya, Anda dapat dengan mudah mengontrol hasil dengan area tanpa membocorkan bahwa ukuran contoh per area Anda itu kecil. Sekali lagi, kekurangan informasi yang konkretlah yang membuat hasilnya sangat sulit untuk dinilai.
Gunakan set yang kecil. Gunakan set yang terkontrol. Gunakan set yang tidak seimbang. Pahami terminologinya. Berbohonglah dengan nilai rata-rata mean. Berbohonglah dengan nilai rata-rata median. Berbohonglah dengan nilai rata-rata modus. Berbohonglah dengan angka representasi. Tinggalkan sumbu-y kosong. Gunakan angka yang sangat besar atau kecil pada sumbu-y. Mulai dari sumbu-y setengah dari jarak. Gunakan skala yang rusak. Gunakan grafik untuk menghilangkan data.
https://www.wikihow.com/Lie-with-Statistics https://www.wikihow.com/Lie-with-Statistics https://www.wikihow.com/Lie-with-Statistics
Lying With Data Sets Lying with Averages Lying With Graphics