Como Mentir Com Estatistica [top] -
é uma obra clássica escrita pelo jornalista Darrell Huff em 1954. O livro é um guia essencial sobre como números, gráficos e dados podem ser manipulados para enganar o público, seja em propagandas, discursos políticos ou relatórios de mercado.
Gurus vendem cursos mostrando rentabilidade "dos últimos 12 meses" (que foram excepcionais), omitindo os 60 meses anteriores de perdas.
Este é o golpe mais comum em jornais e televisão. Imagine um gráfico mostrando o aumento do preço do dólar. De ontem para hoje, ele subiu de R$ 5,00 para R$ 5,05.
Saber "como mentir com estatística" é a melhor defesa. Aqui está seu checklist anti-fraude: Como Mentir Com Estatistica
Finally, Huff addresses the deceitful graph. By truncating the y-axis (starting a bar chart at 50 instead of zero), a minor 10% increase can be made to look like a spectacular, vertical explosion of growth. Similarly, a pictogram—a row of dollar bills or bags of coffee—can be distorted if the illustrator scales both the height and width of the image, making a doubling of data look like a quadrupling of size.
In conclusion, How to Lie with Statistics is less about lying and more about seeing. Huff’s genius was to realize that the most dangerous lies are not bold fabrications, but subtle distortions of truth—a biased sample, a convenient average, a false cause. In an era of algorithmic feeds, political spin, and corporate “data-driven” claims, the lessons of Como Mentir com Estatística are more urgent than ever. The book does not ask us to distrust all numbers, but to become critical readers of them. After all, as Huff famously quipped, many people use statistics the way a drunk uses a lamppost: for support, not for illumination.
O correto seria "12% dos inscritos originais emagreceram" (120/1000). Nunca confie em resultados que só consideram "quem completou o estudo". Os que abandonaram geralmente são os que tiveram o pior resultado. é uma obra clássica escrita pelo jornalista Darrell
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Esta é a técnica favorita de coaches de sucesso. Este é o golpe mais comum em jornais e televisão
Perhaps the most pervasive form of statistical lying, however, is the confusion between correlation and causation. Huff provides a classic example: there is a strong correlation between the number of firemen sent to a fire and the damage caused. A lazy or dishonest analyst might conclude that “more firemen cause more damage.” The truth, of course, is the reverse: bigger fires require more firemen and cause more damage. In the age of big data, this fallacy is everywhere. A study might show that children who read more books have higher test scores. Does reading cause intelligence, or do intelligent parents provide both books and good genes? Como Mentir com Estatística teaches the reader to always ask: “What else could explain this?”
Você tem dados de 20 anos. Os últimos 5 foram ruins, mas os 15 primeiros foram ótimos. Como apresentar?
