มั่วด้วยสถิติ : ดร.นิเวศน์ เหมวชิรวรากร

โลกในยุคข้อมูลข่าวสารนั้น นอกจากข่าวสารที่เป็นจริงที่เราได้รับรู้ผ่านสื่อมากมายแล้ว ยังมีข่าวสารที่ทำ หรือ พยายามทำให้เรารู้สึกว่า มันเป็นข่าวสารที่จริง

ทั้งที่มันเป็นข่าวสารที่ “มั่ว” โดยแรงจูงใจ อาจจะเพื่อเป็นการทำให้คนทั่วไปเชื่อในข้อมูล เพื่อผลประโยชน์ของคนที่ปล่อยข่าวออกมา หรือบางที เพื่อที่จะช่วยเพิ่มน้ำหนักให้กับความน่าเชื่อถือของคนที่พูด วิธีที่มีการใช้มากที่สุดก็คือ การอ้าง “สถิติ” ซึ่งอิงกับวิชาการที่มีการศึกษามาเป็นอย่างดี

แน่นอน สถิตินั้น ถ้าทำอย่างถูกต้อง ทั้งในทางทฤษฎีและปฏิบัติ และด้วยความเป็นมืออาชีพร้อยเปอร์เซ็นต์ ความถูกต้องและน่าเชื่อถือก็จะเป็นไปตามทฤษฎี โอกาสผิดพลาดจากความเป็นจริงก็น้อยมาก

“สถิติ” จำนวนมากที่มีการศึกษา และเผยแพร่ออกมาในปัจจุบัน เป็นสถิติมั่ว ที่คนทำ ทำขึ้นมาอย่างไม่มีคุณภาพ หรือทำขึ้นมา เพื่อผลประโยชน์ที่แอบแฝงบางอย่าง เช่น ผลทางการเมือง เป็นต้น ลองมาดูว่าเขา “มั่วด้วยสถิติ” แบบไหนบ้าง

เรื่องแรกก็คือ สิ่งที่เรามักได้รับการบอกกล่าวตลอดเวลาว่า การดูหมอ หรือพยากรณ์ชะตาชีวิต เป็น “ศาสตร์ทางสถิติ” ซึ่งโดยนัยก็คือ สิ่งที่หมอดูพยากรณ์ออกมา ไม่ใช่ว่าจะต้องถูกต้องร้อยเปอร์เซ็นต์ แต่เปอร์เซ็นต์ความแม่น ก็ต้องสูง เพราะ “สถิติ” เขาบอกว่าเป็นอย่างนั้น

แต่ข้อเท็จจริง ก็คือ ไม่เคยมีการทำสถิติอะไรทั้งนั้น ว่าที่จริง ตำราหมอดูมีมานานมากแล้วก่อนที่โลกนี้จะรู้จักกับวิชาสถิติด้วยซ้ำ

หลังจากที่มีการค้นพบวิชาสถิติ ก็ไม่เคยมีการ “ชำระ” หรือทบทวนวิชาโหร โดยการศึกษาตัวอย่างข้อมูลด้วยหลักการทางสถิติ ดังนั้นคนที่อ้างว่า โหราศาสตร์เป็นเรื่องของสถิติ จึงน่าจะเป็นการอ้างที่ “มั่ว” น่าจะเป็นการอ้าง เพื่อที่จะสร้างความน่าเชื่อถือของการพยากรณ์ ให้กับคนที่ยังมีข้อสงสัยว่า วิชาโหรมีรากฐานมาจากอะไร

นี่ไม่ได้หมายความว่า โหราศาสตร์เป็นเรื่องไม่จริง เพียงแต่ต้องรู้ว่า โหราศาสตร์ ไม่ใช่ศาสตร์ทางสถิติอย่างที่เราเข้าใจกันในหมู่นักวิชาการสมัยใหม่

ความผิดพลาด หรือความไม่ถูกต้อง หรือไม่จริง ของข้อสรุปจากการศึกษาทางสถิตินั้น ไม่ว่าจะตั้งใจ หรือไม่ตั้งใจก็ตาม มักมาจากเรื่องใหญ่ๆ  สามสี่เรื่องดังต่อไปนี้

เรื่องแรก ก็คือ จำนวนตัวอย่างที่ใช้สำรวจ นั่นก็คือ  จำนวนที่สุ่ม หรือเลือกมา อาจจะมีจำนวนที่น้อยเกินไป มันไม่สามารถแทนจำนวนทั้งหมดได้ นี่เป็นกรณีที่ทำกันแบบง่ายๆ แล้วก็ใช้อ้างอิงว่าเป็นสถิติ ที่จริงในทางสถิติเอง นั้น เขาจะต้องบอกถึงระดับความน่าเชื่อถือด้วยว่า  ข้อสรุปที่พบนั้นมีความ “น่าเชื่อถือ” กี่เปอร์เซ็นต์ แต่คนที่ทำ ก็คงไม่ต้องการบอก หรือไม่ได้ใช้หลักทางสถิติจริงๆ

สิ่งที่เขาต้องการ ก็คือ เขาต้องการผลสรุป เพื่อที่จะไปพูดให้คนฟังได้อย่างน่าเชื่อถือ ตัวอย่างง่ายๆ ก็คือ เรื่องของ January Effect ที่บอกว่าหุ้นในเดือนมกราคมมักจะขึ้น นี่เป็นเรื่องที่เคยเกิดขึ้นในอเมริกาและมีการศึกษาทางสถิติจริง แต่ในเมืองไทย ตลาดบ้านเราเพิ่งก่อตั้งมา 30 กว่าปี ตัวอย่างยังมีน้อย ผมจึงไม่แน่ใจว่า January Effect นั้น มีจริงหรือไม่ “ทางสถิติ” แต่ความเชื่อก็คือ ไม่มี

จำนวนตัวอย่างเป็นเรื่องหนึ่ง แต่สิ่งที่ผมคิดว่า น่าห่วงว่าจะ “มั่ว” มากกว่า ก็คือ การสุ่มเลือกตัวอย่าง  เพราะข้อมูลนั้น ถ้าจะเป็นตัวแทนของทั้งหมดได้ มันต้องกระจายไปในคนทุกกลุ่ม แต่เพื่อที่จะหาตัวอย่างง่าย คนที่ไปสุ่มหาตัวอย่างก็มักจะทำแบบง่ายๆ เช่น ใช้การโทรศัพท์ไปตามบ้านในช่วงเวลาทำงาน แบบนี้เราก็มักจะเจอกับแม่บ้าน ซึ่งอาจจะไม่ใช่ตัวแทนที่เราต้องการ ถ้าเราอยากจะถามเขาในเรื่องที่เกี่ยวข้องกับพนักงานที่ทำงานในสำนักงาน มากกว่า บางทีคนที่ทำการศึกษาก็เข้าใจถึงข้อจำกัดของการใช้โทรศัพท์

ดังนั้น เขาก็จะจ้างพนักงานทำแบบสำรวจให้ไปสัมภาษณ์สอบถามถึงตัวแบบสุ่มเลย แต่ก็อาจมีปัญหาไม่น้อยเหมือนกัน เพราะพนักงานทำแบบสำรวจ ก็มักจะเอาง่ายไว้ก่อน โดยการไปเดินตามสวนสาธารณะซึ่งจะสามารถหาคนกรอกแบบสอบถามได้เร็วและสะดวกมาก แต่ข้อเสีย ก็คือ คนที่เดินหรือออกกำลังกายตามสวนนั้น อาจจะไม่ใช่ตัวแทนของคนทั่วไปในเรื่องที่กำลังถูกสอบถามอยู่

ถัดจากเรื่องของตัวอย่าง ก็มาถึงเรื่องของคำถามที่ใช้ถาม นี่ก็เป็นเรื่องที่ทำให้ได้คำตอบผิดเพี้ยนได้ง่ายๆ เพราะคำถามหลายๆ คำสามารถชักจูง หรือ “บีบ” ให้คนตอบต้องตอบในทางที่เห็นด้วย หรือไม่เห็นด้วยทั้งๆ ที่เจ้าตัวอาจจะมีความเห็นอีกด้านหนึ่ง เช่น ไปถามว่า “ท่านเห็นด้วยที่จะมีคณะทำงานที่ประกอบด้วยคนที่น่าเชื่อถือมาปรับปรุง กฎหมายเรื่องสิ่งแวดล้อมที่ก่อให้เกิดมลพิษหรือไม่”

คำตอบนั้น ผมคิดว่าแน่นอนว่า จะต้องเห็นด้วยเกือบร้อยเปอร์เซ็นต์ เพราะถ้าตอบว่าไม่เห็นด้วย คนตอบก็จะกลายเป็นคนไม่ดีที่ไม่เห็นแก่ส่วนรวม ดังนั้น ในหลายๆ กรณีโดยเฉพาะที่เป็นการสำรวจทางสถิติเกี่ยวกับการเมือง เราจึงมักพบว่ามีสำนัก หรือคนทำโพลหลายคนที่สำรวจพบความนิยมของประชาชนต่อพรรค หรือคนการเมืองที่ได้ผลขัดแย้งกัน

บางที อาจจะเป็นเรื่องของคำถามที่ใช้ ว่ากันว่าผลการสำรวจความคิดเห็น สามารถเขียนคำตอบล่วงหน้าได้เลยโดยใช้เทคนิคในการตั้งคำถาม และนี่ก็เป็นที่มาว่าสำนักหรือคนทำโพลนั้นมี “ค่าย”

สุดท้ายก็คือ ถึงแม้ว่าการทำสำรวจทางสถิติจะ ถูกต้องทุกอย่าง แต่ผลที่ได้จากโพล ก็อาจจะผิดก็ได้ เหตุผล ก็คือ คนตอบแบบสอบถามอย่างหนึ่ง แต่เวลาไปทำจริงทำอีกอย่างหนึ่ง เช่น มีคนเคยทำแบบสำรวจกลุ่มผู้ชายทำงานว่า “คุณชอบอ่านหนังสือนิตยสารอะไรมากที่สุดเรียงลำดับไป 5 อันดับ”

ปรากฏว่าหนังสือแนวธรรมะติดอันดับต้นๆ และหนังสือแนว “ปลุกใจเสือป่า” ไม่ติดอันดับ แต่ข้อเท็จจริงในตลาดก็คือ หนังสือแนวปลุกใจเสือป่าขายดีกว่าหนังสือแนวธรรมะมาก

และทั้งหมดก็เป็นเพียงตัวอย่างที่ชี้ให้เห็นว่า เวลาที่เรารับฟังข่าวสารต่างๆ เราจำเป็นต้อง “กรอง” ว่าข่าวไหนน่าจะจริง ข่าวไหนอาจจะไม่จริง โดยเฉพาะที่เป็นข้อมูลที่อ้าง “การสำรวจทางสถิติ” และเป็นข่าวที่มีคนได้ประโยชน์ชัดเจน

เหนือสิ่งอื่นใด การเป็น VI นั้น จะต้องไม่เชื่อใครง่ายๆ แม้จะมีสถิติอ้างอิง

มั่วด้วยสถิติ
โลกในมุมมองของ Value Investor
ดร.นิเวศน์ เหมวชิรวรากร
29 ธันวาคม 2552