|
Con số thống kê: Cố cất tiếng nói trung thực “Sính” thống kê | Cẩm Hà
Tạp chí Doanh Nhân |  Gửi email
 Bản in
06:17' PM - Thứ bảy, 18/06/2011 | | “Giới truyền thông Việt Nam có lẽ là một trong những nhóm thích sử dụng số liệu thống kê trong các bản in nhất thế giới”. Một giáo sư y khoa gốc Việt đang làm việc tại Australia đã nhận xét như vậy. Và ông có lý!
Trong một bài viết cách đây ít lâu, GS Nguyễn Văn Tuấn (Viện nghiên cứu y khoa Garvan, Australia) đã dẫn ra nhiều bài báo cụ thể với những cái tít chính xác đến 2 số thập phân, kiểu như: “31,48% sinh viên chưa nắm được thế nào là nghiên cứu khoa học”. Nhưng xét cho cùng, “sính” con số thống kê đâu chỉ là bệnh của giới báo chí Việt Nam!
“Ma trận” thống kê
Theo một báo cáo vừa được Bộ Tài chính công bố, tính đến ngày 31/12/2009, tổng dư nợ nước ngoài của Việt Nam (bao gồm nợ nước ngoài của Chính phủ và nợ nước ngoài được Chính phủ bảo lãnh) là 27,929 tỷ USD, áp dụng tỷ giá quy đổi tại thời điểm cuối kỳ. So với GDP, vẫn theo Báo cáo nói trên, nợ nước ngoài chiếm tỷ lệ 39%. Với những số liệu này, không khó khăn lắm để tính ra được rằng, GDP bình quân của Việt Nam năm 2009 chỉ vào khoảng 835 USD/người/năm. Điều đáng nói là ở chỗ trước đó, GDP bình quân của Việt Nam được công bố ở mức trên 1.000 USD/người/năm, vượt qua ngưỡng nước nghèo. Từ căn cứ này, Hội nghị Nhóm các nhà tài trợ (CG) được tổ chức hồi tháng 5/2010 đã bắt đầu đề cập đến những thay đổi trong chính sách ODA cho Việt Nam thời gian tới.
Đây chỉ là một trong nhiều ví dụ về sự bất nhất trong số liệu thống kê. Một ví dụ khác là tại kỳ họp Quốc hội thứ 7, những số liệu về diện tích rừng cho nước ngoài thuê - được đưa ra từ những người có trách nhiệm - có độ “vênh” quá lớn, đã khiến rất nhiều đại biểu Quốc hội bày tỏ sự không bằng lòng… Vẫn biết, với những thống kê diện rộng thì khó lòng có được những con số tuyệt đối chính xác, thế nhưng Báo cáo của UBND một địa phương được trình bày tại Kỳ họp HĐND TP này đưa ra diện tích đất đã giải phóng mặt bằng trong một năm (hàng chục ngàn hec-ta) cũng tính đến tận 2 chữ số thập phân, trong khi ai cũng hiểu rằng, ngay khi vị Phó Chủ tịch UBND đọc báo cáo thì tình hình thực tế đã có sự khác biệt đáng kể.
Một chuyên viên của UBND TP Hà Nội tiết lộ, anh thường xuyên “vấp” phải trường hợp số liệu thống kê từ các ngành liên quan hết sức khác nhau. “Nhất là đối với chuỗi số liệu trong thời gian khoảng dăm năm thì 5 Sở có khi có 5 số khác nhau. Rút cuộc, tôi sử dụng số liệu từ Cục Thống kê Hà Nội, vì số liệu từ cơ quan này được coi là chính thống. Nhưng thú thật là cũng không mấy yên tâm, vì số liệu này cũng là số tổng hợp từ 5 Sở nọ (?!)”.
Cảnh giác với con số thống kê
Có rất nhiều lý do, cả khách quan lẫn chủ quan, khiến cho số liệu thống kê bị sai lệch, nhưng đó không phải chủ đề bàn luận của bài viết này. Xin chỉ dừng ở khía cạnh, chúng ta có thể thấy được điều gì từ những con số đó. Nói một cách nôm na, việc phân tích số liệu thống kê tương tự như công việc của một bác sĩ đọc phim X-quang. Một bác sĩ có kinh nghiệm và thận trọng sẽ “đọc” phim chính xác, từ đó chẩn đúng và trị dứt bệnh. Sự thận trọng và hiểu biết lại càng cần thiết, nhất là khi những tấm phim được cung cấp có độ khác biệt đáng kể như trong trường hợp này!
Một bài viết trên báo Việt Nam với tên gọi “Tham nhũng học thuật” từng trở nên “nổi tiếng” khi viết: “Chỉ riêng vụ “luộc” hai cuốn sách (...) đã có tới 7 giảng viên của khoa Tài chính Ngân hàng trường Đại học Công nghiệp TPHCM can dự (chiếm 32% tổng số 22 giảng viên của khoa)”. Kiểu thống kê này mắc phải lỗi tiêu biểu và rất phổ biến là tính phần trăm cho mẫu số thấp hơn 100. Chuyện chỉ liên quan đến 22 giảng viên, nhưng người viết đã nhân lên thành 100 để có con số phần trăm và đó là lỗi khái quát hóa ngoài dữ liệu cho phép. Với một cộng đồng nhỏ hẹp như vậy thì việc đưa ra tỷ lệ % tới 2 chữ số thập phân chỉ tổ làm... rối con mắt.
Một dạng sai lầm khác là rút ra kết luận vội vàng khi chưa đầy đủ số liệu đối chứng. Để tuyên truyền cho chủ trương xe máy phải có kính chiếu hậu, có người đưa ra con số thống kê là trong 100 vụ tai nạn giao thông có xe máy tham gia, tỷ lệ người bị nạn đi xe máy có gắn kính chiếu hậu thấp hơn hẳn số không có. Đây được coi là một lý do để thuyết phục người dân cần mau chóng lắp kính chiếu hậu cho xe máy.
Tất nhiên, không ai tranh luận về việc xe máy cần có kính chiếu hậu. Nhưng lẽ ra, để khuyến cáo thực sự làm người ta tâm phục khẩu phục thì cần so sánh tỷ lệ tai nạn trong số 100 xe máy không gắn kính chiếu hậu và 100 xe máy có gắn kính chiếu hậu. Từ đó mới có thể khẳng định về vai trò của chiếc kính chiếu hậu trong việc phòng ngừa tai nạn giao thông.
Chuyện này khiến người ta nhớ lại một sai lầm trong việc vội vã diễn giải số liệu (thực chất là giải thích quan hệ hiện tượng - nguyên nhân - hậu quả), từng trở thành “cú đấm trời giáng” vào ngành công nghiệp sản xuất kem và nước giải khát vào cuối thập niên 40 của thế kỷ trước.
"Có không ít trường hợp số liệu thống kê không hề “lừa” chúng ta, việc chúng ta hành động sai là dựa trên những kết luận vội vàng, phiến diện của chính mình"
| Lịch sử khoa học thống kê ghi lại, trước khi loại vắc-xin chống viêm tủy sống ra đời, các chuyên gia y tế cộng đồng ở Mỹ đã loan báo số ca viêm tủy sống tăng vọt cùng với nhu cầu sử dụng... kem và nước ngọt. Thậm chí, một số phương tiện thông tin đại chúng lúc đó còn đoan chắc rằng, các đợt dịch viêm tủy sống hầu hết xảy ra trong những tháng hè nóng nực, khi mọi người thường ăn nhiều kem hơn. Đó là một sai lầm ngớ ngẩn mà y học hiện đại đã xác nhận.
Trong câu chuyện trà dư tửu hậu, nhưng không phải không có ý nghĩa, một nhà nghiên cứu kinh tế kể lại: “Một bữa chúng tôi làm nghiên cứu ngành da giày. Và thấy rằng mỗi năm, một người dân Ấn Độ bình quân tiêu thụ 2,3 đôi giày trong khi tại Trung Quốc, con số này là 2,55 đôi. Anh em tâm đắc lắm! Rồi anh phụ trách của tôi (người Canada) cười hóm hỉnh “rút ra kết luận”: “Cứ theo kết quả điều tra này, thì người Ấn Độ có ít chân hơn người Trung Quốc”.
Tiên trách kỷ, hậu trách nhân. Chúng ta có quyền mong muốn các dữ liệu thống kê chính xác hơn, đầy đủ hơn, có tính liên tục hơn. Nhưng cũng không ít trường hợp con số không hề “lừa” chúng ta, việc chúng ta hành động sai là dựa trên những kết luận vội vàng, phiến diện của chính mình. Hẳn đó là điều cựu Thủ tướng Anh Benjamin Disraeli muốn nhắc nhở khi ông nói: “Có 3 loại dối trá: dối trá, dối trá đáng nguyền rủa và số liệu thống kê (khi chúng ta không “đọc” nó với sự thận trọng, tư duy logic và một nền tảng tri thức vững chắc).
Số lượt đọc:
214
-
Cập nhật lần cuối:
18/06/2011 06:25:22 PM |  | | Khi chế độ báo cáo, thống kê còn nhiều bất cập thì những con số thống kê kiểu này liệu có đáng tin cậy? |
|  | Bài liên quan: |  | | | |
| Bài đã đăng: | | | |
|
|
|
|
|
|
|