Fischer ja Tiit leidsid, et kui tahta mingi seltskonna arvamusi teada, peab valim olema juhuslik väljavõte üldpopulatsioonist. Vabatahtlik valim pole nende sõnul kunagi juhuslik. Valimi disainimisel arvestatakse juba sellega, et kõik ei anna nõusolekut, selgitasid nad. Vabatahtlik valim on aga disainimata valim, kus kutsutakse kõiki vabatahtlikke osalema, ilma lisatingimusteta.

Näiteks Geenivaramu esimese 50 000 vabatahtliku põhjal võib öelda, et igas vanuses doonorite suremus oli väiksem kui üldvalimis. Samas uuriti vabatahtlike tervist põhjalikult ja nad pidid spetsiaalselt kontrolli kohale minema. Kehvema tervisega inimesele võib aga juba kodust välja tulemine üle jõu käia.

Statistikud arutlesid ka valimi asjakohasuse üle. Näiteks tõid nad juhtumi, kus rahvaloendusel sooviti lisaks teada inimeste murdekeele oskust. Et saada infot kõigi piirkondade kohta ja vanuste kohta, tehti väga detailne valikuplaan, kellele lisaküsimus esitada. Seejärel tehti aga ettepanek – las vastavad ka teised.

Kui algses valimis oli umbes 60 000 vastajat, siis koos veebiküsitlusega tuli vastajaid ligi 500 000. Kuigi arvuliselt tunduks teine valim esinduslikum, vastavad veebis tõenäolisemalt noored ja digipädevad inimesed, kelle murdekeeleoskus ei pruugi olla võrreldav esimese valimi vastajatega. Ficher ja Tiit märkisid, et statistikud lahendasid selle küsimuse andmete õige kaalumisega, aga esialgseid andmeid avaldada ei oleks saanud.

Veel arutlesid professorid tulemusi mõjutada võivate lisatingimuste üle. Näiteks jäi algul mulje, et suitsetamine kaitseb inimest koroonaviirusega nakatumise eest. Testiti rutiinselt kõiki Eesti töötajaid, sõltumata sümptomitest; siis testiti sümptomitega, eakaid ja riskirühma liikmeid. Suure tõenäosusega olid suitsetajad just esimese grupi liikmed.

Tõenäolisemalt olid eakad aga juba lihtsalt suitsetamise maha jätnud. Kuna neid testiti sümptomite esinemise korral, jäigi petlik mulje, et nad on haiged, sest nad ei suitseta.

Fischeri ja Tiidu sõnul peab kaoseolukorras, näiteks koroonakriis ajal, infot esitades pakkuma arvandmete juurde kindlasti selgitusi. Näiteks kui vaktsineeritud eakad satuvad kõige rohkem koroonaga haiglasse, ei tähenda see, et vaktsiin on süüdi, vaid nende seas on vaktsineeritute määr kõige suurem, märkisid nad. Küsimus on nende sõnul selles, et andmed ja selgitus võivad olla ju üheselt mõistetavad, aga mõni inimene tõlgendab neid ikkagi teisiti.

Omaette teadus on statistikute sõnul ka küsimustike koostamine ja uuringute väljatöötamine. Näiteks kaasati Covid-19 seireuuringusse ka inimesed, kes ise osaleda tahtsid. Statistikud nägid seepeale palju vaeva, et saada sellise valimi põhjal kätte üldpopulatsioonis kehtivat tulemust.

Teadlased rääkisid, et koroonatestid annavad väikese tõenäosusega valepositiivseid või -negatiivseid tulemusi. Ehk siis, kui testida seltskonda, kus nakatunuid on väga vähe, satub valimisse palju neid, kes saavadki anda ainult õigenegatiivse või valepositiivse tulemuse.

Veel tõdesid professorid, et seos ei ole sama mis põhjuslikkus. Nad rääkisid, et kui näevad seost, siis annavad nad sellele oma peas selgituse ning tõid näiteks televiisorite arvu ja keskmise eluea vahelise näilise seose.

Kokkuvõtteks on Krista Fischeri sõnul statistiline kirjaoskus täna olulisem kui kunagi varem ja see toob esile hariduse tähtsuse. Ene-Margit Tiit aga võttis arutelu kokku sellega, et tõde pole võimalik selgeks teha ilma statistikata. Tema sõnul on see ka vastus väitele, et statistika on suurim pettus ja vale.

Arutelu "Kuidas inimesi statistikaga petta?" peeti Arvamusfestivali teadusalal 13. augustil. Tartu Ülikooli matemaatilise statistika professori Krista Fischeri ja Tartu Ülikooli matemaatilise statistika emeriitprofessori Ene-Margit Tiiduga arutles Vikerraadio toimetaja Priit Ennet.