Questo articolo era stato pubblicato inizialmente il 25/01/2013 sul sito della Rete Tre della Radiotelevisione Svizzera, dove attualmente non è più disponibile. Viene ripubblicato qui per mantenerlo a disposizione per la consultazione.
falsa precisione. Indicazione di un dato numerico che suggerisce una precisione superiore a quella effettiva. Un caso tipico è l'altimetro nella cabina passeggeri di alcuni voli di linea, che spesso salta di colpo da un valore molto preciso a un altro altrettanto preciso (per esempio da 9144 metri a 8839), dando l'illusione di una sensibilità straordinaria e di una manovra brusca in realtà inesistente.
L'errore sta nel fatto che l'altimetro rileva la quota esprimendola in piedi e arrotondandola ai mille piedi più vicini. Questo valore arrotondato (nell'esempio, rispettivamente 30.000 e 29.000 piedi) viene poi convertito in metri, producendo un numero la cui precisione è frutto esclusivo della conversione ed è ingannevole.
La conversione da un sistema di misura a un altro crea facilmente decimali che possono dare un'impressione errata di precisione. Se leggete che una casa dista da un'altra 1609 metri, probabilmente si tratta semplicemente della traduzione maldestra della distanza stimata informalmente a un miglio; se sentite che si stima che un ricercato pesi 77 chili, la sorprendente precisione del dato è presumibilmente frutto della conversione della stima anglosassone di 170 libbre (che magari ha un margine d'errore di 10 unità).
La falsa precisione si manifesta spesso anche in informatica: se provate a chiedere a Google o Wikipedia dove si trova il Lago di Lugano, otterrete coordinate geografiche precisissime, come per esempio 45.983333 nord,8.966667 est. Ma si tratta di un'indicazione priva di senso, perché un lago ovviamente non si trova in un singolo punto e quindi coordinate così precise sono ingannevoli, specialmente se su di esse si costruiscono dei calcoli di distanza.
Il problema della falsa precisione è che porta spesso a una falsa autorevolezza: senza un'indicazione del margine d'errore, i dati sembrano molto più esatti di quello che sono realmente e possono portare a conclusioni errate. Per esempio, un sondaggio può indicare che un candidato ha il 44% delle preferenze e l'altro il 41%. Il primo sembra quindi chiaramente in testa: ma se il margine d'errore è il 3% in più o in meno, la situazione reale potrebbe benissimo essere invertita.
Fonti: Fallacyfiles,
Hypertextbook,
Naked Security.
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