İstatistik, belirli bir amaç doğrultusunda veri toplama, bu verileri tablo ve grafikler ile özetleme, sonuçlarını yorumlayarak açıklama, elde edilen bilgilerle kararlar alma ve çeşitli konularda geleceğe yönelik tahminlerde bulunma gibi süreçleri kapsayan önemli bir analiz aracıdır. Ancak, bu analiz aracı yanlış yorumlandığında veya kasıtlı olarak saptırıldığında, gerçekler çarpıtılarak kamuoyu yanıltılmaktadır. Bu nedenle istatistiksel analizlerde dikkat edilmesi gereken önemli unsurlar vardır. Bu unsurlardan biri, analizlerde kullanılan örneklemdir. Eğer bir araştırmada tüm popülasyonu temsil etmeyen, yalnızca belirli bir grup üzerinde yapılan küçük bir örneklem seçilir ve değerlendirilir ise, elde edilen sonuçlar yanıltıcı olmaktadır. Örneklem seçiminde yapılan hatalar, yanlış sonuçların, doğru olarak değerlendirilmesine yol açmaktadır. Örneğin, bir sağlık araştırmasında yalnızca belirli bir yaş grubu veya coğrafi bölgeden kişiler incelendiğinde, elde edilen bulguların toplumun geneline uygulanmış gibi sunulması, kamuoyunu yanlış bilgilendirmeye yol açan tipik bir veri çarpıtma örneğidir. Veri analizinde yalnızca örneklem seçimi değil, verilerin işlenme biçimi de büyük önem taşımaktadır. Araştırma sonuçları beklenenden farklı olduğunda, yalnızca olumlu sonuçlar vurgulanarak raporlama yapılabilmektedir. Bu şekilde verileri çarpıtma yöntemini, birçok şirket ve kamu kurumu ne yazık ki sıkça kullanmaktadır. Örneğin, iş gücü istatistiklerinde belirli bir sektördeki yüksek işsizlik oranı gizlenip, yalnızca düşük işsizlik oranını gösteren alt gruplar öne çıkarıldığında, kamuoyu bu konuda yanlış bilgilendirilmiş ve gerçekler saptırılmış olmaktadır. Benzer şekilde, zaman dilimi seçimi de analiz sonuçlarını etkileyen önemli bir faktördür. İstatistiksel çalışmalarda, verilerin yalnızca belirli bir zaman dilimini kapsaması, daha geniş zaman dilimindeki eğilimlerin göz ardı edilmesine yol açabilmektedir. Örneğin, ekonomik büyüme araştırmasında yalnızca belirli bir yılın verilerinin dikkate alınması, uzun vadeli ekonomik dalgalanmaları gizleyebilmektedir. Bu nedenle, zaman dilimi ve kapsamın dikkatle belirlenmesi önemlidir. İstatistiksel analizlerde sıklıkla yanlış anlaşılan bir diğer kavram ise korelasyondur. İki değişken arasındaki korelasyon, birinin diğerine sebep olduğu anlamına gelmemektedir. Örneğin, “X değişkeninin artışı Y değişkeninin artışına yol açar” şeklinde yapılan bir çıkarım her zaman doğru değildir. İki değişken arasındaki ilişki, başka faktörlerden de etkilenebilmektedir. Bu nedenle, korelasyon sonuçları sunulurken neden-sonuç ilişkisi konusunda dikkatli olunmalıdır. Grafik kullanımı ise istatistiksel verilerin daha anlaşılır hale getirilmesinde önemli bir araçtır. Ancak, grafiklerin oluşturulma biçimi verilerin anlamını değiştirebilmektedir. Grafiklerde eksenlerin ölçeklendirilmesi veya başlangıç noktalarının değiştirilmesi, verilerin daha dramatik ya da daha önemsiz görünmesine yol açabilmektedir. Örneğin, eksenlerin sıfırdan başlamaması küçük bir değişikliği, büyük bir dalgalanma gibi gösterebilmektedir. Bu nedenle grafiklerin ölçeklendirilmesi dikkatle incelenmelidir. Son olarak, ortalama değerlerin sunulma biçimi de analiz sonuçlarını etkileyebilmektedir. Ortalama, verilerin merkezi eğilimini gösterse de aşırı uç değerler ortalamayı çarpıtabilmektedir. Eğer veriler uçlarda yoğunlaşıyorsa, medyan gibi alternatif ölçütler daha doğru bir temsil sunabilmektedir. Bu yüzden sadece ortalama değerlerin değil, diğer istatistiksel ölçütlerin de değerlendirilmesi gerekmektedir. Sonuç olarak, her alanda yapılan araştırmaların neticesinde elde edilen veriler istatistiksel olarak doğru değerlendirildiğinde gerçekleri ortaya koyarken, hatalı veya kasıtlı olarak çarpıtıldığında ise gerçeklerin yerine farazi sonuçlar ortaya konularak kamuoyu hem yanlış bilgilendirmekte hem de yanlış yönlendirmektedir. Bunun en bariz örneği yıllardır TUİK’in açıkladığı aylık ve yıllık TÜFE ve ÜFE oranlarıdır ki toplumun büyük bir kısmı açıklanan rakamların doğruluğuna inanmamaktadır. Çoğu zaman piyasa gerçekleri ile uyuşmayan ve sayısal veri oyunları ile saptırılan TÜFE ve ÜFE oranları, aylık ve yıllık enflasyon oranlarının belirlenmesinde kullanılmaktadır. İşçiler, emekliler, asgari ücretliler ve memurlar için belirlenen zam oranlarında enflasyon oranları dikkate alınmaktadır. Ancak, enflasyon oranlarının sayısal manipülasyonlar ile olduğundan daha düşük gösterilmesi, bu kesimlerin daha düşük zam alarak mağdur olmalarına neden olmaktadır. Bu nedenle, verilerin toplanması, analiz edilmesi ve sunulması süreçlerinde hem araştırmayı yapanların hem de sonuçları yorumlayanların doğru ve tarafsız bir yaklaşım sergilemesi son derece önemlidir. Verilerin objektif bir şekilde işlenmesi, güvenilir sonuçların elde edilmesini sağlarken, manipülasyonlar ile kamuoyunun yanıltılması, toplumsal güvenini zedelemekte, aidiyet duygusunu yıpratmakta, toplumsal barış ile huzuru olumsuz etkilemektedir. Unutulmamalıdır ki kısa vadeli çıkarlar uğruna yapılan hatalar, uzun vadede ciddi toplumsal sorunlara yol açarak toplumun güven duygusunu yok etmektedir…
