向媒体和公众传达统计计算结果的一个大问题是我们如何传达不确定性。当然，大多数大众媒体似乎都喜欢一个硬性和快速的数字，尽管除了少数情况外，数字总是有一些不确定性。
那么，作为统计学家（或描述统计工作的科学家），我们如何才能最好地传达我们的结果，同时保持不确定性并使其对我们的受众有意义？
我意识到这实际上不是一个统计问题，而是一个关于统计的心理学问题，但它肯定是大多数统计学家和科学家会关注的问题。我想象好的答案可能比统计教科书更多地参考心理学研究......
编辑：根据 user568458 的建议，案例研究在这里可能有用。如果可能的话，请保持对其他领域的普遍适用的答案。
我感兴趣的具体案例就是一个很好的例子：通过大众媒体向政治家和公众传播气候科学。换句话说，作为一名科学家，你的工作是向记者传达信息，使他们能够毫不费力地将信息准确地传达给公众——即真相，尽管不一定是全部真相，通常不适合新闻报道。
一些特别常见的例子可能是本世纪剩余时间变暖程度估计中的不确定性，或者特定极端天气事件的可能性增加（即响应“这场风暴是由气候变化引起的“类型问题）。
这就是 Gerd Gigerenzer 过去一直在做的事情：http ://www.amazon.com/Reckoning-With-Risk-Gerd-Gigerenzer/dp/0140297863/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1335941282&sr=1- 1
编辑以总结我认为可能是 Gigerenzer 的意思：
据我了解，Gigerenzer 建议以不同的方式传达风险。以传统方式，一种治疗（他对医学统计感兴趣）被报告为具有将疾病减少一定百分比的效果。例如，“每天吃 100 根香蕉可将患脚趾甲癌的风险降低 50%”。这似乎是吃香蕉的巨大好处。问题是脚趾甲癌的患病率并不高。让我们假设，有一种疾病叫做“脚趾甲癌”，它的患病率是 100000 人中的 1 人。Gigerenzer 建议报告患趾甲癌前后的绝对概率——例如“将患趾甲癌的风险从 0,001% 降低到 0,0005%”——这在罕见疾病的情况下就没有那么令人印象深刻了。
2003 年，《皇家统计学会杂志》(A) 上发表了关于风险交流的系列文章。
我对第一个的参考是：
JR统计学家。社会党。A (2003) 166，第 2 部分，第 205-206 页
从那里你可能会找到整个系列，他们可能对这个问题感兴趣。
我认为博彩公司的赛车术语可能更容易被公众理解，例如某些特定事件发生的几率可能是 50-50，或者，作为另一个例子，可能有 9-1 的几率会产生影响在规定的范围内，发生某些不太可能发生的特定事件的风险为 100-1。就可能出现的潜在利益或损害而言，这需要与风险相平衡。例如，如果一个人不看就以行人的身份过马路，一个人可能有 75% 的运气是幸运的，但事故的后果可能是灾难性的。