Statistica: Date și informații, eșantioane și populații

Deși avem tendința de a folosi datele și informațiile în mod interschimbabil în conversația normală, trebuie să le considerăm ca lucruri diferite atunci când ne gândim la statistici. Datele sunt numerele brute înainte de a face ceva cu ele. Informațiile sunt produsul aranjării și rezumării acestor numere. Dacă rezumați niște date calculând media (scorul mediu) sau producând un tabel care arată, de exemplu, câți studenți au obținut nota 10, câți 9, etc., ați transformat datele în informații.

Imaginați-vă că unul dintre produsele de înaltă calitate, dar de vânzări mici ale Foothill Mill este Easy Bounce, o șosetă amortizată care ajută jucătorii de baschet să nu-se învinețească la picioare atunci când fac sărituri. John McGrath i-a dat lui Ann și Kevin sarcina de a găsi noi piețe pentru șosetele Easy Bounce. Ann și Kevin au decis că o bună extensie a acestei piețe o reprezintă jucătorii de volei din facultate. Înainte de a începe, vor să afle ce mărime poartă jucătorii de volei de la facultate. Mai întâi, trebuie să adune niște date, poate apelând la unii manageri de echipamente de la colegiile din apropiere pentru a întreba despre șosetele de volei ce dimensiune au fost folosite în sezonul trecut. Apoi vor dori să transforme aceste date în informații aranjând și rezumând datele lor, comparând chiar și dimensiunile șosetelor de volei utilizate la colegiile din apropiere cu dimensiunile șosetelor vândute jucătorilor de baschet.

Poate părea evident, dar o populație este toți membrii unui anumit grup. Un eșantion este format doar din unii dintre membrii populației. Același grup de indivizi poate fi o populație într-un context și un eșantion în altul. Femeile înscrise la un curs de statistică formează populația de „femei înscrise la acest surs de statistică” și sunt, de asemenea, un eșantion din „toți elevii înscriși la acest curs de statistică”. Este important să fiți conștienți despre ce eșantion utilizați pentru a deduce ce populație.

Cât de exactă este statistica? La o inspecție atentă, veți constata că statisticile nu sunt atât de exacte; statisticile înseamnă „să știi când este suficient de aproape pentru a pune egalitatea”. Când faceți estimări, veți constata că aproape niciodată nu aveți dreptate exactă. Cu toate acestea, dacă faceți estimări folosind metoda corectă, rareori veți greși. Aceeași idee este valabilă și pentru testarea ipotezelor. Nu puteți fi niciodată sigur că ați făcut judecata corectă, dar dacă efectuați testul ipotezei cu metoda corectă, puteți fi sigur că șansa că ați făcut o judecată greșită este mică.

Un termen care trebuie definit este probabilitatea. Probabilitatea este o măsură a șansei ca ceva să apară. În statistici, atunci când se face o inferență, se face cu o anumită probabilitate că este greșită (sau cu o anumită încredere că este corectă). Gândiți-vă la repetarea unor acțiuni, cum ar fi utilizarea unei anumite proceduri pentru a deduce media unei populații, de mai multe ori. Inevitabil, uneori procedura va da o estimare defectuoasă, uneori vă veți înșela. Probabilitatea ca procedura să dea un răspuns greșit este pur și simplu proporția situațiilor în care estimarea este greșită. Încrederea este pur și simplu proporția situațiilor în care răspunsul este corect. Probabilitatea de a se întâmpla ceva este exprimată ca proporția situațiilor în care se poate aștepta să se întâmple. Proporțiile sunt scrise ca fracții zecimale, la fel și probabilitățile. Dacă probabilitatea ca cel mai bun vânzător de la Foothill Hosiery să realizeze vânzarea este de 0,75, trei sferturi din situații acesta face vânzarea.

Sursa: Mohammad Mahbobi and Thomas K. Tiemann, Introductory Business Statistics with Interactive Spreadsheets – 1st Canadian Edition, © 2015 Mohammad Mahbobi, licența CC BY 4.0

© 2021 MultiMedia Publishing, Statistica pentru afaceri. Traducere și adaptare: Nicolae Sfetcu