То, что мозг часто нас обманывает – это факт. То, что мы ленимся принимать взвешенные решения – это тоже факт. То, что в большинстве случаев рекомендуется использовать логический аппарат и подвергать сомнению интуитивный – это бесспорный факт. Книга «Инструменты мыслителя» о методах принятия решений об этом и пишет. Поэтому логичным будет заново познакомиться со статистикой, если вы её когда-то проходили, но её приемами пользоваться так и не научились.
Почему это важно? А ровно потому, что #статистика – это, скорее, наука о том, как доказать свою правоту. Сами по себе цифры – ничто. А вот их интерпретация – всё. И рассказать о том, что они в себе несут помогает именно статистический аппарат.
Многие её в ВУЗах недолюбливали. А всё потому, что нам не прививали к ней любовь. Не объясняли, что она вокруг нас. Что рейтинги работодателей и ВУЗов – это сплошная статистика. Рекомендации купить к телефону наушники и стекло – это тоже статистика ровно потому, что именно большинство других покупателей покупают именно такие товары вместе с телефоном. Аналогичным образом нам советуют фильмы, ролики на YouTube и друзей в Facebook.
Итак, что же полезного стоит помнить о статистических приемах:
1. Если вам говорят, что средняя зарплата на вашем предприятии 100 рублей, а вы вроде как и средний сотрудник, но получаете всего 50, то знайте, это искажение сделано, скорее, намеренно. Ибо самая низкая зарплата на вашей предприятии у курьера 20 тысяч, а у директора 180. Вот «в среднем» у них на двоих и получается 100.
Статистика не виновата. В этом случае её использовали не совсем корректно. И в таких случаях в поисках правды стоит дополнительно использовать расчеты моды и медианы. Так вы будете ближе к истине.
2. Не стоит путать причинно-следственную связь и корреляцию. В книге описывается много случаев, когда на первый взгляд корреляция есть (и даже расчеты это доказывают), но смысла в связи явлений нет абсолютно никакого. Есть смешной пример: для смеха построены графики участия в фильмах Николаса Кейджа с количеством утопленников в бассейнах. Графики почти идентичны.
3. В условиях нестабильности или волатильности финансовых рынков использовать статистику прошлых периодов с низкими аналогичными показателями не совсем корректно. Жизнь не развивается линейно, и всегда стоит учитывать вероятность наступления того или иного события, которые могут сломать вашу расчетную модель.
4. Если вы хотите изучить большой массив данных, то старайтесь сделать релевантную ей выборку. Ибо чем меньше общего у вашей выборки с реальными данными, тем недостоверней будут ваши выводы. Мусор на входе даст мусор на выходе. Это значит, что не стоит думать о том, что люди в России не голодают, стоя в очереди в Азбуке вкуса.
Чем хороша ещё эта книга, так тем, что каждый новый инструмент используется автором на неожиданном примере. Каждый раз вам предлагается на ходу запрыгнуть в автобус и мгновенно с помощью статистики принять решение о правильном выборе автобуса – едут ли в нем толстяки на конкурс поедания сосисок или члены иного сообщества. Иногда это достаточно забавно и демонстративно!
И хотя статистический инструмент во многом есть математический, трактовать его вы должны уметь правильно и осмысленно. Точные измерения – вторичны, а вот формулировка задачи и последующих выводов, не противоречащих здравому смыслу – это первично и является самым ценным вашим умением. Поэтому если вы уже умеете формулировать мысль, то вам следует также и научиться доказывать её правильность цифрами. И лучше, если они будут объективными.