В этом вам помогут проверка гипотез и метод выборки.
Если вы возьмете горсть семян из мешка – то, что будет у вас в руках – это выборка, а весь мешок – это исходная совокупность.
Выборки используют для презентации статистической информации во многих сферах, а в бизнесе – в особенности. Работа с выборками при правильном подходе может быть очень эффективной.
Смотрите: если мы возьмем существующую выборку за определенный период времени, то сможем рассматривать ее как образец того, что будет происходить с исходной совокупностью на долгосрочной основе, причем степень вероятности здесь будет достаточно высока.
Например:
Предположим, вы управляющий компании, и хотите определить средний чек последних 10 тысяч заказов. Конечно, вы можете быть на 100% уверены, если возьмете и исследуете все 10 тысяч заказов. А можете взять всего 50 заказов, и быть на 99% уверены.
Но как такое возможно?
Если мы знаем, что исходная совокупность распределена в нормальной степени, у нас есть значения среднего показателя и стандартного отклонения на руках, мы сможем подсчитать вероятность того, что выборка определенного размера будет вести себя таким же образом, как и исходная совокупность. Таким образом, выборка может сэкономить как время, так и деньги во многих ситуациях.
Проверка гипотез также помогает в принятии решений.
Например:
Возьмем пекарню, владелец которой решает, что не начнет выпускать новый ассортимент кондитерских изделий, пока не будет доказана гипотеза, что тесто, изготавливаемое по новому рецепту, достаточно популярно, по крайней мере, у шести из десяти покупателей. Пекарня организует исследование рынка, которое показывает, что с 99% вероятностью более 60% покупателей думают, что новое тесто – отличное.
Существует 1% риска того, что результаты исследования не точны, но такая маленькая погрешность является приемлемой, и изделия из нового теста включаются в основной ассортимент.
В этом случае тестирование гипотезы является процедурой, которая минимизирует риск принятия неверного из-за недостатка информации решения.