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统计学对我们工作生活有哪些影响

文章发布:2018-07-11 来自:育德会计培训

统计学对我们工作生活有哪些影响,影响几乎无处不在,首先,我们来举个栗子,你知道“少数服从多数”原则吗?  

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对于如何解决公司亏损问题,展开了一次调查活动。  

调查结果如下:  

三分之一的人认为,在不削减成本费用的情况下,提高销售价格;  

三分之一的人认为,应该削减成本;  

三分之一的人认为,应该削减管理人员。  

最后就是:  

三分之二的人同意削减成本费用,三分之二的人反对削减成本,三分之二的人反对削减管理人员。  

在满足一群人的同时放弃了更大一群人,每位参与调查人的立场都是理性符合逻辑的,但是把上面最后的结论汇总起来,就是一出闹剧。 

这个原则简单明了,看似公平,实际上仅仅能在涉及两种观点的时候取得最佳成果,只要多于两种,处于大多数人的喜好,就会有自相矛盾的地方。  

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统计学在百度百科上的定义是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学,通过搜集、整理、分析统计行的方法论科学。  

数据就好比是一个计算机,如书中所说,当我们的命令输入错误时,出来的结果也是错误的。在统计动作开始之前,我们需要反复自问,我所设想的结论是否存在可能性的联系?我们的结论是否还符合常识性逻辑?现象的发生存在着太多的巧合性与可能性。  

我们不能在股市里看到穿红衣的叔叔大赚了一笔就开始统计红色衣服对赚取股票的推动性。统计必然花费心力与时间去支持最后你想要得出的结论,而数据支撑的统计一旦出来,总会产生一定的新影响,在人们的脑子里产生新认知。统计数据不能为了推出我们的结论而通过改变数据摆列方式,隐藏部分数据等等方式来刻意推出最后的结论。  

如今,对数据进行搜集的方式越来越简单粗暴,而分析数据更是轻而易举了,只要输入计算机中,强大的计算功能能够免去很多人力。在每天都能出来一个“惊世骇俗”的新结论的时代里,我们逐渐开始对这些结论失去信任,失去兴趣。当然不乏有一些人依旧对这些结论深信不疑。在这个速食化的时代里,数据的统计在很多时候失去了正确性和可信性。  

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而作为被统计结论统治的我们同样需要擦亮眼睛,保持理性科学的态度去看待统计数据以及结论。数据终究是机械化的,它是各种不同发生的结果。当我们需要知道两种或者多种发生的联系时,需要考虑的影响因素有很多。  

如书中所提到的就有,对于数据做的回溯性研究还是进行未来预测?如何避免幸存者偏差带来的错误结论?对于显示数据的图像如何布置横纵轴?时间间隔如何合理安排?即使结论出来后我们依旧需要不断推敲数据统计过程。

分解数据是否还能使得结论成立?跳出作者的思维方式,是否存在潜在性的自选择偏差?当我们对一个新兴结论产生强大质疑时,可以通过以上步骤去推导数据是否支持这个结论。  

本书通过例子来说明各种统计结论的数据推导过程中出现的偏差。 

棒球选手的新袜子,连续投出好球不可避免的存在巧合的可能性,符合逻辑的数据才是正确支持结论的骨架。伯克利对于女性研究生的录取率低在考虑选择专业的录取率后结果却会截然相反。而公司的成功经营、飞机的受损情况等等都是我们眼睛所看到的现象,现象的背后都存在这种种其他情况,数据不是只能被看到,还需要挖掘。

  

数据的背后存在许多影响因素,不同的统计方法能够推出不同的结论,在这个每天都有新兴统计结论碰撞的时代,保持理性,学会筛选才能接收到健康的数据信息。  

关于统计学的一些内容:  

1.我们不可能通过数据得出完全确凿的真相,只能通过合理控制误差来无限接近真相;  

2.最大的风险从来就不是那些我们能看得见、算得出的,而是那些看上去似乎概率很小,我们认为一辈子都不可能发生的风险。它们的确会发生,而且比我们想象的要频繁得多。  

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