Nem túlzás azt állítani, hogy a statisztikával nap mint nap találkozunk. Ha megemlítik a statisztikát, a legtöbben számok halmazára és színes ábrákra, előrejelzésekre
gondolnak, pedig a statisztika világa ennél sokkal tágabb. Ahhoz, hogy megérthessük a körülöttünk lévő világot, információra van szükségünk. Habár maga az emberi agy is remekül szerzi meg és rendezi az adatokat, információkat, tehát előrejelzéseket gyárt, megvizsgálja a dolgok legvalószínűbb kimenetelét, mégis sokszor el kell szakadnunk a "belső statisztikusunktól". A különböző elméleti és gyakorlati problémák jobb megértéséhez konszenzuson alapuló statisztika tudományához kell fordulnunk. A statisztika a számszerű információk feldolgozásával foglalkozik; az információkat összegyőjti, feldolgozza, elemzi és publikálja-objektív igényességgel-.
Amíg nem kerültem be az egyetemre, nem gondoltam volna, mennyi statisztika vesz körül minket. A tanárom volt az, aki felnyitotta a szemünket, és óráról órára hangsúlyozta a statisztika fontosságát.
"Ha tudod alkalmazni a statisztikát, olyan eszköz kerül a kezedbe, amivel majdnem bárhol, bármilyen munkahelyen megállod a helyedet."
Ez sem volt túlzó megállapítás, mert a statisztikára igenis szükségünk van, de sokak ezzel nincsenek tisztában. Én sem voltam, pedig gyakran találkozunk vele médiában (tv műsorok, újságok), interneten, számos tudományterületen (pl.: közgazdaságtan).
Úgy gondolom, ez a bejegyzés hasznos lesz mindazoknak, akik még csak most csöppentek bele a statisztika világába. Segíthet abba, hogy megalapozzuk a tudásunkat a témában és egy-két érdekességet is megosztok veletek.
A statisztika fogalom, de gyakorlat is
Több megközelítésben is lehet a statisztikára tekinteni. A különböző definíciók abban többnyire megegyeznek, hogy a statisztika: fogalom, tudomány, gyakorlati tevékenység, és mutatószám egyszerre. Fogalmi magyarázata szerint megfigyelésekből és kísérletekből származó adatok elemzése, azokból következtetések levonása. A tudományosság szerinti definíció úgy írja le a statisztikát, mint a valóság tényeit és tömegjelenségeket számszerű és tömör formában leíró elméleti területet. Tevékenység szerint, gyakorlati tevékenység, ami az adatgyűjtéstől a végső mutatószámok előállításáig zajlik és ezáltal a gyakorlati folyamatok módját, lefolyását meghatározza.
A kezdetek kezdete
Már időszámításunk előtt is jelen volt a statisztika, bár sokkal kezdetlegesebb formában használták elődeink. Maga a statisztika, mint tevékenység, az állam kialakulásával egyidős, ugyanis a matematikai eszközöket igénybe vevő államháztartásban volt jelentős szerepe (status=állam). Vagyis az állam számon tartotta az erőforrásokat és a társadalmi jelenségeket (népesség, termelés, betegségek).
A sumérok i.e. 3000-ben ékírásos táblákon a lakosságot összeírták.
Kínában a legendás kínai császár, Yao császár i.e.2358-2258 között népsűrűséget számíttatott.
Ezt követően a XVIII. században nagy előrelépések történtek, az addig nem sokat fejlődő területen. Ekkor élt a statisztika atyjának is nevezett Gottfried Achenwall, német származású filozófus, történész, közgazdász és statisztikus. Többek között ő volt az első, aki a „statisztika” szót használta és ő volt az első, aki grafikákat és táblázatokat kezdett használni a kapott adatok rendezéséhez. Ez azoknak is könnyebbé tette a jelenségek megértését, akik nem ezen a tudományterületen alkottak, annak ellenére, hogy itt még egyszerűen „matematikaként” gondoltak a számokkal foglalkozó „statisztikára”.
A statisztika másik jeles képviselője az angol származású Francis Galton. A 19.század polihisztorának köszönhetjük olyan gyakran használt fogalmainkat, mint, a szórás vagy a normál eloszlás. Emellett elsőként írta le a regressziót és készítette el a Galton-deszkát.
A Galton-deszka egy lejtősen felállított, egyenlőszárúháromszög alakú deszka, melynek a felső csúcsától az alaplapja felé golyókat lehet legurítani, melyek az útjukba eső akadályokon 1/2 – 1/2 valószínűséggel térnek el jobbra illetve balra, míg végül kis dobozokban gyűlnek össze.
A statisztika, mai értelmezését csak a XIX. században nyerte el, amikor a kapitalizmus elterjedése, a társadalomtudomány és orvostudományok fejlődése kezdetét vette. Mivel a népesség és a termelődés koncentrálódott, nem voltak megfelelőek a korábbi egyszerű statisztikai módszerek: szükségszerűvé vált a fejlődés és növekedés pontosabb nyomon követése.
A sokszínű statisztika
Alapvetően két nagy területe ismerjük a statisztikának, ezek a leíró statisztika és következtető statisztika. Míg a leíró statisztika a meglévő adathalmazt elemzi, tömöríti, és megmutatja a jellemző értékeket, addig a következtető statisztika, az adatok „formájából” ad információt rejtett struktúrákról vagy értelmezi a lehetséges és valószínű történéseket. A leíró statisztika az alábbi mutatókkal dolgozik leginkább (Falus-Ollé, 2000):
Gyakoriságok (abszolút, relatív, kumulatív)
Középértékek (átlag, módusz, medián)
Szóródások (szóródási terjedelem, interkvartilis félterjedelem, átlagos eltérés, variancia, szórás, relatív szórás)
Korreláció (korrelációs együttható)
Példa: A vizsgált minták átlagéletkorának számítása
A következtető statisztika célja tömören a megfelelő minta kiválasztása, hipotézisvizsgálat és előrejelzés, ide tartozik: mintavétel, becsléselmélet, hipotézisvizsgálat stb.
Például: Mintavétel --> A célpopulációból egyéneket választunk ki a vizsgálatunkhoz. Ezt mintának nevezzük.
Alkalmazási területei szerteágazóak, ugyanis a legtöbb tudományterületen alapvető jelentőségű a jelenségek pillanatnyi tulajdonságainak meghatározása (leíró statisztika) és az abból levonható következtetések (következtető statisztika). A teljesség igénye nélkül, az alábbi területen alkalmazunk statisztikát:
biostatisztika vagy biometriademográfiafizikai
statisztikagazdasági
statisztikakémiai
statisztika vagy kemometriaközgazdasági
statisztika vagy ökonometriapolitikai
statisztikapszichológiai
statisztika
társadalomstatisztikaterületi
statisztika
A statisztika felelősség
Órákon sokszor hallottuk, mekkora felelősséggel jár az, ha adatokkal dolgozunk. Az adatokból nyert eredmények segíthetnek különböző problémák, összefüggések feltérképezéséhez. Ezek alapján pedig többek között segíthet abban, hogy fejleszthessünk dolgokat (pl.: gyógyszercégeknél), vagy különböző problémákra találhassunk megoldásokat. Viszont ahhoz, hogy érvényes és megbízható adataink legyenek megfelelően kell alkalmazni a statisztikát. Nem hagyhatjuk ki a számunkra nem tetsző adatokat, ezáltal manipulációt okozva a későbbi eredményekben. Emellett óvakodni kell a túláltalánosítástól, a torzított mintavételtől és az eredmények félreértelmezésétől is. Mit is jelent ez és mekkora problémát okozhat a konszenzuson alapuló statisztika hanyag kezelése?
A hamis statisztikát a következő példával mutatnám be, ami megtörtént eseten alapszik: A Vioxx fájdalomcsillapítóval kapcsolatos, 2000-ben lefolytatott klinikai kísérlet etikai kérdéseket is felvet: a Vioxxot szedő páciensek közül öten kaptak infarktust, míg a Naproxent szedõ kontrollcsoport tagjai közül egyvalaki. A Vioxxot előállító gyógyszergyár szerint a különbség statisztikailag nem szignifikáns, tehát (szerintük) a két gyógyszer kockázata között nincs különbség.
Mészáros Adrienn
Hivatkozások
Falus, I., Ollé, J. (2000). Statisztikai módszerek pedagógusok számára. Budapest, Okker Kiadó.