Большинство публикаций про статистику начинаются с известного выражения: «Существует три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика». Отличная традиция, давайте ее поддержим. Основания для скептического отношения есть, и для начала рассмотрим их.
Числовые данные выглядят веско, академично, убедительно — это же цифры! То есть элита среди фактов. А уж если было проведено исследование… Как можно спорить с выводами, которые сделаны на основании статистических данных?
Ну например вот так.
Манипуляции со статистикой
Прежде всего, надо проверять все эти «исследования». Что делать сложно, дорого, трудоемко, а зачастую и вовсе нереально. Вы же не будете покупать аналогичное уникальное оборудование, летать в прошлое, набирать полные больницы пациентов с определенными диагнозами, самостоятельно пересчитывать трафик на локациях и т.д.
Обычно мы принимаем все на веру. Никто кроме авторов исследований не знает, как на самом деле собирали исходные данные, какие из них попали в выборку, а что подчистили для красивой диаграммы.
Кроме того, ошибки бывают и случайно. Помните эпоху шпината? Когда не там поставили запятую в исследовании о содержании железа в зелени, все решили, что это чудо-трава, и стали пичкать ею детей. Прошло много лет, прежде чем удосужились проверить и снизить показатель в 10 раз. Но образ суперполезной зелени за шпинатом закрепился, похоже, навсегда – его до сих пор рекомендуют диетологи и врачи.
Ладно, пусть все цифры собраны добросовестно, никаких подчисток и опечаток нет. Теперь-то можно верить статистике? Как бы не так! Важно в каком виде ее покажут. Возможны такие манипуляции:
- Выборочный охват. Достаточно взять показатели за удачный период, и продукт демонстрирует рост продаж, а компания прибыльность. Хотя в целом ситуация может быть другой.
- Среднее вместо медианы. Если сложить оклады вахтеров и топ-менеджмента, получится бесполезная и ложная «общая картина».
- Игра со шкалами. Наводим мощную лупу на ось Y, и незначительная рябь по вертикали начинает казаться обвалом или взлетом. Часто применяется в курсах валют, ценных бумаг и акций.
- Относительные значения. Без инфографики тоже можно: вдвое выросло, втрое снизилось. Звучит громко, а реальные изменения могут быть незаметными. Например, было 2 – стало 4 (при общих объемах в сотни или тысячи).
- Нерелевантные метрики. Охваты вместо лидов, лиды вместо конверсий, конверсии вместо продаж — по одной и той же аналитике интернет-магазина можно построить множество разных отчетов. Одни из них рапортуют о победе над рынком, другие фиксируют провал рентабельности и убытки.
- Экстраполяция. Это мое любимое, тут лучше показать на картинке:
Ничего страшного, что ноль выше пересечения осей, так даже лучше. Классика жонглирования цифрами как раз в том и заключается, чтобы выстроить их под определенные выводы.
Наконец, и тоже в любимчиках – перлы с сайта Spurious Correlations. Там берут статистические данные с открытых источников и сопоставляют их для выявления корреляций. Выглядят они, например, так:
На графике выше наглядно показана убедительная связь между популярностью имени Киллиан и возвратами автомобилей из-за проблем с подушками безопасности.
Там полно чудесных корреляций. Среди них:
- Текущее расстояние от Сатурна до Солнца — количество поисков в Google по запросу «Как сделать ребенка».
- Популярность имени Маргарита — кражи машин в Индиане.
- Запрос в Google «Тейлор Свифт» — использование топлива на Вирджинских островах.
- Объемы ГМО при выращивании кукурузы в Канзасе — количество почтальонов в том же Канзасе.
- Популярность мема про парня, который оглянулся на чужую девушку — объем энергии, генерируемой гидроэлектростанциями Туркменистана.
- Потребление маргарина — количество разводов.
- Количество судей в Индиане — просмотры сериала «Теория большого взрыва».
Все эти корреляции настоящие. Они видны по реальным статистическим данным, на основании масштабных официальных исследований. Каждая находка снабжена графиками за много лет наблюдений.
Однако в том и проблема, что даже настоящие и полные цифры сами по себе никакой особой ценности не представляют. Все решает интерпретация.
Когда мы пользуемся чужой статистикой, она редко предоставляется бескорыстно и объективно. Обычно кто-то хорошо вложился в эти цифры, пытается чего-то лоббировать или продать с их помощью. Примерно как врачи в белых халатах на экранах телевизоров, пока их не запретили, наконец, в законе о рекламе.
А закона о статистике пока нет. Поэтому каждый использует ее как хочет. Одни данные утаивает, другие фальсифицирует, третьи показывает тенденциозно. И обязательно сопровождает выводами.
Готовые выводы, да еще на основании цифр — это удобно, конечно. Но спасибо, лучше не надо. Мы как-нибудь сами.
Как пользоваться статистикой
Действительно, лучшие цифры как подарок: должны быть собраны собственными руками.
С легким допущением к ним можно отнести и цифры, собираемые при помощи вендоров. Например, web-статистика по нашим собственным сайтам, строго говоря, не всегда такая уж «личная». Сохраняется риск ошибок на стороне счетчиков.
Не потому что Яндекс или Google коварно обманут с числом посещений, действиями пользователей на сайте. Бывают задвоения при неправильной настройке, можно случайно потерять полезный трафик из-за собственных фильтров, легко промахнуться с таргетингом, потерять часть данных из-за блокировок cookie.
К сожалению, даже полностью «свои» данные при ближайшем рассмотрении не совсем таковы, их сложно контролировать досконально.
Тем не менее все собственные наблюдения – однозначно, лучшие. Золотой фонд статистики можно дополнять сведениями от партнеров, отраслевым нормированием и далее по нисходящей, со все большими рисками и сомнениями.
Но даже такие цифры полезны. Их можно использовать по-разному:
- простым поиском составить первичный список конкурентов,
- оценить их расположение по онлайн-картам,
- прикинуть численность населения по данным 2ГИС,
- полистать публикации о сезонных колебаниях спроса,
- добавить еще пару метрик по вкусу — и бизнес-план почти готов.
Конечно, хочется брать цифры в основу любых рассуждений, планов и решений. По большому счету вопрос стоит не так: стоит ли использовать чужую статистику. Речь исключительно о степени доверия к ней.
И вот здесь начинается самое интересное. Оценка достоверности числовых данных — задача гораздо более сложная, чем их получение.
Как оценить достоверность данных
Есть формальные и относительно простые приемы. Сначала стоит провести отсев явных фейков, всевозможной числовой ерунды. Проще всего это делать по авторитетности источников. Условно, данные с РБК – хорошо, пост от юзера Вася200208 в соцсети – плохо.
Далее, смотрим актуальность. Исторические данные даже для выявления трендов сейчас подходят разве что с натяжкой. Какая разница, что там за динамика была до ковида и последующих событий. Фраза «Там уже их нет» из «Служебного романа» описывает не только ситуацию с гусями в СССР, но и много нынешних остатков по куда более широкому ассортименту.
Поэтому статистика нужна по возможности свежая. Дата публикации не всегда говорит о том, когда собирались данные. Тут уже надо покопаться.
Не помешает проверить хотя бы в нескольких разных источниках, лучше больше. Вдруг где-то ошиблись, показали только часть, мало ли еще бывает «нестыковок».
Солидные исследования всегда показывают методологию. Там должны быть все подходы, способы сбора информации, допущения, формулы. Как говорится, не приглашайте меня на вечеринку, если она не похожа по прозрачности на «Рейтинги Рунета». Но и они сталкивались с накрутками и подтасовками. Некоторые участники специально завышали количество сертификатов, вымогали отзывы с клиентов — все ради более высоких строчек.
Проверять «этичность» данных – от лукавого. А вот подумать об аффилированности участников процесса, пожалуй, стоит. Здесь придется выключить калькулятор, активировать гуманитарное полушарие мозга и задаться вопросом «Кому это выгодно?».
Сам факт публикации определенной статистики иногда может навести на мысли о том, кто за этим стоит и что вообще происходит. Особенно если речь не о регулярных публичных сведениях, а произошел внезапный «слив».
Кстати о них. Одно дело игнорировать чужую мораль, и немного другое — поступиться собственной. Большое число данных доступно, как бы это помягче, в серой зоне. Через хакерские базы данных, справочные боты в Telegram и прочие мутные схемы. Как ни печально, там довольно много настоящей информации. Актуальной, хорошо структурированной, достоверной. С учетом активности жуликов еще и полной. Флеш-рояль по ключевым характеристикам! Пользоваться ли этим великолепием и как именно – каждый решает сам.
Мой общий вывод по статистике: она похожа на Интернет. Очень много всего, по большей части условно бесплатно или дешево. При этом качество данных оставляет желать лучшего, проверять их бывает очень сложно и трудоемко. В конечном счете, только вы сами решаете, чему верить или нет, какие цифры отобрать для анализа и своих выводов.
P. S.
У этой темы есть еще один ракурс, возможно, самый важный. Будущее не предопределено. Там, где одни получили выдающиеся результаты, вас может ждать провал. На том же самом рынке, с похожим продуктом для тех же сегментов целевой аудитории. По цифрам все сходится, а по факту – нет.
Обратное тоже верно: если статистика выглядит удручающе, вы все еще можете преуспеть. Все шансы были против, а ребенок вырос чемпионом. Кукушка поленилась с диагнозом, а он прожил до ста лет.
Мы можем пользоваться историей в числовом выражении, но свою собственную историю пишем сами.
Будьте приятным исключением из любой статистики. Михаил Жванецкий однажды сказал: «Я так рад, что своею жизнью подтверждаю чью-то теорию». Представьте, насколько приятнее послужить ее опровержением.
Читайте также:
Как всё грамотно в статье ! И ответ есть, всё ли здесь достоверно :
"в том и проблема, что даже настоящие и полные цифры сами по себе никакой особой ценности не представляют. Все решает интерпретация"
Я доверяю только той статистике, которую сам сфальсифицировал.
"Призрачно все в этом мире бушующем" ) (с)
Статистика то как раз работает. В умелых руках! А в неумелых....говорить не о чем. Не в статистике дело, а в криворукости. Для многих проблема - даже имея исходные данные выстроить глубокую сеть, дерево решений, дерево регресии или дерево моделей... подобрать метрики и выбрать (некоторые пакеты уже давно это автоматизируют) оптимальную модеть - что для прогноза, что для дитагностики. Да и исходные данные - кто конкретно вот так без гугления скажет, что делать с пропущенными данными, какие тут варианты? А уж чем бустинг от беггинга отличается - это вообще беда! Как задачи то подчиненным ставить с таким пониманием "статистики"? Не смогут малограмотные менеджеры это делать. Балуются с общещоступными сетями, а реально применить статистику или машинное обучение конкретно, в промышленном ключе или а аналитике - это очень трудно. Статистика и машинное обучение работают у тех, кто умеет и разбирается.
В России издается один журнал по эконометрике, а вот небольшой список журналов не на русском языке по статистике и эконометрике. Есть некоторая разница.
Например, есть телефонные опросы, те кто их проводят утверждают, что у них статистически корректно подобрана аудитория опроса, характеристики аудитории соответствует характеристикам населения.
Может быть, не знаю. Но я знаю другое, что очень многие отказываются от участия в опросах, как и я сам.
Значит они проводят опрос, только среди тех, кто согласился на опрос и принял какие-то правила игры (дал согласие на обработку персональных данных), ну или заинтересовался какой-то денежной премией. А это уже определенный критерий, который влияет на результат, тем более, если речь идет не о формальных показателях, а об отношении к чему-то.
В эконометрике это называется смещением самоотбора.
Вообще, статистику должны знать профессионально маркетологи и аналитики. А менеджеры - знать основные идеи, термины и подходы. А то почитаешь тут тексты - о чем угодно словоблудие, а как до дела дойдет - "ну не работает и все".
Если публика не понимает мысла ценовой эластичности спроса, то как же ей понять зачем использовать логарифмические шкалы переменных в уравнениях множественной регрессии? И т.д. и т.п. Понятно, что это скучно и трудно, то ли дело о терминах толковать, вести философские споры ни о чем. Схоластика затягивает видимостью логики! Это как способ времяпровождения топов - на совещаниях - способ сделать хоть как-то выносимым офисное пребывание, размазать ответственность, "транслировать" риски на соседние подразделения, сыграть в "театр" "горения на работе", спрятаться от реальной работы и т.д..
Совершенно верно.
Автор не указал, что он понимает под статистикой. Экономическая статистика, электоральная статистика, медицинская статистика, статистика производства и продаж и корпоративная статистика, демографическая статистика и другие виды имеют мало общего с точки зрения целей и методологии исследований, источников данных, применяемых статистических критериев, процедур обработки и представления результатов и далее по списку. И, если какое-то исследование опубликовано, то там представлены ответы на все эти вопросы.
Сравните заголовок статьи с подзаголовком.
Почему бы не сузить тему и не говорить о том, в чём автор лучше ориентируется.
Заголовки часто меняет дорогая редакция, если кто еще не знает
Но при этом все виды манипуляций применимы, независимо от характера конкретных цифр. Конечно, радует когда методология прозрачна. В качестве примера привел "Рейтинги Рунета", где она была по крайней мере. Но даже при озвученных правилах игры дьявол всегда в деталях, а особенно в подаче
Киношный пример того, как это происходит -- "Золото" с Мэттью МакКонахи. Подмена проб по открытой и более того регламентированной процедуре помогла доказать наличие золотоносной жилы. Ближе к брутальной реальности -- Элизабет Холмс из Theranos, та что обещала все анализы мира по капле крови
Наличие "источников, критериев, продедур и представления" не решающий фактор, к сожалению. Но и это еще не все. Если прочитать статью (внезапно, да )) то может стать заметно, что и ВЕРНЫЕ ИСЧЕРПЫВАЮЩИЕ сведения никаких правильных выводов не гарантируют
Если Вы хотите поговорить о мошенничестве, манипуляциях с данными, прямом обмане и др. и пр. - при чем здесь статистика (любая), анализ данных (любой) и - в общем случае - математика. Или любая (!) другая научная дисциплина.
В медицинских исследованиях это полная потеря репутации и огромные штрафы, если фармкомпании такое допускают, и их ловят за руку.. В экономических исследованиях все источники проверяются под микроскопом, иначе в выводах нет никакой ценности. Демографическая статистика использует только официальные данные, которые пытается проверить косвенными методами.
Отделите мух от котлет. А науку от уголовщины.
Это статистика, простите, чего?
Почему не дизельгейт и подделка результатов тестов. Даже кино снимать не нужно.
Theranos - в чистом виде обман и подделка результатов. Доказано.
Что такое "верные исчерпывающие сведения" - статистика, увы, не знает, начиная с математической статистики. Только Вы.
Скажите, что Вы называете правильным выводом. Правильным для Вас? Нет проблем, не делайте никаких выводов. Вам никакая статистика не нужна.
Математическая статистика, к слову, никогда изначально ничего не гарантирует, если Вы слышали о проверке гипотез.
Но статистическое исследование, если Вы обратили внимание на список выше, имеет какие-то цели, планируется и заканчивается выводами. Иногда эти выводы не совпадают с ожиданиями, но мы говорим о науке, в которой истина дороже. Из недавних примеров - многочисленные испытания вакцин от ковида по ускоренным протоколам. Эффективность очень многих подтвердить не удалось. Могу дать много других примеров.