A statisztikai adatok segítenek abban, hogy jobb döntéseket hozzunk, de akár tudományos felfedezésekhez is hasznos lehet. A Brexit, amelyet Trump megválasztása követett, azonban megrengette a közvélemény statisztikába vetett hitét. Mindkét helyzetben tévesek voltak a közvélemény-kutatási adatok. A legtöbb ember számára a közvélemény-kutatások a legrelevánsabb és legnyilvánvalóbb statisztikák, amelyek mindennapi életükkel kapcsolatosak. A szavazás napjáig a felmérések túlnyomó többsége azt mutatta, hogy a nap nyertese a Remain lesz. Ami az Egyesült Államok 2016-os elnökválasztását illeti, Amerika leghíresebb statisztikai weboldalának, a fivethirtyeight.com végső elemzése azt valószínűsítette, hogy Hilary Clinton 71,4 %-os eséllyel nyeri meg a választásokat. Alig néhány héttel korábban Clinton győzelmi esélyei közel voltak a 90 %-hoz. Ezért volt megdöbbentő a világ közvéleménye számára, amikor Nagy-Britannia a távozásra szavazott vagy amikor Trump végül jelentős különbséggel nyert. Ezek a váratlan eredmények rámutattak az általános statisztikákban rejlő hibalehetőségekre.
A tökéletlen rejtvény
A statisztika eredendően misztikus tudomány. Vannak, akik nem szeretik a számokat, mások szeretik őket, és olyanok is akadnak, akiket megijeszt, hiszen ez az átlagemberek számára úgymond „szürke zóna”. Az igazság az, ha nem végzett diplomás statisztikus előfordulhat, hogy nem beszél elég folyékonyan a statisztika nyelvén ahhoz, hogy teljes mértékben megérthesse a közvélemény-kutatásokat. Sokan kénytelenek a statisztika fegyverét használni akár helyénvaló, akár nem. Mint már említettük, a statisztikák segítenek a tudományos felfedezésekben, de vannak olyan érvek is a tudományos körökben, amelyek szerint túlzottan vagy gyakran helytelenül támaszkodunk a statisztikai mutatókra.
Például a „A nyugdíj statisztikai jelentősége” című cikkben a szerzők meggyőző érvet hoznak fel azzal kapcsolatban, hogy vannak bizonyos statisztikai konvenciók, amelyeket újra kell gondolni. Egy tetszőleges határérték között van az úgynevezett P-érték. A leegyszerűsítés érdekében a P-értékek képet adnak arról, hogy a statisztikai eredmény mennyire valószínű. Valahol a munkafolyamat során pont a 0,05-ös P-érték lett a jelentőséggel bíró eredmény akadálya. Vagyis ha egy vizsgálat P-értéke 0,49, akkor a vizsgálat statisztikailag szignifikáns, azonban ha ez a P-érték 0,051, akkor ez a tanulmány már jelentéktelenné válik. Ez a nagy jelentőséggel bíró kérdés eldöntheti, hogy egy tekintélyes folyóirat közzé tesz egy tanulmányt, avagy nem. A tudósok számára a publikációk mennyisége közvetlenül befolyásolja a finanszírozást és a megbízatás időtartamának hosszát. Ez nem triviális ügy. Gyakorlatban a tudományos körök tele vannak olyan emberekkel, akiket nem érdekel a statisztika. Sokan tanulnak emberi pszichológiát vagy antropológiát, holott nem szeretik a számokat. Ennek ellenére a statisztika fontos darabja az akadémiai oktatásnak, és az ott zajló programok ki is hangsúlyozzák ezt. Így létre jött egy elkerülhetetlen konfliktus: az emberek kénytelenek olyan fegyvert használni, amelyet esetleg nem értenek teljesen. Az oktatás során megtanulják ezeket az önkényes határértékeket és korlátokat (például a P-nek 0,05-nál kisebbnek kell lennie), amelyeket aztán karrierjük végéig betartanak.
A hibák ellenére a statisztikákra szükségünk van. Ez egy olyan szakma, ahol a fejlődés, fejlesztés elkerülhetetlen, és erre az ebben a szegmensben dolgozók kiemelt figyelmet is fordítanak. A továbbfejlesztett statisztikákkal pedig jobban megérthetjük a tudományt, az üzletet, sőt úgy általában a világunkat is.