Det å forstå og å gjøre seg nytte av statistikk kan være utfordrende, særlig når mengden data vi produserer bare fortsettere å øke i en svimlende fart. I løpet av noen få år har mer enn 90 % av verdens data blitt skapt, og mengden ser ikke ut til å avta med det første. Tvert i mot: For å demonstrere noe av frekvensen av data som produseres, så legges det ut 64 440 bilder fra hele verden på Instagram hvert minutt, og på samme tide sendes det nærmere 12 000 sms-er bare fra Telenors abonnenter i Norge.
Statistisk inferens og sannsynlighet i hverdagen
Noe av det mest grunnleggende i anvendt statistikk er å finne i sannsynlighet, og da særlig hvordan sannsynlighet brukes gjennom Bayes' teorem (sannsynligheten for at noe skjer i motsetning til at det ikke skjer, enkelt forklart) når man lager prognoser for mulige hendelser. Læren om sannsynlighet er helt grunnleggende i et hvert studie i statistikk og analyse av statistikk. Om du er særlig nysgjerrig på det teoretiske beregningsgrunnlaget av Bayes' tilnærming til sannsynlighet, så må du gå mer matematisk til verks. Det som uansett er det viktigste å hente fra nevnte teorem, er hva det sier om målet med statistikk som disiplin, nemlig å finne mønstre og å bruke disse mønstrene til å forutse noe – altså stille prognoser. Disse prognosene kan du hente ut av statistisk data fra hva som helst i hverdagen din, prognoser som kan brukes til å gjøre ting i dagliglivet mer forutsigbart. Eksempler på dette kan være:
- Værvarsler
- Finansmarkedet
- Medisinutvikling
Du trenger ikke å være statistiker eller forsker for å analysere det værvarslet du ser etter sporten på tv eller i yr-appen din hver dag. Rammene rundt denne type varsler er utformet ved hjelp av utprøving av hypoteser, statistisk programvare og selvfølgelig en stor mengde datasett. Statistisk interferens blir brukt på denne spesielle måten for å finne mønstre i værdata fra tidligere år, analysere dem, og bruke statistiske metoder for å ta informerte valg om hvilke meteorologiske varsler man sender ut.
Noe du kanskje ikke tenker på, er at noe så enkelt som å bestemme seg for hva du skal ha på deg hver morgen på en måte etterligner statistikeres metodologi når de utformer værvarsler. En hver kan, uten en gang å sjekke værvarslet, fortsatt bruke kraften bak sannsynlighet til å anta hvordan været vil bli i løpet av dagen, basert på hvordan det var dagen før, for eksempel.
Statistikk og matematisk analyse brukes også til å analysere finansmarkedet verden over. For å kunne avgjøre hvilke aksjer man bør investere i, bruker mange bedriftsstatistikk og regnskap for å analysere og gjøre bruk av finansielle data.
Store organisasjoner og lands myndigheter bruker selvfølgelig også statistiske estimater når det tas avgjørelser om hvor penger skal investeres. Mange aspekter av økonomien påvirkes av dette, og den samme metoden er også i bruk når tall som beskriver arbeidsledighet, demografi og andre faktorer som kan være av interesse for myndighetene skal tolkes.
Neste gang du kjøper medisiner, enten det er over disken eller på resept, husk at farmasien også trekker veksler på kvantitative dataanalyser, og tilgangen på varen du kjøper er langt fra tilfeldig. Det er en mengde statistiske metoder som brukes i forbindelse med utprøving av nye medisiner, og det inkluderer alt fra undersøkelser, utprøving og utforming av hypoteser.
Dette utgjør en viktig del av statistikken, nemlig biostatistikken, som analyserer data fra utprøvinger for å kunne se hvordan medisiner fungerer. Dette er av særlig betydning når det kommer til å avgjøre hvilke medisinske nyvinninger som skal ut på det norske markedet eller ikke.
Dersom du er interessert i å lære mer om viktigheten av å studere datavitenskap, kan du med fordel sette deg mer inn i hvor mye data du selv tar inn på daglig basis, i alt fra nyhetene du leser, forbruksmønsteret ditt til appene du bruker.
Forstå økonomi på et dypere nivå
De fleste av oss inntar nyheter daglig. Og uansett hvor de kommer fra, om det så er Dagsrevyen eller diverse nettaviser, så leser eller hører du veldig ofte om ting som har med statistikk å gjøre. Dette påvirkes i stor grad av en av de viktigste interdisiplinære fagene i statistikken: økonometri. Dette kombinerer økonomi og statistikk, og har som mål å bruke økonomiske data til å modellere fremtidige finanspolitiske beslutninger, av myndigheter så vel som av banker. Om du studerer økonomi, vil du bli oppfordret til å følge med på disse nyhetene. Om du studerer økonomi, vil du bli oppfordret til å følge med på disse nyhetene. Dersom du har en kommende eksamen i statistikk, kan du finne nyttige tips til eksamen i statistikk her.
I kjernen av økonometrien har du økonometriske data, noe journalister bruker daglig for å beskrive ting som skjer i verden. Det kan handle om alt fra landbruksoppgjøret til årets statsbudsjett. Disse vekstmålingene inkluderer en mengde variabler, som resultatregnskap, matvaner, skatteinformasjon, fullført utdannelse, alt brukt til en slags statistisk rådgivning som kan forutse hvordan økonomien vil se ut i fremtiden.
Noe av grunnen til at det kan være viktig å forstå det grunnleggende i økonometri, er at det kan ha store samfunnsmessige konsekvenser. I Norge bruker regjeringen ikke mindre enn fire økonometriske hovedmodeller for å bygge opp et statsbudsjett, for eksempel.
En annen måte du kan se hvordan myndighetene tar i bruk økonometri, er på hvordan forskjellige statsråder i samråd med faginstanser som FHI tar politiske avgjørelser, for eksempel når det kommer til helse. Ved å bruke data om befolkningens kroppsmasseindeks, kostholdsvaner og inntekt kan man ta kvalifiserte avgjørelser om hvilke statlige kostholdsråd som skal gis, og hvilke produkter man skal tillate import av. Dette betyr at statistisk og økonomisk analyse har tung innflytelse på politiske og skattemessige bestemmelser, for alle nivåer i en befolkning.
Ved å forstå hvordan myndighetene henter informasjon fra økonomi og statistikk, kan du faktisk selv bedre forstå din egen økonomiske situasjon under en unntakstilstand som en finanskrise. Under den siste store i 2008, for eksempel, var det kritisk for mange å forstå hvordan responsen fra regjeringen kunne påvirke både ens egen husholdning og arbeidsliv.
Hvordan gjøre livet lettere med statistikk
Mange av oss har en eller annen app på mobilen som holder oversikt over ting vi gjør i hverdagen, og de gjør faktisk nytte av din personlige statistikk. Fordelene ved å bruke statistikk på denne måten, enten det er av fysisk eller økonomisk art, finner du i analysen av tallene du selv mater disse appene med. Å bruke apper som Runkeeper eller Mint gjør det særdeles enkelt å forstå denne statistikken.
Mange ønsker å gjøre livsstilsendringer og bli sunnere, og særlig rundt nyttår er det påfallende mange som laster ned helseapper. Det finnes studier som viser at det å bruke en app på mobilen som sikter seg mot en sunnere eller mer aktiv livsstil, kan gjøre det enklere å holde på forsettene. Dette betyr ganske enkelt at du bruker dine egne data for å følge med på din egen progresjon. Det finnes apper for alt fra skrittelling og pulsmåling, yoga og løping, snus- og røykslutt, som alle kan gjøre det enklere å nå målet ditt.
Det samme gjelder for kostholdsendringer. Apper som Lifesum har eksplodert på markedet. Disse appene inkluderer ikke bare kostholdsplaner og oppskrifter, men kan også gi informasjon om alt fra kaloriinnhold til fordeling av makronæringsstoffer i maten du spiser. Ved å benytte statistikk på denne måten, kan du lettere se hvordan valgene du tar daglig påvirker helsen din.
Budsjettapper har også vist seg å være nyttige for dem som har behov for å gjøre endringer i forbruket. Disse appene baserer seg på den informasjonen brukeren gir tilgang på av økonomiske opplysninger, og holder et øye med utgifter ved å analysere forbruk. Dette kan være særlig nyttig når du trenger å planlegge for sparing eller trangere tider.
Men skal du få noen nytte av slike apper, bør du også være i stand til å identifisere de dårlige vanene dine. Dersom budsjettappen din forteller deg at du bruker 20 % av pengene dine på å handle klær hver måned, og videre at du ikke har penger igjen til mat i slutten av måneden, så er det fortsatt du som må ta en avgjørelse om å endre vanene dine.
For å utvikle en app, kan man ha god bruk for ferdighetene fra folk som jobber med både dataanalyse og datavitenskap. Men vet du forskjellen?
Statistikk er både nyttig og gøy
Bruk av statistikk begrenser seg ikke bare til å gjøre livet bedre for den enkelte, det kan også gjøre det langt enklere å forstå verden rundt oss. Statistikk brukes mer og mer til å ta valg i næringslivet, i politikken, i dagliglivet generelt – og det å forstå alle de måtene det kan hjelpe oss på, kan gjøre det lettere å ta informerte valg i samfunnet. Det er ikke minst utrolig gøy å lære om det, og god statistikk kan illustreres med absurde men lettfattelige bilder, som at mengden alkohol konsumert i USA i 2006 kan fylle Wembley stadion fem ganger …!
I Norge har Statistisk sentralbyrå samlet inn tall om befolkningen i 145 år, og 85 % av all offisiell statistikk produseres her. En av de mest populære funksjonene på SSB sine nettsider er å finne ut hvor mange som heter det samme som en selv!
Statistikk kan også brukes til å utfordre de fordommene vi har om andre mennesker, samfunn og kulturer. Mange kan ha en mening om at folk med lav utdannelse som senere havner i et liv i fattigdom eller kriminalitet kan skylde seg selv, for eksempel.
Men ved hjelp av gode data kan du få nye perspektiver på de sammensatte grunnene til at folk som bor i sosioøkonomisk utsatte områder ofte mangler utdannelse eller fremstår som mer kriminelle sammenlignet med bedre stilte bydeler. Fordelene med å jobbe med datavitenskapen, er at du er bedre rustet til å male et større bilde av situasjoner du kanskje ikke selv har kjent på kroppen.
Alt dette er ment å gi en forsmak på noe av det viktigste ved statistikk. Det å lære om kraften bak tallene, og hvordan de påvirker livene våre, kan sette oss i stand til å stille større spørsmål om verden rundt oss. Å stille disse spørsmålene vil alltid føre til ny kunnskap og utfordre de dogmene vi drar med oss gjennom livet. For å lære mer, kan man vurdere ekstraundervisning i statistikk.
Til sist kan det være greit å ta med seg at data alltid må analyseres for å kunne si oss noe. Det er ikke minst viktig å se hvor analysen av dataene kommer fra. De som lager statistikk vil alltid kunne være forutinntatte, enten det er på vegne av dem de jobber for – om det er private selskaper eller politiske partier – eller på grunn av de fordommene de selv har med seg. Uansett hvor hardt man prøver å legge bias til side, er det viktig å alltid ta statistikk med en klype salt, ikke minst å innhente informasjon fra flere kilder og innfallsvinkler.
Selv gode prognoser vil i beste fall være kvalifiserte antagelser. Hvor mange ganger har du vel ikke kledd deg for solskinn, for så å måtte rusle hjem i klissvåte småsko etter en uforutsett regnskyll?
Ønsker du å lære mer, kan du lese vår artikkel om grunnleggende datavitenskap.
Likte du denne artikkelen? Vurder den!
Loading...
