Miért fontos adatokkal foglalkozni?
Ha szeretnénk megérteni a világ működését, nem hagyatkozhatunk csak a szemünkre és a megérzéseinkre. A szemünk könnyen megcsal, a megérzéseink pedig csak a mi saját élményeinken alapulnak. Hogyan lehet objektív, valódi tudáshoz hozzájutni? Hogyan lehet válaszolni olyan kérdésekre, hogy hat-e egy gyógyszer, tényleg boldoggá tesz-e a csokoládé, vagy volt-e értelme egy beavatkozásnak? Meg kell mérni, mi történt! Azaz, adatot kell gyűjteni. De az adatokra sem csak úgy rápillantunk: olyan módszerekre van szükségesünk, amiket bárki is végez el, ugyanarra az eredményre jut, mint mi. Itt lesz az adattudomány és a statisztika segítségünkre. Az adatok elemzése fogja megmutatni nekünk a választ a kérdésünkre.
Egy példa a való életből
Ez itt például egy mérés, és rajta egy nagyon egyszerű statisztika arról, hogy vajon csak én megérzésem, hogy a nők aktívabbak egy konferencián, ha azt látják, hogy más nők is aktívak. Ehhez azt mértem meg, hogy ha a konferencia kérdezz-felelek részénél elsőként nőt szólítanak fel kérdezni, akkor a többi kérdező között nagyobb arányban lesznek-e nők, mintha az első kérdőző férfi.
A természettudományos konferenciákon a női résztvevők kevésbé aktívak, mint a férfiak. Például, egy előadás után jóval kevesebb kérdés érkezik nőktől, mint férfiaktól. Egészen apró trükkökkel is lehet bátorítani a nőket, hogy aktívabbak legyenek. Egy kutatócsoport kimutatta (Telis et al 2019), hogy ha az előadás után az első felszólított kérdező nő, akkor utána nagyobb arányban fognak nők kérdezni, mint ha az első kérdező férfi. Arra voltam kíváncsi, hogy ez csak komoly konferenciákon van így, vagy pedig nyári iskolákra is igaz. Az ábra egy kognitív tudományokkal foglalkozó nyári iskola eredményét mutatja. Látható, hogy ha az első kérdező nő, akkor valóban több nő fog kérdezni.
Az ábra még nem elég, statisztikai módszert is kell alkalmazni, hogy megtudjuk, valóban van-e szignifikáns hatása az első kérdezőnek a további felszólalók nemi arányára. Nem tudod, hogyan tovább? Keress bátran!
Szelíd statisztika 