ST. Otomasyon - 1 Eylül 2010

İş dünyası ve mühendislik istatistik biliminin çok kullanıldığı alanlardır. İstatistik fizik ve doğa bilimlerinden sosyal bilimlere kadar pek çok alanda kullanılır. Kısaca veri toplama, verileri işleyerek enformasyona dönüştürme, ulaşılan enformasyonun güven derecesini belirleme çalışmaları olarak adlandırılan istatistik iki amaçla kullanılır. Amaçlardan biri geleceği tahmin etmektir. Geçmiş verilere bakılarak geleceğin nasıl olacağına ilişkin öngörüler yapılabilir. Bu tahminsel istatistiktir. İş dünyasında salt istatistiğe dayalı gelecek kestiriminin tutmadığı, seçim tahminlerinden hatırlanacağı üzere iyi bilinir. Hatta “silah acemi atıcının elindeyse en emin yer hedeftir” deyişine uygun olarak istatistiksel tahminlerin asla doğru çıkmayacağını da söyleyebiliriz. Bundan dolayı istatistiksel kestirim sübjektif görüşler ile birlikte değerlendirilir.

İstatistik disiplinin ikinci amacı özellikler arasındaki ilişkileri araştırarak bir konu hakkındaki doğruları ortaya çıkarmaktır. Betimsel istatistik adı verilen bu çalışmalar yanlış yapılır veya kötü ellerde sürdürülürse gerçeği olduğundan farklı hale getirebilir. Bu nedenle “istatistik börek gibidir; ancak kimin tarafından yapıldığı bilinir ve içindekilerden emin olabilirseniz tatmin edicidir” sözü sarf edilmiştir. Kişi istatistik ile gerçekleri çarpıtırsa hem yanlış yönlendirmeler yapabilir, hem de suçlu damgası yemekten korunur.

İstatistik ile gerçekleri çarpıtmanın yollarından biri ‘ortalama’ vermektir. Çöle gidecek saf birisine ortalama sıcaklık 25 derece derseniz, bu kişi de bavulunu ona göre hazırlarsa gece sıfır derecede donarken gündüz 50 derecede yanmaktan korunamayacaktır. Söylediğiniz istatistik olarak doğru olduğu için savunma sıkıntısı çekmezsiniz. 

Diğer bir yöntem grafikleri çarpıtmaktır. Orantısız yapacağınız grafikler ile artışları (azalışları) hızlandırabilir (yavaşlatabilir), orijinde sıfır noktasını belirtmezseniz karşılaştırma yapma olanağını ortadan kaldırarak arzu ettiğiniz izlenimi yaratabilirsiniz. Dilerseniz farkları abartarak göz yanılmalarını iyice arttırabilirsiniz de. Sizi yine kimse suçlayamaz.

Bir başka yöntem aralarında bağlantı bulunan iki faktörden birini diğerinin nedeni olarak göstermektir. Oysa bağlantının varlığı neden-sonuç ilişkisinin varlığının kanıtı olamaz. Örneğin gelir ile servet arasında ilişki bulunur. Daha fazla servetiniz varsa geliriniz de fazla olur. Geliriniz fazla olursa daha çok servetiniz olur. Hangisinin diğerine neden olduğunu söylemek kolay değildir. Siz işinize geleni iddia edebilirsiniz.

En güvenilmez rakamlara virgülden sonra haneler eklemek de etkili bir yalandır. Bu şekilde kılı kırk yarar havalar vererek çok inandırıcı olursunuz. 

İstatistik verileri dayandırdığınız varsayımları açıklamamak bir başka yoldur. Örneğin bir yıldır işsiz olanları artık iş aramıyorlardır diye hesaplamalara katmamak işsizlik rakamlarını düşük göstermek için iyi bir yoldur. Bu varsayımı açıklamadığınız takdirde ortaya çıkan tablo ile işlerin yolunda gittiği ileri sürülebilir.

Aslında son iki örnekte iş istatistikle yalan söylemekten, diğer deyişle istatistikbazlıktan, çıkmakta, yalanın daniskası olmaktadır. Ne yazık ki yalanın daniskası başını alıp gitmiştir. Çünkü Aziz Nesin’in halkına yalan söylerken istatistiğe gerek bile yoktur.