Бывают ситуации, когда человек не верит результирующим выводам, полученным в ходе выполнения статистического анализа: типа это статистика, а это жизнь; или статист как хотел, так и представил данные; или их выводы не соответствуют моим выводам. Часто приходится слышать от руководства высшего звена: «он сделал свои выводы на основании статистики», и самое страшное, что это звучит как упрек! Не верят наши люди в статистику.
А давайте подумаем. Ведь на самом деле все наши решения основаны на каких-то данных. Когда человек получает ту или иную информацию, он ее сопоставляет со своим опытом и делает выводы. Так вот, по сути, это ни что иное как статистический анализ. Можно сказать, все люди — это специалисты по статистическому анализу, просто уровень мыслить (анализировать данные) у всех разный и соответственно выводы также разные. А когда выводы одних не совпадают с выводами других, рождается недоверие.
Но что же тогда делать? Как мы знаем, в основе эффективной производственной системы лежит оперативное решение проблем, а для это нужно быстро определять корневую причину. Но если уровень выполнения статистического анализа у всех разный, то и вероятно корневые причины проблемы могут быть также разными. Хорошо если выводы совпадают и люди, уверенные в своей правоте, с энтузиазмом пытаются решить проблему. А если выводы не совпадают, что делать? Лучшим решением в данной ситуации будет, если точку над «i» поставит лидер, что позволит сделать первый шаг. Иначе будет застой. На языке статистики это называется проверка выдвинутой гипотезы. Но чем больше таких гипотез, тем больше шагов на ощупь, тем больше времени на устранение проблем. Поэтому в команде должны быть сильные аналитики, которые способны вычленить наиболее вероятные гипотезы для уменьшения круга поиска.
Хороший специалист по статистическому анализу должен знать:
что анализ делается только на основании данных (эмоции могут быть опасны);
что данных никогда не бывает много, важно что бы они были достоверными и адекватными;
что анализ – это поиск влияния тех или иных параметров на тот процесс, который необходимо улучшить;
что любые выводы необходимо проверять с помощью другой информации для повышения их достоверности;
что ничего не бывает абсолютным, все меняется, поэтому необходимо постоянно уточнять, перепроверять, улучшать методики анализа.
Что такое анализ?
Любую проблему можно рассматривать с позиции черного ящика, который имеет некоторые входные параметры (то, что влияет на проблему), параметры процесса (то, что позволяет понять суть проблемы) и выходные параметры (собственно говоря, наша проблема).
Для того, чтобы найти как входные параметры влияют на выходной, есть несколько подходов:
сопоставление одного входного и выходного параметра по времени: определяются параметры, которые могут повлиять на выходной параметр; далее поочередно определяют согласованное изменение входного и выходного параметра; чем больше согласованность, тем больше взаимозависимость; согласованность определяет статистическую значимость, а оклик изменения выходного параметра при изменении входного определяют силу его влияния. В современной статистике есть множество механизмов по автоматизированному определению статистической значимости и силы влияния входного параметра на выходной, например коэффициент корреляции и коэффициенты в регрессионном уравнении. При таком поиске следует учитывать временные задержки (или инерцию) и нелинейность процессов.
сопоставление нескольких входных и выходного параметров по времени. В силу ограниченности человеческого сознания сопоставление сразу нескольких параметров с выходным параметром не представляется эффективным без использования современных средств вычислительной техники. Для решения таких задач используются методы множественного регрессионного анализа, нейросетевой анализ…; применение таких методов требует понимания механизма их работы, хотя в целом это понимание не представляется сложным.
Использование вышеупомянутых подходов позволяет определить параметры и степень их влияния на тот или иной процесс (проблему), что существенно повышает достоверность и адекватность результирующих выводов, а это позволяет решать проблему быстрее.
Если коллектив не применяет статистические методы при принятии управленческих решений, то результат его работы в условиях рынка будет низкий. Потому задача менеджера интегрировать статистические методы в производство. Только необходимо понимать, что статистика не должна быть ради статистки (красивые графики, соответствие международным сертификатам). Статистика должна служить решению конкретных производственных проблем! |