LA MEDIA NON BASTA!

Nel raccogliere ed analizzare dati è importante ricordarsi che tutti i processi hanno una variabilità e descrivere i dati raccolti attraverso la sola tendenza media senza considerare la deviazione standard è inutile, anzi potrebbe portare a conclusioni errate. La più “proverbiale” osservazione a proposito delle medie statistiche è quella per cui se una persona mangia un pollo, e un'altra persona no, in media hanno mangiato mezzo pollo, ma uno dei due è morto di fame. L’osservazione non è così ovvia e banale come può sembrare. Per completezza faccio notare che la storia del “pollo statistico” è attribuita a Trilussa, infatti c’è una sua poesia sull’argomento, che riporto di seguito:

La Statistica

Sai ched’è la statistica? È ’na cosa

che serve pé fa’ un conto in generale

de la gente che nasce, che sta male,

che more, che va in carcere e che sposa.

Ma pé me la statistica curiosa

è dove c’entra la percentuale,

pé via che, lì, la media è sempre eguale

puro co’ la persona bisognosa.

Me spiego: da li conti che se fanno

secondo le statistiche d’adesso

risurta che te tocca un pollo all’anno:

e, se nun entra ne le spese tue,

t’entra ne la statistica lo stesso

perché c’è un antro che ne magna due.

Basare le proprie conclusioni solo sulle “medie” spesso può portare a risultati ingannevoli. Ci si dimentica, un po’ troppo spesso, che la “media” è un dato poco significativo se non sappiamo a che cosa si riferisce, su quale base è calcolata, con quale criterio è definita e se non è accompagnata dalla deviazione standard.

Come dice, beffardo, il professor Des McHale (Professore di matematica presso l’University College di Cork, in Irlanda), «l’umano medio ha una mammella e un testicolo». Più seriamente Aldous Huxley ci ha insegnato che «nella vita reale non c’è alcun uomo medio». La media, comunque calcolata, è un concetto astratto. Una delle poche certezze assolute della statistica è che ciò che è “medio” non esiste. Ogni cosa si colloca necessariamente sopra o sotto il dato “medio” ed è per questo che è di fondamentale importanza accompagnare la media con la sua dispersione, in modo da poter meglio comprendere la reale distribuzione dei dati in fase di analisi.

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