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.


Questi concetti sono ampiamante approfonditi nei nostri percorsi di certificazione Lean Six Sigma.


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