Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев… - стр. 18
Например, создавая рекламную кампанию, менеджер по рекламе выдвигает гипотезу, почему и как реклама должна сработать – и на их базе строит свою кампанию. Бизнесмен, принимая решение вкладываться в дело или нет, выдвигает и размышляет над целым набором гипотез-предположений. Криминалист, расследуя перестрелку, выдвигает гипотезы, которые проверяются в ходе расследования и изучения фактов.
Например, я при проведении исследований персонала проверяю гипотезу, что определенный набор организационных факторов (зарплата, карьера, обучение и развитие, морально-психологический климат и т.д.) влияет на лояльность и мотивацию персонала.
Или прогнозируя будет кандидат успешным продавцом или нет в конкретной компании, в качестве гипотезы могу заложить предположение, что успешность определяют результаты по нескольким тестам, пол и уровень образования.
Гипотезы очень важны. Хорошо о них было сказано на 32 минуте последней сериии фильма «Михайло Ломоносов» (Мосфильм, 1986): «Запомните, в основе науки лежит ежечасная работа по спирали опыта. Но не бойтесь и гипотез! Они в естественных и философских трудах подчас единственный путь, которым величайшие умы постигли самых важных истин. Гипотезы! Полет! Порыв души!…»
Гипотезы могут или быть верными, или отклоняться.
И в современных подходах отклонить или принять гипотезу помогает расчет вероятности того, являются наблюдаемые различия или взаимосвязи случайными, или можно считать их закономерностями. Особенно это важно для социально-экономической реальности, где не работают жестко предопределенные законы.
Так, например, для успешности продавца могут оказаться верными предположения по тестам и уровню образования, но будет отвергнуто влияние пола.
Пока о гипотезах все. Понятия нулевых и альтернативных гипотез будут рассмотрены в следующей главе в привязке к понятию вероятности.
Вероятность
Вероятность в статистике выражается в % и лежит в диапазоне от 0 до 1 (0—100%). Обозначается буквой Р – от англ. probability.
В повседневной жизни мы привыкли оценивать вероятность события или вероятность истинности каких-то утверждений. Например, 80% что пойдет дождь, 99% что я сдам этот тест, вероятность выбить с клиента долг менее 10%…
Но практическая статистика оперирует не вероятностью наступления события (или истинности утверждения), а вероятностью ошибиться в случае применения обнаруженной закономерности ко всей генеральной совокупности.
Самым страшным и критичным в анализе считается именно обнаружить закономерности, взаимосвязи или различия, которых на самом деле в генеральной совокупности не существует.