Một thống kê làm gì?

Khi tôi nói với những người bạn không thống kê của mình, tôi là một sinh viên tốt nghiệp theo đuổi bằng tiến sĩ về thống kê, họ tự nhiên nói "oh vậy bạn có muốn trở thành giáo sư không?". Tôi nói với họ không tôi thực sự có kế hoạch làm việc trong ngành công nghiệp. Sau đó, họ trả lời, "và làm gì?". Tôi đã không tìm thấy một câu trả lời tốt cho câu hỏi này. Tôi muốn cung cấp cho họ một loạt các vấn đề thú vị mà các nhà thống kê làm việc, nhưng phản ứng của tôi thường bị nhầm lẫn hoặc quá kỹ thuật. Tôi nghĩ rằng hầu hết mọi người hình dung chúng tôi làm việc trong excel và tính toán phương tiện và độ lệch chuẩn.

Một câu trả lời tốt cho câu hỏi này là ngắn gọn và thú vị là gì?

Cảm ơn! (không chắc thẻ nào tốt cho câu hỏi này)

Lĩnh vực tôi quan tâm nhất là lĩnh vực thống kê sinh học. Số liệu thống kê có thể được sử dụng trong vấn đề này để làm bất cứ điều gì từ tóm tắt kết quả của một thử nghiệm thuốc, xác định liệu Prozac có thực sự hiệu quả hơn viên thuốc giả dược, cho đến phát hiện khối u ở bệnh nhân ung thư. Vui lòng kiểm tra bản trình bày này tôi tìm thấy:

Sinh học là gì?

Hãy nhớ rằng, một nhà thống kê là một chức năng ánh xạ một tập hợp dữ liệu vào một tập hợp các quyết định.

Một nhà thống kê là một thám tử số, phát hiện ra những câu chuyện ẩn trong một khối dữ liệu.

Một thống kê thực hiện các bước chung sau:

1. Có một mục tiêu - kiểm tra một lý thuyết, tạo ra một dự đoán, vv

2. Có được dữ liệu (thông qua khảo sát, thử nghiệm, các bên tham gia, v.v.) phù hợp với mục tiêu trên.

3. Phát triển một mô hình thống kê nói đại khái: Biến quan tâm = hàm số đồng biến + lỗi ngẫu nhiên.

4. Ước tính tác động của hiệp phương sai đến biến quan tâm bằng các công cụ khác nhau từ toán học / số liệu thống kê.

5. Sử dụng các ước tính kết quả để đánh giá lý thuyết / tạo dự đoán.

Bạn có thể bối cảnh hóa các bước chung ở trên để cài đặt khác nhau. Bối cảnh có thể được thay đổi tùy thuộc vào đối tượng. Ví dụ:

• Với bác sĩ: thảo luận về cách bạn sẽ đánh giá hiệu quả của thuốc

• Với đối tượng chung hơn thảo luận về cách bạn sẽ đánh giá người chiến thắng trong cuộc bầu cử sắp tới

• Với các chuyên gia kinh doanh thảo luận về cách bạn sẽ đánh giá tác động tương đối của các thiết kế quảng cáo, v.v.

Tôi không phải là một nhà thống kê, nhưng rất nhiều công việc của tôi liên quan đến thống kê và tôi làm việc trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

Hai điều mà tôi dành phần lớn thời gian để làm là:

a) kiểm tra kích thước của các hiệu ứng và xu hướng và xem liệu chúng có "thật" b) trình bày các bộ dữ liệu rất lớn một cách đơn giản để người quản lý và người dùng dịch vụ của chúng tôi có thể hiểu chúng - thường ở dạng biểu đồ.

Phải nói rằng, tôi KHÔNG BAO GIỜ giải thích thành công công việc của mình cho bất kỳ ai trong một bữa tiệc, vì vậy tôi nghĩ rằng tôi đang ở trong cùng một chiếc thuyền với bạn! Tôi thích nó khi mọi người nói "nghe có vẻ thú vị" - bởi vì nó không, không phải theo cách tôi nói!

Chương trình truyền hình Numb3rs rất hữu ích vì nhiều người đã xem nó. Tôi nói với họ rằng tôi giống như những kẻ trên Numb3rs ngoại trừ tôi giải quyết các vấn đề kinh doanh hơn là tội phạm. (Thay thế "các vấn đề kinh doanh" cho bất kỳ lĩnh vực nào bạn làm việc.) Điều đó thường nhận được phản hồi "Wow, tuyệt!" đó là tốt hơn so với những gì tôi từng nhận được.

Nỗ lực của tôi về một câu trả lời đơn giản vừa có thể áp dụng trên các tên miền phụ vừa có thể hiểu được (theo ý chính) cho người giáo dân: Khi khoa học phát triển lý thuyết về thế giới, những lý thuyết này được so sánh với dữ liệu trong thế giới thực. Vai trò của nhà thống kê là đánh giá mức độ một hoặc nhiều lý thuyết cạnh tranh chiếm tài khoản. Điều này đạt được với toán học cho phép nhà thống kê định lượng sự không chắc chắn của họ về kết luận họ rút ra từ việc so sánh lý thuyết với dữ liệu.

Một nhà thống kê cho bạn biết những kết luận nào có thể đạt được từ một tập dữ liệu và, thậm chí có thể quan trọng hơn, những kết luận nào không thể đạt được.

Tôi làm việc như một nhà thống kê cho một nhóm tình báo kinh doanh tại một nhà bán lẻ trực tuyến. Trong công việc của mình, tôi thường xuyên xây dựng các mô hình để dự đoán nhiều thứ khác nhau (như tỷ lệ phản hồi cho danh mục, tỷ lệ mở của email, v.v.). Tôi cũng giúp tiếp thị thiết lập các thử nghiệm A / B (như, email A có làm tốt hơn email B) không? Nghe có vẻ là một vấn đề đơn giản, nhưng điều này có thể khá phức tạp khi bạn bắt đầu thực hiện một số tính toán công suất cho kích thước mẫu. Ngoài ra, những người ra quyết định trong các doanh nghiệp luôn muốn biết liệu hồ sơ A có khác với hồ sơ B. Ví dụ, chúng tôi có bán nhiều giày đen hơn giày nâu trong năm nay không? Chúng tôi đã chuyển đổi nhiều khách hàng mất hiệu lực với danh mục này? Có phải các kênh tiếp thị mà mọi người chuyển đổi trên năm nay khác với các kênh được sử dụng năm ngoái không? Những câu hỏi này (có lẽ) đơn giản để trả lời trên bề mặt,