Dr. Kopper Bence „Miért utálom a statisztikát, de mégis használom – a statisztikai számítások buktatói” címmel tartott előadást a Klebelsberg Kuno Szakkollégium hallgatóinak.

Miért utálom a statisztikát, mégis használom

A statisztika tudományát sokan objektív eszközként kezelik, amely egzakt számadatokra épül, és megbízható következtetéseket von le a világ működéséről. De vajon valóban ennyire egyértelmű a helyzet? Dr. Kopper Bence, a Magyar Testnevelési és Sporttudományi Egyetem Kineziológia tanszékének docense előadásán a Klebelsberg Kuno Szakkollégium tagsága e kérdéskört vitathatta meg. Az előadás rávilágított arra, hogy a statisztika korántsem annyira objektív, mint amilyennek elsőre tűnik. Dr. Kopper Bence számos izgalmas példát és érvet sorakoztatott fel, amelyek megkérdőjelezik a statisztikai módszerek és eredmények teljes hitelességét.

A statisztika szubjektivitásának gyökerei

Az előadás egyik központi témája az volt, hogy a statisztikai elemzések eredményei jelentős mértékben függnek az adatgyűjtés módszereitől, a mintavétel módjától és az alkalmazott matematikai modellektől.

Az adatgyűjtés és a mintavétel torzítása: Az egyik legnagyobb probléma a statisztikai vizsgálatokban az, hogy milyen mintából dolgozunk. Egy rosszul kiválasztott minta félrevezető következtetéseket eredményezhet. Például egy sportolókra vonatkozó kutatás eredményei nem alkalmazhatók minden fizikai aktivitást végző emberre, ha csak profi sportolókat vizsgálunk.

Átlag vagy medián? Az előadó rávilágított arra, hogy az adatelemzés során az eredmények jelentős eltérést mutathatnak attól függően, hogy milyen mutatókat használunk. Egy sportklub játékosainak fizetését például az átlagos vagy a medián értékkel is kifejezhetjük, de a két adat jelentősen különbözhet.

A p-érték dilemmája: A statisztikai kutatások gyakran a 0,05-ös szignifikanciaszintre támaszkodnak, amely önkényes választás. Egy adott kutatási eredmény szignifikáns lehet ezen a szinten, de egy másik küszöbértéknél már nem.

Torzítások a modellekben: Az előadó hangsúlyozta, hogy a statisztikai modellek feltételezésekre épülnek. Ha ezek a feltételezések nem igazolódnak be, az eredmények is torzulhatnak. Például sok statisztikai teszt feltételezi az adatok normál eloszlását, ami számos esetben nem igaz.

A statisztika a sport világában

A statisztika különösen nagy szerepet játszik a sporttudományban, ahol teljesítményelemzések, sérülésmegelőzési vizsgálatok és sportstratégiai döntések alapjául szolgál. Az előadás azonban rávilágított arra is, hogy a sportstatisztikai mutatók nem mindig fedik a valós teljesítményt. Egy sportoló teljesítményét például számos humán tényező befolyásolhatja, amelyeket a statisztikai modellek gyakran nem tudnak megfelelően figyelembe venni. Másik példa, hogy a csapatsportokban egyéni statisztikák alapján ítélni meg egy játékos értékét, félrevezető lehet, hiszen a csapatdinamika, a taktikai szerepek és az edzői stratégiák is befolyásolják a teljesítményt.

A statisztika kritikájának tanulságai

Dr. Kopper Bence előadása egyértelműen rámutatott arra, hogy a statisztika nem objektív igazság, hanem eszköz, amelyet körültekintően kell használni. Az adatelemzés során mindig figyelembe kell venni a módszertani korlátokat és a lehetséges torzításokat. Az esemény nagyszerű alkalmat teremtett arra, hogy a hallgatók jobban megértsék a statisztikai módszerek működését és azok buktatóit.

Széles Nóra