Что ‎вообще‏ ‎такое ‎статистика? ‎Сам ‎термин ‎искусственного‏ ‎происхождения. ‎Введён‏ ‎в‏ ‎оборот ‎Ахенваллем ‎Готфридом, который‏ ‎заменил ‎название‏ ‎курса, ‎который ‎он ‎преподавал‏ ‎в‏ ‎университете ‎с‏ ‎"Государствоведение" ‎на‏ ‎"Статистика". ‎И ‎тут ‎логичен ‎вопрос,‏ ‎а‏ ‎какая ‎связь‏ ‎между ‎вроде‏ ‎бы ‎математической ‎дисциплиной ‎и ‎государственными‏ ‎делами?‏ ‎А‏ ‎ответ ‎очень‏ ‎прост. ‎Письменность,‏ ‎государство ‎и‏ ‎статистика‏ ‎возникают ‎одновеременно.‏ ‎Первые ‎записи ‎человечества ‎по ‎сути‏ ‎храмовые ‎долговые‏ ‎расписки.‏ ‎Процитирую:

В ‎крупных ‎храмовых‏ ‎хозяйствах ‎было‏ ‎много ‎жрецов, ‎которые ‎специально‏ ‎занимались‏ ‎измерением ‎земельных‏ ‎участков, ‎организовывали‏ ‎прокладку ‎каналов, ‎вели ‎счет ‎собственному‏ ‎урожаю.‏ ‎Именно ‎храм‏ ‎управлял ‎жизнью‏ ‎соседних ‎городов ‎и ‎деревень, ‎собирал‏ ‎с‏ ‎населения‏ ‎подати, ‎раздавал‏ ‎еду ‎в‏ ‎голодные ‎годы.‏ ‎Хозяйственная‏ ‎деятельность ‎храмовой‏ ‎общины ‎обусловила ‎необходимость ‎ведения ‎учета.‏ ‎Самые ‎ранние‏ ‎записи‏ ‎принадлежат ‎храмовым ‎чиновникам.‏ ‎Они ‎должны‏ ‎были ‎считать, ‎сколько ‎зерна,‏ ‎масла,‏ ‎мяса ‎произведено‏ ‎в ‎хозяйстве,‏ ‎сколько ‎выдано ‎работникам ‎на ‎пропитание,‏ ‎сколько‏ ‎осталось ‎в‏ ‎распоряжении ‎храма.‏ ‎Кроме ‎того, ‎чиновники ‎вели ‎учет‏ ‎сделок‏ ‎на‏ ‎продажу ‎земли‏ ‎и ‎прав‏ ‎собственности ‎на‏ ‎имущество.

Как‏ ‎там ‎было‏ ‎у ‎В.И. ‎Ленина ‎в ‎работе‏ ‎"Как ‎организовать‏ ‎соревнование":

Учет‏ ‎и ‎контроль ‎за‏ ‎количеством ‎труда‏ ‎и ‎за ‎распределением ‎продуктов‏ ‎—‏ ‎в ‎этом‏ ‎суть ‎социалистического‏ ‎преобразования.

Формирование ‎статистики ‎и ‎есть ‎учет‏ ‎и‏ ‎контроль. ‎Поэтому,‏ ‎статистика ‎есть‏ ‎основа ‎для ‎понимания ‎процессов ‎идущих‏ ‎в‏ ‎государстве,‏ ‎в ‎крупных‏ ‎человеческих ‎коллективах,‏ ‎на ‎производстве,‏ ‎да‏ ‎везде! ‎Ахенвалль,‏ ‎выводя ‎статистику ‎из ‎государствоведения ‎с‏ ‎одной ‎стороны‏ ‎закладывал‏ ‎основы ‎для ‎отстранённого‏ ‎научного ‎анализа‏ ‎численных ‎данных ‎и ‎развития‏ ‎статистического‏ ‎инструментария. ‎А‏ ‎с ‎другой‏ ‎стороны ‎выбивал ‎смысловую ‎часть ‎из‏ ‎статистики,‏ ‎отдаляя ‎от‏ ‎специалистов ‎понимание‏ ‎зачем ‎вообще ‎нужна ‎статистика. ‎

Те‏ ‎кто‏ ‎говорят,‏ ‎что ‎статистика‏ ‎это ‎раздел‏ ‎математики ‎не‏ ‎правы.‏ ‎Государственные ‎чиновники‏ ‎реализуя ‎колоссальную ‎потребность ‎в ‎учете‏ ‎и ‎контроле‏ ‎создают‏ ‎статистику, ‎а ‎уже‏ ‎потом, ‎философы‏ ‎анализируя ‎эту ‎практику ‎создают‏ ‎математику.‏ ‎Так, ‎что‏ ‎правильнее ‎говорить,‏ ‎что ‎математика ‎раздел ‎статистики. ‎?

Давайте‏ ‎внимательнее‏ ‎посмотрим ‎на‏ ‎приведенную ‎выше‏ ‎Ленинскую ‎философскую ‎формулу. ‎С ‎одной‏ ‎стороны‏ ‎учет‏ ‎и ‎контроль,‏ ‎а ‎с‏ ‎другой ‎стороны‏ ‎преобразование.‏ ‎Отсюда ‎становится‏ ‎понятно ‎почему ‎статистика ‎делится ‎на‏ ‎описательную ‎статистику‏ ‎(учет‏ ‎и ‎контроль) ‎и‏ ‎статистику ‎выводов‏ ‎(преобразование). ‎Начнем ‎с ‎описательной‏ ‎статистики.‏ ‎

В ‎этом‏ ‎месте ‎обычно‏ ‎начинается ‎красочный ‎рассказ ‎о ‎терминах‏ ‎на‏ ‎примере ‎зайчиков,‏ ‎котиков ‎или‏ ‎рыбок ‎для ‎наглядности. ‎Иногда ‎с‏ ‎рисунками.‏ ‎Тут‏ ‎тема ‎не‏ ‎нова ‎и‏ ‎есть ‎много хороших‏ ‎и‏ ‎наглядных книг. ‎Есть‏ ‎даже ‎манга. В ‎общем, ‎человеческий ‎ум‏ ‎в ‎стремлении‏ ‎подать‏ ‎материал ‎о ‎базовых‏ ‎статистиках ‎максимально‏ ‎доходчиво ‎проделал ‎огромную ‎работу.‏ ‎В‏ ‎общем ‎не‏ ‎будем ‎повторяться.‏ ‎Поэтому, ‎основные ‎термины ‎рассмотрим ‎исторически.

Представьте,‏ ‎Вы‏ ‎царь ‎древнего‏ ‎Вавилона. ‎И‏ ‎ваша ‎задача ‎- ‎сформировать ‎бюджет.‏ ‎И‏ ‎с‏ ‎этой ‎целью‏ ‎Вы ‎организуете‏ ‎первую ‎в‏ ‎истории‏ ‎систему ‎налогообложения.‏ ‎И ‎какие ‎вопросы ‎Вам ‎нужно‏ ‎для ‎этого‏ ‎ответить?

Вопросы‏ ‎по ‎налоговой ‎базе:

• сколько‏ ‎человек ‎живет‏ ‎в ‎моем ‎царстве?
• как ‎население‏ ‎распределено‏ ‎по ‎территории?
• какая‏ ‎производительность ‎труда‏ ‎у ‎моих ‎поданных ‎по ‎различным‏ ‎отраслям?
• как‏ ‎производительность ‎труда‏ ‎распределена ‎по‏ ‎регионам?

Вопросы ‎налоговой ‎нагрузки:

• сколько ‎собирать ‎налогов‏ ‎с‏ ‎населения,‏ ‎чтобы ‎оно‏ ‎не ‎умирало‏ ‎с ‎голоду?
• как‏ ‎распределить‏ ‎нагрузку ‎по‏ ‎отраслям ‎и ‎регионам?
• в ‎какой ‎форме‏ ‎взымать ‎налоги?
• как‏ ‎собирать‏ ‎налоги ‎с ‎торговцев,‏ ‎чтобы ‎они‏ ‎не ‎проезжали ‎мимо ‎моего‏ ‎царства?

Вопросы‏ ‎собираемости ‎налогов:

• собираются‏ ‎ли ‎налоги‏ ‎в ‎полном ‎объеме?
• сколько ‎из ‎собранных‏ ‎налогов‏ ‎доезжает ‎до‏ ‎моей ‎казны?

Прониклись‏ ‎масштабом ‎задачи? ‎Именно ‎ввиду ‎масштаба‏ ‎задачи‏ ‎Вы‏ ‎предпринимаете ‎невиданное‏ ‎ранее ‎действо‏ ‎- ‎перепись‏ ‎всего‏ ‎населения ‎царства.‏ ‎На ‎языке ‎статистики ‎все ‎население‏ ‎это ‎генеральная‏ ‎совокупность. Обладая‏ ‎царской ‎властью ‎Вы‏ ‎можете ‎работать‏ ‎с ‎генеральными ‎совокупностями ‎т.е.‏ ‎изучая‏ ‎все ‎население‏ ‎в ‎целом.‏ ‎При ‎этом ‎это ‎чудовищно ‎дорого‏ ‎и‏ ‎очень ‎долго!‏ ‎Но ‎у‏ ‎Вас ‎есть ‎умные ‎подданные. ‎К‏ ‎Вам‏ ‎приходит‏ ‎жрец ‎и‏ ‎предлагает ‎-‏ ‎давайте ‎делать‏ ‎перепись‏ ‎не ‎каждые‏ ‎пять ‎лет, ‎а ‎раз ‎в‏ ‎пятьдесят ‎лет,‏ ‎но‏ ‎ежегодно ‎делать ‎выборочные‏ ‎переписи ‎т.е.‏ ‎оценивать ‎все ‎население ‎(генеральную‏ ‎совокупность)‏ ‎по ‎выборке. При‏ ‎правильной ‎организации‏ ‎выборок ‎мы ‎практически ‎не ‎теряем‏ ‎в‏ ‎точности, ‎но‏ ‎при ‎этом‏ ‎экономим ‎много ‎ресурсов. ‎

Но ‎генеральная‏ ‎совокупность‏ ‎и‏ ‎выборка ‎это‏ ‎не ‎одно‏ ‎число, ‎а‏ ‎набор‏ ‎чисел. ‎В‏ ‎государственном ‎масштабе ‎это ‎очень ‎очень‏ ‎много ‎чисел.‏ ‎Поэтому,‏ ‎много ‎цифр ‎заменяются‏ ‎на ‎интегральные‏ ‎характеристики: ‎центр ‎(среднее, ‎медиана,‏ ‎мода)‏ ‎и ‎разброс‏ ‎(среднеквадратическое ‎отклонение,‏ ‎межквартильный ‎размах). ‎Есть ‎и ‎другие‏ ‎интегральные‏ ‎характеристики, ‎про‏ ‎них ‎детально‏ ‎в ‎инструментальной ‎части. ‎Интегральные ‎характеристики‏ ‎позволяют‏ ‎смотреть‏ ‎на ‎выборку‏ ‎в ‎целом,‏ ‎что ‎открывает‏ ‎широкий‏ ‎простор ‎для‏ ‎анализа. ‎Это ‎в ‎том ‎числе‏ ‎и ‎анализ‏ ‎динамики‏ ‎изменения ‎выборок ‎во‏ ‎времени. ‎

И‏ ‎вот ‎Вам ‎приносят ‎итоги‏ ‎переписи.‏ ‎Вы ‎их‏ ‎просматриваете ‎и‏ ‎видите, ‎что ‎в ‎провинции ‎А‏ ‎живет‏ ‎в ‎два‏ ‎раза ‎больше‏ ‎людей, ‎чем ‎в ‎провинции ‎Б.‏ ‎Но‏ ‎налогов‏ ‎с ‎этих‏ ‎провинций ‎приходит‏ ‎одинаково. ‎Почему‏ ‎так?‏ ‎В ‎провинции‏ ‎А ‎вороватые ‎чиновники? ‎Там ‎был‏ ‎неурожай? ‎Провинция‏ ‎А‏ ‎пограничная ‎и ‎там‏ ‎больше ‎ресурсов‏ ‎тратится ‎на ‎оборону? ‎Или‏ ‎еще‏ ‎что? ‎И‏ ‎в ‎зависимости‏ ‎от ‎того, ‎какой ‎ответ ‎верен,‏ ‎Ваши‏ ‎действия ‎будут‏ ‎разные. ‎А‏ ‎в ‎поиске ‎правильного ‎ответа ‎помогает‏ ‎статистика‏ ‎выводов.‏ ‎Статистика ‎выводов‏ ‎это ‎разнообразные‏ ‎инструменты ‎анализа‏ ‎гипотез,‏ ‎математического ‎моделирования,‏ ‎планирования ‎и ‎анализа ‎экспериментов.

На ‎этой‏ ‎статье ‎заканчиваем‏ ‎вводную‏ ‎философскую ‎часть ‎и‏ ‎переходим ‎к‏ ‎инструментальной ‎части. ‎

Как ‎специалист‏ ‎по ‎статистике ‎я ‎регулярно ‎слышу‏ ‎фразу ‎из‏ ‎заголовка.‏ ‎Есть ‎две ‎ситуации,‏ ‎когда ‎лично‏ ‎мне ‎адресуют ‎данную ‎фразу.‏ ‎Первая‏ ‎ситуация, ‎так‏ ‎меня ‎приветствуют‏ ‎люди, ‎которых ‎я ‎собираюсь ‎учить‏ ‎статистике.‏ ‎Почему-то ‎это‏ ‎считается ‎остроумным‏ ‎- ‎попробовать ‎на ‎зуб ‎преподавателя‏ ‎именно‏ ‎этой‏ ‎фразой. ‎Вторая‏ ‎ситуация, ‎мне‏ ‎удалось ‎из‏ ‎обработки‏ ‎статистических ‎данных‏ ‎вытащить ‎неочевидные ‎взаимосвязи ‎в ‎производственном‏ ‎процессе ‎и‏ ‎технологический‏ ‎персонал ‎излагает ‎свой‏ ‎скепсис ‎этой‏ ‎фразой. ‎

Регулярно, ‎когда ‎я‏ ‎слышу‏ ‎эту ‎фразу‏ ‎во ‎мне‏ ‎закипает ‎гнев. ‎Так ‎как, ‎произнося‏ ‎эту‏ ‎фразу, ‎люди‏ ‎заранее ‎отсекают‏ ‎от ‎себя ‎очень ‎важный ‎пласт‏ ‎знаний‏ ‎на‏ ‎основании ‎шутки.‏ ‎Но, ‎успокаивает‏ ‎меня ‎то,‏ ‎что‏ ‎статистику ‎часто,‏ ‎даже ‎слишком ‎часто ‎используют ‎не‏ ‎для ‎поиска‏ ‎истины,‏ ‎а ‎для ‎того,‏ ‎чтобы ‎манипулировать‏ ‎другими. ‎Вспоминаются, ‎например, ‎истории‏ ‎про‏ ‎гауссиану или ‎Алена‏ ‎Попова.

Молотком ‎можно‏ ‎построить ‎дом, ‎а ‎можно ‎убивать‏ ‎людей.‏ ‎Статистика ‎инструмент,‏ ‎и ‎врет‏ ‎не ‎она, ‎а ‎человек ‎который‏ ‎держит‏ ‎в‏ ‎руках ‎этот‏ ‎инструмент. ‎Можно‏ ‎выделить ‎несколько‏ ‎видов‏ ‎лжи ‎с‏ ‎помощью ‎статистики. ‎При ‎этом, ‎важно‏ ‎сказать, ‎что‏ ‎такие‏ ‎же ‎приемы ‎использует‏ ‎не ‎только‏ ‎манипулятор, ‎но ‎и ‎нормальный‏ ‎аналитик.‏ ‎Предлагаю ‎рассмотреть‏ ‎этот ‎важный‏ ‎момент ‎на ‎примерах. ‎

Тенденциозный ‎подбор‏ ‎данных.‏ ‎Манипулятор ‎формирует‏ ‎базу ‎данных‏ ‎таким ‎образом, ‎чтобы ‎на ‎выходе‏ ‎анализа‏ ‎получить‏ ‎нужный ‎результат.‏ ‎При ‎этом‏ ‎аналитик ‎так‏ ‎же‏ ‎занимается ‎предобработкой‏ ‎базы ‎данных ‎- ‎удаляет ‎выбросы‏ ‎и ‎аномалии,‏ ‎заполняет‏ ‎пропуски ‎в ‎данных,‏ ‎удаляет ‎часть‏ ‎неважных ‎для ‎анализа ‎данных.‏ ‎Важные‏ ‎различия ‎в‏ ‎этом ‎вопросе‏ ‎между ‎аналитиком ‎и ‎манипулятором ‎-‏ ‎манипулятор‏ ‎не ‎сообщает‏ ‎конечному ‎пользователю,‏ ‎что ‎он ‎сделал ‎с ‎базой‏ ‎данных,‏ ‎а‏ ‎статистик ‎подробно‏ ‎оговаривает, ‎что‏ ‎он ‎сделал‏ ‎с‏ ‎данными, ‎почему‏ ‎он ‎это ‎сделал ‎и ‎как‏ ‎это ‎может‏ ‎повлиять‏ ‎на ‎конечный ‎результат.‏ ‎

Применение ‎редких‏ ‎методов ‎анализа. ‎Инструментарий ‎статистика‏ ‎богат‏ ‎на ‎методы‏ ‎обработки ‎данных.‏ ‎Манипулятор ‎может ‎перебрать ‎несколько ‎методов‏ ‎и‏ ‎одним ‎из‏ ‎редких ‎тестов‏ ‎получить ‎нужный ‎ему ‎результат. ‎При‏ ‎этом‏ ‎аналитик‏ ‎так ‎же‏ ‎перебирает ‎множество‏ ‎статистических ‎тестов‏ ‎и‏ ‎чем ‎больше‏ ‎инструментов ‎использует ‎статистик, ‎тем ‎достовернее‏ ‎результат. ‎Важная‏ ‎разница‏ ‎состоит ‎в ‎том,‏ ‎что ‎манипулятор‏ ‎ищет ‎тот ‎единственный ‎тест‏ ‎который‏ ‎даст ‎нужный‏ ‎ему ‎результат,‏ ‎а ‎аналитик ‎ищет ‎совпадающие ‎результаты‏ ‎-‏ ‎это ‎позволяет‏ ‎посмотреть ‎на‏ ‎одну ‎и ‎ту ‎же ‎задачу‏ ‎с‏ ‎разных‏ ‎сторон ‎и‏ ‎подтвердить ‎правильность‏ ‎решения ‎несколькими‏ ‎способами.‏ ‎

Варьирование ‎шкал‏ ‎на ‎графиках. Манипулятор ‎может ‎подобрать ‎такой‏ ‎масштаб ‎на‏ ‎графике,‏ ‎чтобы ‎подсветить ‎нужный‏ ‎результат. ‎Аналитик‏ ‎сделает ‎то ‎же ‎самое,‏ ‎но‏ ‎приведет ‎два‏ ‎графика ‎-‏ ‎полный ‎и ‎детальный. ‎

Выбор ‎специфической‏ ‎метрики. Один‏ ‎и ‎тот‏ ‎же ‎показатель‏ ‎может ‎быть ‎представлен ‎по ‎разному.‏ ‎Например,‏ ‎задача‏ ‎увеличения ‎объемов‏ ‎производства. ‎Нашей‏ ‎метрикой ‎может‏ ‎быть‏ ‎производительность, ‎скорость,‏ ‎простои ‎плановые ‎и ‎аварийные, ‎межоперационная‏ ‎пауза ‎и‏ ‎т.д.‏ ‎и ‎т.п. ‎Часто‏ ‎бывает, ‎что‏ ‎метрики ‎изменяются ‎разнонаправленно. ‎Поэтому,‏ ‎манипулятор‏ ‎практически ‎всегда‏ ‎может ‎подобрать‏ ‎метрики ‎так, ‎чтобы ‎показать ‎заранее‏ ‎заданный‏ ‎результат. ‎Статистик‏ ‎будет ‎показывать‏ ‎процесс ‎в ‎целом ‎- ‎по‏ ‎заранее‏ ‎оговоренным‏ ‎с ‎клиентом‏ ‎метрикам. ‎

Терминологическая‏ ‎атака. Статистика ‎богата‏ ‎на‏ ‎специфические ‎термины.‏ ‎Манипулятор ‎будет ‎ими ‎сыпать ‎как‏ ‎из ‎рога‏ ‎изобилия.‏ ‎Аналитик ‎сделает ‎все,‏ ‎чтобы ‎их‏ ‎убрать. ‎Если ‎уж ‎придется‏ ‎применить‏ ‎специфический ‎термин,‏ ‎он ‎подробно‏ ‎опишет, ‎что ‎это ‎значит. ‎Вообще,‏ ‎хороший‏ ‎статистик ‎тратит‏ ‎много ‎времени‏ ‎на ‎то, ‎чтобы ‎быть ‎понятым.‏ ‎Специфические‏ ‎термины‏ ‎нужны ‎не‏ ‎для ‎того,‏ ‎чтобы ‎по-умничать,‏ ‎а‏ ‎для ‎того,‏ ‎чтобы ‎кратко ‎выразить ‎мысль. ‎Другой‏ ‎специалист ‎её‏ ‎всегда‏ ‎поймет. ‎Но ‎дело‏ ‎в ‎том,‏ ‎что ‎аналитики ‎"пошли ‎в‏ ‎народ"‏ ‎и ‎одна‏ ‎фраза ‎сказанная‏ ‎на ‎статистическом ‎языке, ‎требует ‎страницы‏ ‎текста‏ ‎для ‎непогруженных‏ ‎в ‎тему‏ ‎специалистов.

Самоманипулирование. Статистик ‎может ‎увлечься ‎анализом ‎(да,‏ ‎после‏ ‎того‏ ‎как ‎человек‏ ‎прошагает ‎первые‏ ‎этапы ‎развития‏ ‎как‏ ‎аналитик, ‎это‏ ‎занятие ‎становится ‎веселым) ‎и ‎ему‏ ‎процесс ‎становится‏ ‎важнее‏ ‎результата. ‎Творить ‎в‏ ‎этом ‎состоянии‏ ‎круто, ‎здорово ‎и ‎весело.‏ ‎Но‏ ‎это ‎опасное‏ ‎для ‎аналитика‏ ‎состояние. ‎Во-первых, ‎статистик ‎подключает ‎эмоции.‏ ‎А‏ ‎во-вторых, ‎где‏ ‎эмоции, ‎там‏ ‎и ‎желание ‎понравиться. ‎И ‎аналитик‏ ‎может‏ ‎начать‏ ‎подгонять ‎результаты‏ ‎под ‎мнения‏ ‎тех, ‎кому‏ ‎он‏ ‎хочет ‎понравиться.‏ ‎Тут ‎специалист ‎превращается ‎в ‎манипулятора‏ ‎и ‎сам‏ ‎этого‏ ‎не ‎замечает. ‎Решается‏ ‎этот ‎вопрос‏ ‎апелляцией ‎к ‎цели ‎-‏ ‎задача‏ ‎аналитика ‎решить‏ ‎проблему, ‎а‏ ‎не ‎нравиться ‎другим.

Ситуация ‎с ‎манипулированием‏ ‎отягощается‏ ‎тем, ‎что‏ ‎для ‎применения‏ ‎статистики ‎нужны ‎специфические ‎компетенции, ‎которых,‏ ‎как‏ ‎правило,‏ ‎у ‎клиентов‏ ‎нет. ‎Поэтому‏ ‎в ‎отношениях‏ ‎аналитик-клиент‏ ‎огромную ‎роль‏ ‎играет ‎доверие ‎и ‎авторитет. ‎Аналитик‏ ‎должен ‎серьезно‏ ‎заботится‏ ‎о ‎своем ‎авторитете‏ ‎- ‎не‏ ‎допускать ‎манипулирования ‎клиентом. ‎

А‏ ‎как‏ ‎же ‎в‏ ‎итоге ‎вскрывается‏ ‎манипуляция? ‎А ‎все ‎просто ‎-‏ ‎"практика‏ ‎критерий ‎истины"‏ ‎(с). ‎Особенность‏ ‎статистики ‎состоит ‎в ‎том, ‎что‏ ‎всегда‏ ‎возникает‏ ‎обратная ‎связь‏ ‎с ‎процессом,‏ ‎который ‎наработал‏ ‎эту‏ ‎самую ‎статистику.‏ ‎Поэтому, ‎все ‎рекомендации ‎могут ‎(и‏ ‎должны!) ‎быть‏ ‎проверены‏ ‎в ‎рамках ‎эксперимента.‏ ‎Да, ‎эксперимент‏ ‎может ‎быть ‎дорогой ‎и‏ ‎долгий.‏ ‎Но ‎именно‏ ‎в ‎рамках‏ ‎эксперимента ‎проявляется ‎качество ‎проведенного ‎анализа‏ ‎и‏ ‎снижается ‎риск‏ ‎неверного ‎решения.

Манипуляция‏ ‎всегда ‎направлена ‎на ‎принятие ‎ангажированного‏ ‎решения.‏ ‎Это‏ ‎не ‎значит,‏ ‎что ‎решение‏ ‎ложное, ‎это‏ ‎значит,‏ ‎что ‎оно‏ ‎получено ‎не ‎на ‎основании ‎изучения‏ ‎процесса, ‎анализа‏ ‎статистики‏ ‎и ‎экспертизы, ‎а‏ ‎на ‎основе‏ ‎чьего-то ‎желания ‎повлиять ‎на‏ ‎конечное‏ ‎решение. ‎Поэтому,‏ ‎в ‎подавляющем‏ ‎большинстве ‎случаев ‎манипуляций ‎эксперимент ‎будет‏ ‎провален.‏ ‎Но ‎это‏ ‎не ‎значит,‏ ‎что ‎каждый ‎проваленный ‎эксперимент ‎результат‏ ‎манипуляции.‏ ‎Недостижение‏ ‎цели ‎в‏ ‎рамках ‎эксперимента‏ ‎конечно ‎плохо,‏ ‎но‏ ‎полномасштабное ‎внедрение‏ ‎могло ‎обернуться ‎вообще ‎катастрофой ‎для‏ ‎клиента. ‎Неудачный‏ ‎эксперимент‏ ‎не ‎бесполезен, ‎он‏ ‎показывает ‎в‏ ‎каком ‎направлении ‎не ‎надо‏ ‎идти.‏ ‎К ‎слову,‏ ‎эксперимент, ‎его‏ ‎планирование, ‎проведение ‎и ‎анализ ‎тоже‏ ‎является‏ ‎частью ‎инструментария‏ ‎статистика, ‎который‏ ‎мы ‎тоже ‎будем ‎рассматривать.

Манипулятор ‎и‏ ‎аналитик‏ ‎это‏ ‎как ‎черное‏ ‎и ‎белое,‏ ‎инь ‎и‏ ‎ян‏ ‎- ‎связанные,‏ ‎но ‎отрицающие ‎друг ‎друга ‎явления.‏ ‎Аналитик ‎формирует‏ ‎авторитет‏ ‎на ‎котором ‎паразитирует‏ ‎манипулятор. ‎При‏ ‎этом ‎манипулятор ‎создает ‎шлейф‏ ‎разочарований‏ ‎и ‎аналитику‏ ‎приходиться ‎начинать‏ ‎работу ‎в ‎новом ‎месте ‎с‏ ‎отрицательных‏ ‎стартовых ‎позиций.‏ ‎Поэтому, ‎в‏ ‎рамках ‎обучения ‎мы ‎будем ‎разбирать‏ ‎не‏ ‎только‏ ‎как ‎делать‏ ‎анализ ‎правильно,‏ ‎но ‎и‏ ‎детально‏ ‎погружаться ‎в‏ ‎способы ‎манипуляции. ‎Врага ‎надо ‎знать‏ ‎в ‎лицо!‏ ‎