Цитаты из книг автора «Чарльз Уилан»

рандомизация более-менее равномерно поделит все значимые характеристики между этими двумя группами

Неизменной проблемой, которую приходится решать исследователям, работающим с «человеческим материалом», является создание контрольной и подопытной групп

найти две группы субъектов, в целом похожих между собой — за исключением интересующего нас «параметра

Единственный способ устранения ошибок, порождаемых плохой выборкой

Чтобы сегодня оценить потенциал имеющихся у нас данных, достаточно рассмотреть пример сети розничной торговли Target. Подобно большинству компаний, Target стремится повысить прибыль за счет лучшего понимания своих клиентов. Для этого она нанимает специалистов по статистике, перед которыми ставится задача выполнить своего рода «упреждающий анализ» (о нем уже упоминалось в этой книге); они используют данные продаж в сочетании с другой информацией о потребителях, чтобы выяснить, кто, что и почему покупает. Ничего изначально плохого во всем этом нет: просто это означает, что ближайший к вам магазин Target хочет знать, что вам как потребителю может понадобиться. Но давайте рассмотрим хотя бы один пример того, что могут «вычислить» специалисты по статистике, обосновавшиеся в плотно зашторенных комнатах цокольного этажа корпоративной штаб-квартиры. Target выяснила, что беременность — особенно

присылаете ей купоны на детские кроватки и одежду для новорожденного! Может быть, вы предлагаете ей побыстрее забеременеть?!» — возмущался мужчина. Менеджер извинялся и заверял мужчину, что это не более чем досадная ошибка. Через несколько дней менеджер еще раз позвонил этому мужчине, чтобы извиниться. На сей раз мужчина вел себя гораздо спокойнее и в свою очередь тоже посчитал нужным извиниться. «Понимаете, у меня в доме небольшой переполох, — сказал он. — Одним словом, она должна родить в августе». Статистики Target узнали, что его дочь беременна, раньше, чем он! Может быть, они суют нос не в свои дела — или все-таки это их дела? Иногда складывается впечатление, что их внимание к нам чрезмерно. Именно поэтому некоторые компании пытаются делать вид, что знают о нас гораздо меньше, чем им известно на самом деле. Если, например, вы — женщина и находитесь на четвертом–шестом месяце беременности, то в вашем почтовом ящике могут появиться купоны на детскую кроватку и бумажные полотенца — вместе с предложением скидки на газонокосилку и купоном на бесплатные носки для боулинга (при условии покупки любой пары обуви для боулинга). Появление в вашем почтовом ящике купонов для беременных в сочетании с рекламой других товаров, не имеющих никакого отношения к беременности, может показаться вам чистой случайностью. В действительности компания знает, что вы не увлекаетесь боулингом и не стрижете лужайку перед домом. Просто она пытается «замести следы», делая вид, что знает о вас гораздо меньше, чем ей известно на самом деле.

важное время с точки зрения построения моделей покупательского поведения. У беременных женщин вырабатываются определенные «отношения с розничной торговлей», которые могут длиться десятилетиями. В результате Target хочет выявить беременных женщин — особенно тех, кто на четвертом–шестом месяцах, — и заманить их в свои магазины, чтобы они посещали их как можно чаще. Один из журналистов The New York Times Magazine наблюдал за тем, как бригада специалистов по упреждающему анализу компании Target пыталась это сделать20. Первая часть задачи решалась достаточно просто. У Target есть специальный реестр, в котором беременные женщины регистрируются, чтобы еще до рождения ребенка приобрести все товары, необходимые для новорожденного. Эти женщины уже являются клиентками Target, и они, по сути, сами сообщают магазину о своей беременности. Но здесь есть одна статистическая уловка: компания «вычислила», что другие женщины, которые демонстрируют аналогичное покупательское поведение, также, вероятно, беременны. Например, беременные женщины зачастую переходят на использование неароматизированных лосьонов, начинают покупать витаминные добавки, огромные упаковки ватных тампонов. Специалисты по упреждающему анализу компании Target выявили двадцать пять наименований товаров, которые в совокупности составляют «признак, позволяющий предсказать беременность». Цель этого анализа заключалась в том, чтобы послать беременным женщинам соответствующие купоны в надежде сделать их постоянными покупательницами Target. Насколько эффективной оказалась данная стратегия? The New York Times Magazine поведал своим читателям историю о мужчине из Миннеаполиса, который зашел в один из магазинов Target, чтобы поговорить с менеджером. Мужчина был разгневан тем, что Target буквально бомбардировал его дочь-старшеклассницу купонами для беременных женщин. «Она еще учится в школе, а вы

данные выполняют одну из трех функций

Эта формула применима только если события независимы; иными словами, когда исход одного события не оказывает влияния на исход другого события

Вероятность не говорит нам о том, что случится наверняка; она лишь предупреждает, что может произойти с высокой степенью вероятности или с менее высокой.