淺談生活中的統計學

楊春艷

摘?要：統計學的發展源遠流長，同時也是一門運用相當廣泛的學科，不論在日常生活，還是在專業領域，統計數據和方法隨處可見。對統計思維的培養、對統計知識的學習，將有助于我們做出更好的選擇。

關鍵詞：統計學;數據;統計思維

1 統計學的定義

統計學是收集、處理、分析、解釋數據并從數據中得出結論的科學。從分析方法上，可將其分為描述統計和推斷統計，描述統計主要通過數據的匯總、概括與分析，向人們展示數據的特征;而推斷統計則是運用樣本的數據來推斷總體數據的特征，比如從一個城市中選取同齡同性別的一些學生作為樣本，測量他們的身高，從而根據這些學生的身高去推斷這個市同齡同性別學生的平均身高;或者是檢驗該市學生的平均身高是否等于某個設定值，這些就是推斷統計所要解決的問題。統計分析的形式隨著時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。

2 統計學的起源

統計學是一門與實際生活十分貼近的學科，它起源于研究社會經濟問題。它的發展源遠流長，早在古希臘時期，亞里士多德（公元前年384-前322年）就發明了以記錄各希臘城邦的歷史、行政、科學、藝術、人口、經濟等數據的城邦紀要，除去這些日常記錄外，統計學也很早被應用在衛生監察和健康等方面，這些數據的運用有效解決了當時的很多問題。在亞里士多德之后，英國古典經濟學家威廉配第撰寫了《政治算術》，這本書是統計學的早期形態，該書用“數字、重量和尺度”的研究方法論述所有的政治事務及和國家昌盛有關的事項（包括君主榮耀、百姓幸福等）都可以用算術的一般方法來證實。該書為統計學的發展奠定了強有力的基礎。德國的僧侶助斯米爾赫對政治算術學進行了進一步的拓展，他認為增加觀察次數和擴大觀察范圍就可以發現“神所安排的秩序”，這樣一來政治算數學就發展到對隨機現象做數量的考察并做大量的觀察進而發現規律的階段。十七世紀在法國興起了古典概率論的研究，直到現代，概率仍然是統計學研究的重點，尤其是骨牌和各種賭博游戲的興起，更使得概率統計學發展得爐火純青。

在我國，統計學的發展更是源遠流長，據說，在帝堯時期就對人口進行過統計，并根據統計數字得出了男嬰的出生率;相傳在夏禹在治水之后著手統計了人口和土地，商朝設置了統計官吏“司民”，秦始皇統一天下之后要求在年終各地方官吏需進京上報全年人口、錢糧等數字，歷史的諸多記載反應了我國在很早就對統計進行了大量的運用。

3 統計學在生活中的運用

統計學的學科性質決定了它會被廣泛地運用于各個領域，無論是研究宇宙、研究社會還是研究人類，均離不開統計學的運用，下面的內容中，筆者將主要闡述與我們日常生活場景息息相關、隨處可見的統計學事例，希望能讓讀者看到統計學的普適性和重要性，從而更加重視統計學的積累和學習。

（1）統計學之于吃穿住行。統計學在生活中的運用隨處可見，我們對吃、穿、住、行的選擇均離不開統計數據的運用，尤其是移動互聯網時代，一切均以數據為導向，數據是我們選擇的積累，又為更人的選擇提供參考。比如說吃，去哪里吃，選擇吃什么，大部分人會習慣性地打開大眾點評，輕輕一搜，便會出現大量的店鋪，展示著他們的人均價位、歷史用餐人數、評分、推薦等指標，而這些便是統計分析的結果，也是我們做出最終選擇的重要參考。比如說穿，在電子商務高度發展的時代，選擇買什么衣服，我們最不缺的就是參考數據，打開APP，輸入關鍵詞，小小的屏幕會讓我們眼花繚亂，因為展示在你面前的商品正是你心儀的那些，你以往搜索記錄，瀏覽記錄，購物車記錄等行為已經被量化，并通過一定的統計模型進行了精密的計算，這便是商業智能，它正是基于大量的統計數據分析、建模所得。比如說住，我們買房會從各個方面進行考量：價格、戶型、位置、交通、治安、得房率、綠化率、入住率、歷史評分等等，這其中包含了大量的統計數據參考，我們進行選擇的過程，也是統計分析的過程，最終通過分析結果做出最終決定。再說說行，我們會根據交通擁堵數據選擇出行時間和路線，會根據天氣預報制定出行計劃，天氣預報本身就是一個統計分析的結果，它是通過收集氣溫、濕度、風向、風速、氣壓等大量的數據，結合目前對大氣過程的認識，運用統計學的方法來預測未來空氣的變化，這是我們出行的重要參考。

（2）統計學之于醫學。當下，醫學統計學已然是非常成熟的學科，在醫學研究中，最常用的統計方法便是對照試驗，比如，試驗某種藥物的不良反應，不同組別的被試者會被給予不同的劑量，從而觀察不同劑量所對應的不同反應，從而為制定最適合的劑量做指導。另外也可以通過假設檢驗的方法分析某些疾病與某些因素的關系，比如，研究噪聲程度對居民失眠患病率的影響，可以通過收集不同社區噪聲強度的數據以及相應社區居民失眠病數據，繼而運用統計學知識進行相關性分析和驗證，若數據結果顯示噪聲強度與居民失眠患病率呈現正相關，則可通過治理周邊環境的噪聲強度來緩解居民的失眠癥狀;也可以運用回歸分析的方法將更多的影響因素考慮至其中，進行數據建模，從而進行更深入的分析，找到更精準的治理和治療方案。

（3）統計學之于經濟 GDP（國內生產總值）、CPI（消費者價格指數）、PPI（生產價格指數）等均是常見的經濟統計指標，也是體現我國經濟發展水平的重要統計數據。這些數據在國家統計局均有公布，從GDP的發展軌跡，可以看到我國的經濟增長呈現周期性變化，通過對數據變化規律的研究，從而對宏觀調控做有力指導。統計學除了運用在宏觀經濟研究上，不同的企業通過運用統計知識搜集用戶數據、分析用戶行為，從而根據分析結果制定企業的商業策略。比如老生常談的案例“啤酒與尿布”，美國零售巨頭沃爾瑪通過研究消費者的購物小票，從中發現年輕爸爸在購買尿布的同時，往往會購買一些啤酒，故沃爾瑪將尿布和啤酒放在一起銷售，從而使得兩者的銷量均大幅提升。對用戶行為的研究和預測，離不開統計方法的支撐。另外企業也可以通過對歷年銷量數據進行時間序列分析，科學預測未來的銷量情況，從而為企業制定準確的銷售計劃。

（4）統計學之于體育。統計學在體育比賽中的運用相當廣泛，最常見的便是通過對運動員歷次比賽的分數來判斷該運動員以及團隊的穩定性和能力。奧斯卡金像獎提名電影《點球成金》所呈現的便是棒球和統計學的故事，以往，棒球球員主要由球探和專家探討選擇，而影片中的主角通過對各個球員在球場上的歷史得分數據進行分析，從而找到最有特長的球員，將他們安排在各自擅長的位置，盡管他們不是最優秀的學員，但他們組成了最佳的團隊，最終贏得了球賽，主角比利.比恩對統計學的成功運用不僅為他自己贏得了掌聲，同時也促進了棒球業的發展。另外，古代寓言《田忌賽馬》也是對統計學的運用，比賽雙方的馬實力相當，均可以被分為上、中、下三個等級，孫臏為田忌出主意說：“今以君之下駟與彼上駟，取君上駟與彼中駟，取君中駟與彼下駟。”即用下等馬與對方的上等馬比賽，再拿上等馬與對方的中等馬對決，最后再以中等馬與對方的下等馬對決，最終三局兩勝，田忌贏得了比賽。統計學在體育領域還有更度更深入的運用，運用好統計學，將有力促進競技體育的發展。

（5）統計學在其他方面的運用。除了上述領域，統計學尤其是概率統計在彩票業、保險業等行業運用得也相當深入，通過對中獎概率、事故率等數據的計算，制定相應的獎勵策略和賠付策略等。統計學是一門運用廣泛又相當專業的學科，如果不深入了解統計方法，有時也會被用錯，典型的案例便是1936年的美國總統大選，當時由民主黨員羅斯福和共和黨員蘭登進行角逐，《文學摘要》雜志通過抽樣調查對結果進行預測，他們根據電話號碼簿及汽車俱樂部成員名單進行問卷發放，總共發放1000萬份調查問卷，最終回收了240萬份，經過對問卷結果的精確計算，他們預測最終蘭登會獲勝，然而，事實結果是，最終羅斯福以絕對優勢獲勝，這一結果導致該雜志最終關門停刊，主要問題在于，該雜志選取的調查對象是有電話或有汽車的人，而這些人群都是相對富裕的人群，正是當時大蕭條時期的少數人，也就是該調查忽略了當時絕大部分的低收入人群的意見，最終導致了結果的偏差。該案例告訴我們，運用抽樣統計分析時，不僅要關注樣本量的大小，同時也要考慮樣本的代表性。因此，對統計方法的有效運用，需要不斷深入地掌握統計學相關理論知識，否則，對方法的誤用，可能帶來截然相反的結論。

4 統計學思維的培養

我們已經了解到統計學運用之廣泛，多多了解統計學可以幫我們在生活中更好地做抉擇。我們的生活充滿了各種各樣的不確定性，因為有了統計學，這些不確定性變得可以衡量，我們不一定要學會如何計算這些不確定性，也不一定人人都要成為專業的統計學者，但通過對統計學的相關故事、案例的閱讀，對日常生活中數據的思考，以及對我們所遇到的一些營銷策略或套路的識別，對可以逐漸培養我們的統計學思維，從而讓我們更加理性與明智，有效避開生活中的很多“坑”。

移動互聯網時代，在近乎人手一臺智能手機的情況下，我們無時無刻不被數據包圍，甚至我們本身已然成為一種數據，我們的需求似乎是透明的，你查看了或搜索了某個關鍵詞，可能后續你進入很多別的網頁，該關鍵詞或商品的廣告依然會出現在你眼前;你也可能會收到很多莫須有的短信和電話，告知你各種樣的服務或優惠;當我們處在不斷地被誘導和拉回的營銷環境，更加地需要擁有統計學思維，以幫助和指導我們理性抉擇，以防上當受騙。

在數據橫行的時代，不同的行業與企業對統計類人才亦是求賢若渴，具有專業統計背景的人才在工作中更容易得到重視，獲得更好發展的幾率也更大。因此，無論為更好的生活還是更有前途的工作，我們都應該不忘培養統計學思維，積累更多的統計知識。

英國著名小說家喬治·威爾斯說，統計思維總有一天會像讀與寫一樣成為一個有效率公民的必備能力。培養統計思維，從用心觀察生活開始，從觀察我們在生活當中遇到的一系列數據開始。

參考文獻：

[1]賈俊平.統計學[M].北京：中國人民大學出版社，2016：1-2（第6版）.

[2]李倩星.生活中的統計學[M].北京：清華大學出版社，2017：1-2.