Die wonder van statistiek

met Johan Strasheim

Deur Johan Strasheim
Daar is die storie van die jong rekenmeester wat in die raadsaal ingestap het om ’n aanbieding te doen toe een van die oumanne hom op en af kyk en vra: “So, what do the figures say young man?” Hy antwoord totaal vol selfvertroue met ’n glimlag: “Well, Sir, what do you want them to say?”

Is dit nie soms die aaklige waarheid nie – jy kan met syfers toor en met subtiele klemverskille heel uiteenlopende uitkomste met die statistieke “bewys”.

Ek onthou my universiteitsdae en ons statistiekklasse baie goed. Met ’n na­tuur­like aanvoeling vir syfers, dinge soos waarskynlikheidsverdelings en die waarskynlikheidsteorie, het ek seker ’n onregverdige voorsprong gehad. Be­dryfs­ingenieurswese is natuurlik deur­trek met beginsels uit statistiek en die wiskundige hantering van onsekerheid – met ander woorde die sogenaamde waarskynlikheidsleer. Ons klompie het dit gevolglik as alledaags aanvaar en maar deel van die proses, en alhoewel lekker, was dit ook maar taai by tye. Menige ander student het met “stats” gesukkel en dit intens gehaat!

Nou ja, so gaan dit in die ou lewe … sommige ouens is goed met sekere dinge, ander nie. Soms lyk dit of ’n paar rakkers goed is met niks wat die lewe vorentoe vat nie, maar soms lyk dit werk­lik of ’n loopbaan in die politiek da­rem daar is vir hulle! Aan die ander kant, veral as jongmens, lyk dit soms of sekere ouens goed is met alles op skool – hoofseun, kaptein van alles waaraan hy deelneem, gewild, kry maklik keu­-ring vir sy voorkeurstudierigting … onstuitbaar op pad na die kruin van sukses.

Ongelukkig werk dit op die ou einde nie heeltemal so nie. Die “regte lewe” haal almal maar uiteindelik in – die ou groot gelykmaker – wat gewoonlik be­gin met studielenings wat terugbetaal moet word uit ’n salaris wat natuurlik in jou opinie hopeloos te klein is. Dan volg daar sommer gou-gou huislenings, oortrokke bankrekeninge en later kin­ders wat moet draadjies in hulle tande kry, siektes wat die mediese fonds uitput en kinders wat moet universiteit toe gaan.

Ek praat nie eers van die ander mens­gemaakte rampe tussen-in (soos om jou kar te stamp) nie. Jou loopbaan raak gaandeweg meer veeleisend en die al­om­teenwoordige pretbederwer – die ont­vanger van inkomste – neem oor en alles vreet jou tyd ongesiens op in die “rat race” van die lewe. Dis maar hoe dit gaan.

Wat het dit met statistiek te make? Sta­tistiek gee jou darem perspektief as jy dit reg gebruik. Dis waarom jy moet verstaan jy kan verdrink in water wat gemiddeld 5 mm diep is.

In Engels praat hulle in plaas van die “law of averages” van die “flaw of ave­-rages” – om daardie rede! Dan is daar die eenvoudige, maar waardevolle Pareto­beginsel – of soos Jan Alleman hom ken, die 80/20-reël. Dit sê dat vir baie dinge 80% van die uitkoms die resultaat is van 20% van die inset.

Dit is interessant genoeg vernoem na Vilfredo Pareto, ’n Italiaanse ekonoom, wat in ongeveer 1895 agtergekom het dat sowat 80% van Italië aan sowat 20% van die bevolking behoort het – en daar vestig hy een van die handigste “quick & dirty” stukkies statistiek­gereedskap!

Dit strek natuurlik baie verder. Nagenoeg 80% van belasting kom van om­trent 20% van die gemeenskap, in ’n tipiese besigheid kom 80% van die inkomste van so 20% van die kliënte en so aan. Watter handige duimreël is dit nie!
Is die 20% reg? Voel dit te veel? Te min?

Konteks is allerbelangrik. Dink so daaraan… Sê nou daar is ’n 20%-kans op reën in die Kaap vandag. Sal jy sê dit is laag of hoog? Eintlik is dit maar laag. Nou dink aan dieselfde getal – sê daar is ’n 20%-kans dat jy ’n noodlottige hartaanval kan kry tydens ’n operasie. Laag of hoog? Nee kyk, dit is beslis hoog!

So wat het verander? Die syfer is dan onveranderd. Dit is die storie om die syfers wat konteks gee wat statistiek relevant maak.

Ja, die ou syfertjies waarmee ons alles van vroeg af meet en kwantum gee aan alles wat ons doen. Dink maar aan die klomp skoolrapporte waarmee ons so met reëlmaat huis toe is! Soos ons weet, is daar dinge wat ons weet ons weet. Ons weet ook dat daar ’n klomp dinge is wat ons weet ons nie weet nie. Maar daar is ook onbekende onbekendes – dit wat ons nie weet ons weet nie.

Pas maar op vir daai laaste een … of jy word straks ’n statistiek!