יום כיפור הוא כנראה היום היחיד בשנה
שבו המשפט „טעיתי” מקבל יחסי ציבור טובים.
בשאר השנה אנחנו פחות מתלהבים ממנו.
טעינו בדרך? ה-Waze אשם.
שרפנו את העוגה? התנור לא מכוון.
קנינו מניה והיא ירדה? השוק השתגע.
אמרנו שהמסעדה החדשה בשכונה לא תחזיק
חודש והיא מלאה כבר שנתיים? טוב, אנשים כנראה איבדו את הטעם.
אנחנו אוהבים להיות צודקים.
אבל יש תחום אחד שבו טעות היא לא
תקלה במערכת. היא חלק מהמערכת עצמה.
סטטיסטיקה.
סטטיסטיקאי שלא טועה כנראה לא עושה
סטטיסטיקה
נניח שטעמתי חומוס במסעדה חדשה.
היה מצוין.
אני חוזר הביתה ומכריז:
„זה
החומוס הכי טוב בבאר שבע.”
יש רק בעיה קטנה: טעמתי מנה אחת.
אולי נפלתי על יום מוצלח במיוחד.
אולי הטבח הקבוע בכלל היה בחופש. אולי הייתי רעב מאוד, ורעב הוא תבלין מצוין.
במילים סטטיסטיות, יש לי מדגם קטן
מאוד.
אבל המוח שלנו לא תמיד מחכה למדגם של
500 תצפיות ורווח סמך של 95%. הוא מקבל תצפית אחת ומיד מתחיל לבנות תיאוריה.
וזה קורה לנו כל הזמן.
הילד קיבל 95 במבחן — „הוא סוף סוף
התחיל להשקיע”.
המכונית התקלקלה שבוע אחרי הטיפול —
„המוסך הזה גרוע”.
עשינו דיאטה במשך שבוע וירדנו קילו
וחצי — „מצאתי את השיטה”.
עשינו אותה עוד שבוע ועלינו 300 גרם
— „השיטה הפסיקה לעבוד”.
הנתונים משתנים מהר.
הסיפור שאנחנו מספרים לעצמנו משתנה
קצת פחות מהר.
יש טעויות, ויש טעויות
בסטטיסטיקה נהוג להבחין בין טעות
מקרית לבין טעות שיטתית.
טעות מקרית היא הרעש שיש כמעט בכל
מדידה.
אם אשקל חמש פעמים במהלך היום, לא
אקבל בדיוק אותו משקל. אם מסעדה מקבלת היום ציון 4.7 ומחר 4.6, זה לא בהכרח אומר
שהטבח עבר משבר מקצועי בלילה.
יש תנודות.
אבל טעות שיטתית מעניינת יותר.
נניח שאני רוצה לדעת אם האוכל שאני
מבשל טעים, ולכן אני שואל את שלושת הילדים שלי בזמן שהם אוכלים ארוחת שישי:
„טעים?”
והם יודעים היטב מי הכין את האוכל
ומי גם אחראי על הקינוח.
קיבלתי 100% שביעות רצון.
מחקר מצוין.
רק שאולי כלי המדידה שלי מעט בעייתי.
הבעיה כאן אינה רק רעש. משהו באופן
שבו אספתי את הנתונים דוחף את התוצאה לכיוון מסוים.
וזה כבר הרבה יותר קשה לתקן.
אולי הבעיה היא לא שטעינו
וכאן מגיע בעיניי החיבור המעניין
ליום כיפור.
טעות היא בלתי נמנעת.
גם עם הרבה נתונים, מודל טוב ושיטות
סטטיסטיות מתקדמות, לעולם לא נקבל ודאות מוחלטת לגבי העולם.
לכן השאלה המעניינת אינה:
„איך אני
מוודא שלעולם לא אטעה?”
אלא:
„מה אני
עושה כשמגיע מידע שמראה שאולי טעיתי?”
וזה כבר הרבה יותר קשה.
נניח שאני משוכנע שמסעדה מסוימת
גרועה.
חבר אחד אומר לי שהיא מצוינת.
אני אומר: „אין לו מושג באוכל.”
עוד חבר אומר שהיא מצוינת.
„גם הוא
לא מבין.”
אני נכנס לגוגל ורואה מאות ביקורות
חיוביות.
„אנשים
נותנים היום חמישה כוכבים לכל דבר.”
בשלב מסוים אני כבר לא בודק את
ההשערה שלי.
אני מגן עליה.
לפעמים צריך לעדכן את המתכון
במובן מסוים, חשיבה סטטיסטית טובה
דורשת מאיתנו לעשות משהו מאוד לא טבעי:
להשאיר מקום לאפשרות שאנחנו טועים.
יש לנו אמונה מסוימת על העולם.
מגיע מידע חדש.
אנחנו לא חייבים לזרוק מיד את כל מה
שחשבנו קודם, אבל גם לא נכון להתעלם מהמידע רק משום שהוא לא מתאים לסיפור שכבר
בנינו.
זה קצת כמו לבשל.
אם הכנתי תבשיל וטעמתי אותו והוא
תפל, אני יכול להסביר במשך עשר דקות שהמתכון מצוין, שהתבלינים איכותיים ושבפעם
הקודמת כולם התלהבו.
או שאני יכול להוסיף קצת מלח.
הטעם הוא נתון חדש.
כדאי לפחות להקשיב לו.
ומה לגבי אנשים?
כאן הדברים נעשים מורכבים יותר.
אנחנו מחזיקים השערות גם לגבי אנשים.
„הוא קמצן.”
„היא אף
פעם לא מקשיבה.”
„הבוס שלי
לא מעריך אותי.”
„הילד הזה
עצלן.”
אולי חלק מהטענות נכונות.
אבל מרגע שהחלטנו שהן נכונות, אנחנו
מתחילים לפעמים לאסוף נתונים בצורה מאוד יצירתית.
כשהאדם מתנהג כפי שציפינו — אנחנו
זוכרים.
כשהוא מתנהג אחרת — אנחנו מסבירים
למה זה לא נחשב.
סטטיסטיקאי היה מתחיל להיות חשדן.
לאו דווקא כלפי האדם.
כלפי שיטת איסוף הנתונים שלנו.
אז מה אפשר לקחת מזה ליום כיפור?
אולי חשבון נפש הוא קצת כמו ניתוח
נתונים.
לא מספיק לשאול:
איפה טעיתי?
אפשר לשאול גם:
באילו דברים אני כל כך בטוח, שכבר
הפסקתי לבדוק אם אני צודק?
אולי טעיתי לגבי אדם מסוים.
אולי פירשתי אירוע בצורה לא נכונה.
אולי נתתי משקל עצום לתצפית אחת
והתעלמתי מעשרים אחרות.
ואולי דווקא הייתי צודק.
גם זו אפשרות.
המטרה אינה להחליט שאנחנו תמיד אשמים
או תמיד טועים.
המטרה היא להשאיר מקום לעדכון.
כי אולי אחת היכולות החשובות ביותר —
בסטטיסטיקה וגם בחיים — אינה לדעת את התשובה הנכונה מלכתחילה.
אלא לדעת לומר:
„זה מה
שחשבתי. הגיע מידע חדש. בוא נבדוק שוב.”
וזה, כשחושבים על זה, סוג יפה מאוד
של חשבון נפש.
גמר חתימה טובה.
ובמקרה שטעיתי בכל מה שכתבתי כאן —
אני לפחות מעדכן את המודל.
