Als
scholier was ik dol op wiskunde-B maar ik had een bloedhekel aan A, statistiek.
Ik begreep er niks van, had een stomme leraar, en ik zag er het nut niet van
in. Met z’n allen stemmen over de juiste uitkomst van een ‘som’, dat kon niet
waar zijn. Ook tijdens m’n studie vond ik het vak statistiek nogal vervelend
ook al bleek het niet echt zo heel moeilijk. Ik kon vooral niet onthouden welke
conclusies je moest verbinden aan welke uitkomsten, maar ik kon in ieder geval
de sommetjes maken. En ik begreep het belang: zonder statistiek geen
wetenschap, zonder wetenschap geen kennis.
In de leerkring van de
Algemene Rekenkamer kregen we les van de huisstatisticus, en die heeft me wel
de ogen geopend. Ja het is lastig maar het is toch echt cruciaal voor
wetenschap ĆØn politiek en beleid om statistiek te begrijpen – wie niet snapt hoe
kennis tot stand komt kan uitspraken niet wegen.
De assistent-statisticus
liet ooit eens vallen dat er tegenwoordig met Bayesiaanse statistiek werd
gewerkt. Wat me daarvan bij is gebleven is het idee dat je nog tijdens je
onderzoek leert en de statistische bewerkingen verbetert. Ik had geen benul hoe
dat dan in z’n werk zou gaan, maar het leek me vooral bijzonder relevant voor de
voortdurende berekening van risico’s. Ik dacht dat risicorekenaars steeds bij
elke innovatie en bij elk incident of melding van een mogelijk gevaar hun
berekeningen aan zouden passen. Eigenlijk hoop ik dat nog steeds.
Dus toen ik de recensie
las van een boekje voor amateurs over de merites van Bayesiaanse versus
klassieke statistiek kon ik niet wachten om het te lezen. Dat is me niet
gelukt. Dat ligt niet aan de auteurs. Het boekje is erg goed opgezet, de
teksten zijn goed geschreven, de voorbeelden zijn aansprekend en de uitleg is
keurig stap voor stap en logisch. Denk ik, want ik raakte ergens op tweederde
zo de draad kwijt dat ik de laatste hoofdstukken alleen nog maar heb doorgebladerd.
De formules had ik al veel eerder overgeslagen en zonder die vergelijkingen, en
zonder echt grondig begrip van de kansberekening waarop de uitleg is gebaseerd,
is het toch niet bij te benen.
Ik ben er gewoon te dom
of te lui voor, of allebei. Dat is balen, want wat dit boekje me wel weer heel
duidelijk heeft gemaakt is hoe ongelooflijk schadelijk het kan zijn als we geen
begrip van statistiek hebben. We goochelen met z’n allen met
significantieniveaus in betrouwbaarheidsintervallen alsof het niks is, en we zijn
overtuigd van de bewijsvoering als er ergens een nulhypothese is verworpen.
Maar weinig leken begrijpen hoe je de ene tegen de andere hypothese af kan zetten
en dat, als je dat doet, tegenovergestelde uitkomsten veel waarschijnlijker
kunnen zijn dan die uit een klassieke berekening komen. Lucia de B niet
schuldig aan moord, mondkapjes wel een beetje effectief.
Het is vooral goed om er
weer eens aan herinnerd te worden dat statistische onderbouwing niet bijdraagt
aan ‘bewijs’ maar enkel aan waarschijnlijkheid. We baseren er vrijwel alle
overheidsbeleid op dus het kan geen kwaad om dat breed onder de aandacht te
brengen.