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 èn 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.
Geen opmerkingen:
Een reactie posten