Att ha ett statistiskt tänkande innebär att man drar slutsatser om enskilda fall utifrån kategoriers och mängders egenskaper, istället för att göra som de flesta människor gör, dvs dra generella slutsatser från enskilda fall (Kahneman 2013). I många situationer bygger vi upp vår världsbild baserat på enskilda företeelser. Media är mycket duktiga att bidra till detta. Många känner en viss oro när de sitter i sin bil på väg till flygplatsen. De har en gnagande tanke att det kanske kan vara något fel på planet vilket leder till att det störtar. Men statistiskt sett borde vi vara betydligt mer orolig att köra bil till flygplatsen, då det är betydligt mer farligare att sitta i en bil jämfört med ett flygplan

Att vi tenderar att tänka i termer av orsaker leder ibland till att vi gör tankevurpor. Ta exemplet att 6 barn som föds efter varandra på ett sjukhus, P = pojke och F = Flicka. Fundera nu på följande sekvenser:

PPPFFF
FFFFFF
PFPFPF

Bedömer du sekvenserna lika sannolika? Känslan säger ofta ”nej”, den sista raden känns mer sannolik. Men eftersom variablerna är oberoende av varandra så är det inte mer sant att den sista raden är mer sannolik än de två övriga. Bara för att en flicka föds innebär det inte att det kommer vara mer sannolikt att nästa barn som föds är en pojke. Du vet nog redan det, men din ”magkänsla” säger något annat.

De flesta av våra beslut fattas baserat på affektheuristik som innebär att vi har en tendens att göra våra bedömningar och fatta beslut på grundval av känslor (Slovic  1999). Utan att vi tänker på det översätter vi ”Vad anser jag om det här?” till ”Vad tycker jag om det här?”. En svårare komplex fråga byts helt enkelt ut till en mer lättare fråga där magkänslan får avgöra utfallet.  

Det finns en risk att man som expert tror att man utifrån erfarenhet skaffar sig kunskaper och därmed kan göra bättre prognoser och bedömningar. Problemet är om erfarenheterna bygger på enskilda fall och inte ett rationellt och statistiskt tänkande finns det risk att prognosen man gör blir snedvriden. I en studie visade man att experter som inte byggde sina prognoser på fakta och statistik, utan från sin erfarenhet hade en övertro på sig själv. Resultatet visade att pilkastade apor fick mer rätt i sina prognoser (Tellock 2005). Så även om man anser sig vara expert, vinner man på att ha ett statistiskt tänkande. En risk som experter gör är att man försöker tänka annorlunda och väga in komplexa kombinationer av faktorer när man gör prognoser och bedömningar. Man låter ovanliga händelser väga tyngre än vad de statistiskt sett har, vilket leder till felaktiga beslut. Ibland skulle ett mer linjärt tänkande faktiskt ge bättre resultat i våra bedömningar.

För er som tycker det är intressant med statistiskt tänkande och bedömningar rekommenderar att jag kika på Monty Hall problemet som levererar ett underhållande perspektiv gällande statistiskt tänkande:

Källor

Slovic, P. (1999). Trust, emotion, sex, politics, and science. Surveying the risk-assessment battlefield. Risk analysis 19, s. 689-701

Tetlock, P.E. (2005). Expert political judgment: How good is it? How can we know? Princeton University press, s. 233

Kahneman, D. (2013). Tänka, snabbt och långsamt. ([Ny utg.]). Stockholm: Månpocket.