Metode cantitative în creșterea calității sondajelor

Acum de când există baze de date și nu mai sunt restricții la stocarea datelor căci se lucrează lejer cu Tb ca modalități ieftine la îndemâna puștilor de a stoca muzică, imagini și filme, nu se mai lucrează cu eșantioane, ci cu colectivități și calitatea estimărilor a crescut foarte mult. În teoria sondajelor ar trebui folosite metode riguroase de efectuare a corecțiilor pentru datele rezultatele obținute din prelucrarea de eșantioane cu cei care ies de la votare pentru a da un spor de calitate exit-pollurilor.

Este necesar să se studieze comportamentul indivizilor la vot secret și la votul la vedere. Este necesar să se studieze concordanța dintre modul în care s-a votat efectiv și ceea ce declară persoana când este intervievată. Pentru a face astfel de studii, există tehnica, există statistica matematică și mai ales există testele care dau garanția că rezultatele sunt reprezentative. Trebuie doar pus osul la treabă și făcute studii, nu să se taie frunză la câini, cum rău se face acum și se obțin niște rezultate de tot râsul, încât se crează impresia că teoria sondajelor este o anexă a politicului, cu care fix se demonstrează orice, dar și mai rău, se manipulează grosolan.

Se definesc fluxuri complete, neafectate de erori. 

Se lucrează cu colectivitatea, nu cu eșantioane.

Se consemnează pentru fiecare persoană elementul faptic și elementul declarativ.

Se stabilește concordanța dintre elementul faptic și cel declarativ.

Se fac agregări și se ob țin factori de corecție care se transferă spre eșantioane.

Se analizează reprezentativitate folosind teste matematice.

Se analizează stabilitatea rezultatelor, folosind seturi de colectivități.

(17 mai 2025) 

Absența utilizării metodelor cantitative în teoria manipulării e o catastrofă

Metodele cantitative ne ajută să identificăm corelații reale între factorii din toate domeniile unde aceste metode se folosesc și pe baza concluziilor să se treacă la utilizarea de rețete, de tehnici și metode de soluționare a problemelor în mod eficient. Despre teoria manipulării s-au scris mii și mii de volume, dar despre utilizarea metodelor cantitative în cuantificare eforturilor de manipulare, respectiv, a efectelor manipulării, nu s-au publicat rezultate cantitative, căci nimeni nu dă mură-n gură altora rezultate care pentru ei sunt vitale, căci adevărata manipulare nu se află în cărțile colorate pentru copiii de grădiniță, deși manipularea începe cu ei ca subiecți. 

Pentru manipularea trebuie luate în considerare două abordări și anume manipularea votanților care:

- votează la vedere prin ridicarea mâinii,

- intră în urnă și ștampilează pe buletinul de vot. 

Cine crede că votantul care intră în cabină și-și exercită votul secret, face obiectul unei manipulări simple, primitive fie prin vorbe, fie prin avantaje materiale sau bănești, deja pornește de la o premisă eronată, atât timp cât nu există o modalitate de a verifica votul, în condițiile în care devin cazuri penale încercările de a crea astfel de dovezi și nimeni nu riscă dosar penal de dragul a 50 de lei și nici pentru un kil de mălai.

Fără a face studii cantitative a măsurării efectelor pe care le au mesajele din mediul online care circulă pe rețelele de socializare este greu de a trage concluzii și cei ce fac studiile trebuie să utilizeze exact ceea ce în medicină se realizează cu metoda placebo. Nu spun mai mult, căci nu mă apuc să dau eu lecții celor care ar fi trebuit să dispună de aceste studii și alegerile din 24 noiembrie să nu-i prindă cu c-r-ul gol și să facă afirmații aproximative despre Tik Tok sau Facebook sau X sau Instagram. Statistica matematică are metode extrem de fine și de eficiente de a realiza sondaje și de a construi proceduri pentru a efectua măsurători, după care să testeze rezultatele în vederea verificării a tot felul de ipoteze. Totul este ca acele metode să fie folosite corect, respectând cerințe de omogenitate a datelor și de acuratețe a culegerilor de date, căci vorba proverbului machedonesc, dacă într-o oală de ciorbă, pui o lingură de c-c-t, totul c-c-t se numește.



(29 noiembrie 2024)

1000 de oameni care m-au impresionat: Emilia ȚIȚAN

Emilia ȚIȚAN mi-a fost studentă acum ceva timp. Ea este absolventă a Facultății de Planificare și Cibernetică Economică, promoția 1986.
După terminarea facultății a lucrat în economie până în 1991.

În intervalul 1991 - 1994, Emilia ȚIȚAN a fost asistent universitar.

În intervalul 1994 - 1997, Emilia ȚIȚAN a fost lector universitar.

În intervalul 1997 - 2003, Emilia ȚIȚAN a fost conferențiar universitar.

Din anul 2003 Emilia ȚIȚAN este profesor universitar.

În anul 1995, Emilia ȚIȚAN a susținut teza de doctorat de 183 pagini intitulată  Metode și tehnici statistice folosite în investigarea nivelelor de imunitate față de unele boli infecțioase, în România, coordonată de profesoara universitară Elena BIJI.

Profesoara universitară Emilia ȚIȚAN a elaborat numeroase materiale care au fost publicate în edituri de specialitate. Unele dintre cărțile publicate de ea mi-au fost dăruite de autoare cu autografe, ceea ce m-a bucurat nespus de mult.

Emilia ȚIȚAN m-a impresionat ca studentă acum mulți ani, dar și ca om al catedrei, dăruit studenților săi. Cu mult calm, cu mult tact și cu talent își desfășoară activitățile didactice, fiind apreciată de studenții săi și de colegi. ori de câte ori am avut ocazia, am recomandat studenților cu care am lucrat programare în C++ să citească lucrări scrise de profesoara Emilia ȚIȚAN, din care vor vedea practic cum se folosesc metodele statistice și cum se interpretează rezultatele, căci în cărțile ei se vede cu claritate ce înseamnă cu adevărat statistica aplicată și care este caracterul relativ al rezultatelor, fără ca ceva să fie bătut în cuie.

Ori de câte ori am avut ocazia să stau de vorbă cu Emilia am găsit noi și noi aspecte care evidențiază că ea este un om deosebit. Mai acum câțiva ani, îi spuneam că atunci când ajung lângă Viena la Designer Outlet Parndorf  merg să beau o cafea, iar Emilia mi-a zis că numai acolo se bea o cafea ILLY cu adevărat, ceea ce mi-a certificat că avem gusturi asemănătoare și mai ales, batem cam aceleași drumuri prin Europa.

(13 februarie 2023)

Redescoperirea apei calde

Anul trecut, printr-o întâmplare nefericită am avut ocazia să mă confrunt cu o echipă de cercetători formată din tineri care făceau niște măsurători, pentru a face în final nu știu ce studiu. În anul 1980 știu că împreună cu o echipă de medici specialiști și cu profesori de la IMF am făcut o cercetare despre forme rotunde.

În primul rând, am discutat și ei au strâns date respectând cerințe care asigurau calitatea acestora din punct de vedere statistic, pentru ca rezultatele prelucrărilor să fie reprezentative.

În al doilea rând, colectivitatea a fost astfel definită încât să fie o repartiție a cazuisticii în concordanță cu realitatea, fără a deplasa artificial studiul spre o zonă facilă, dar de la care în niciun caz nu se fac generalizări.

În al treilea rând, am solicitat să se asigure calibrarea validă a echipamentelor, lucru care trebuia specificat în studiu, pentru a da garanție că datele culese sunt corecte, completitudinea rezultând din calitatea ipotezelor de lucru.

În al patrulea rând s-a pornit de la realitate spre modelarea statistică și nu invers, căci având câteva mii de înregistrări, realitatea nu avea cum să fie încorsetată în scheme rigide, mai ales că metodele statistice sunt extrem de variate și acoperă o paletă foarte mare de situații.

În al cincilea rând, planificarea culegerii datelor s-a făcut pentru a ne asigura că nu va fi necesar un proces de corecții în înregistrări, știut fiind faptul că reproductibilitatea este una de-a dreptul imposibilă în zona cercetării medicale.

Acum, după 37 de ani am observat că:

- echipa de cercetare nu era interdisciplinară, lipsind statisticianul și informaticianul,

- aparatura de măsurat nu era calibrată, ceea ce anula întregul efort,

- lipseau procedurile, doi cercetători făceau două lucruri diferite pentru aceeași măsurătoare,

- lipseau formularele destinate procesării automate fără risc de introducere eronată a datelor.

Nu știu ce se făcea cu acele date, dar din start lipseau elementele cheie pentru a asigura:

- completitudinea,

- comparabilitatea,

- omogenitatea,

- corectitudinea,

caracateristici esențiale în orice prelucrare statistică, indiferent de ipotezele de la care se pleacă în realizarea unei cercetări, indiferent de cât de mare este volumul datelor de care se dispune la un moment dat.

Îmi și aduc aminte acum cum căram cutiile de date cu cele 16.000 de înregistrări cu care și acum mă mândresc, cu care am construit seriile de date și cu care am făcut cercetări care au scos la lumină niște aspecte de-a dreptul spectaculoase în cazuistica formelor rotunde, inclusiv în ceea ce privește rolul fumatului sau în ceea ce privește perioada dublării, preuluată prin simetrie din fizica nucleară.

Acum tac, pentru că m-am simțit penibil când am încercat să discut cu tinerii cercetători, care au văzut în mine un bătrân ramolit pe care nu au dat nici doi bani. Nu m-a deranjat, doar mi-au inspirat milă, acea milă pe care mi-o inspiră acea potaie hăitută de toți, deși ea săraca nu are nicio vină.
Redescoperirea apei calde este efectul lipsei capacității de a învăța din experiența altora. este trist că de fiecare dată se reia de la început pierzându-se timpul. În timp ce alții merg mai departe, noi o luăm de fiecare dată de la zero.

(11 aprilie 2018)

Big data și ce trebuie știut în prealabil

Viteza cu care se merge înainte mă face să cred că fundamentele sunt lăsate altora, deși marile progrese de la ele încep. Pentru rezultate dintre cele mai spectaculoase, înainte de a pune carul înaintea boilor, adică înainte de a vorbi despre big data, se impune a vorbi despre fundamentele probabilităților și statisticii, privite cu ochii practicianului. Înseamnă că înainte de orice să ne aplicăm asupra lecturii cărții  Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists, a lui Sheldon M. ROSS, acum la a patra ediție. Eu am în mână ediția a III-a și despre ea voi scrie, pentru că nu vreau să mă dau rotund că aș fi eu de cea mai mare actualitate, vorbind despre o carte pe care nu am citit-o și doar din auzite, așa cum se face folosind frânturi de pe Internet.

Cartea are următoarele coordonate:

Sheldon M. ROSS - Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists,Third Edition, Elsevier Academic Press, Amsterdam, 2004, 624pp, ISBN 0-12-598037-4 (Text), ISBN 0-12-598059-0 (CD-ROM)

Cartea are următoarele capitole:Capitolul 1: Introducere în statistică

Capitolul 2: Statistică descriptivă

Capitolul 3: Elemente de probabilități

Capitolul 4: Valriabile aleatoare

Capitolul 5: Variabile aleatoare speciale

Capitolul 6: Distribuții și eșantioane

Capitolul 7: Estimarea parametrilor

Capitolul 8: Verificarea ipotezelor

Apreciez la această carte modul foarte clar și simplu cu care sunt tratate probleme complicate. Prin exemplele folosite, autorul reușește să fie convingător prin aceea că utilizarea metodelor cantitative are rolul de a crea o imagine cu mult mai clară asupra unor aspecte foarte complicate din viața reală. El ia date din diferite domenii pe care le explică și arată cum se organizează și ce calcule se fac cu acele date, folosind tot felul de indicatori statistici. Autorul arată încărcătura acestor indicatori, dând înțelesul exact al lucrurilor, fără a fetișiza niciun rezultat, așa cum fac mulți dintre statisticieni care turuie tot felul de formulte, fără a le explica semnificația și fără a-l ghida pe viitorul utilizator în direcția corectă de a trage concluzii, care nu trebuie să fie nici mecaniciste, nici primitive, nici înguste, ci care să sprijine luarea unor decizii, pur și simplu, folosind flerul decidentuliui și nicidecum sprijinul pe cifre seci și fără viață.

Cartea conține nenumărate definiții și formule foarte clar și complet prezentate, lucru posibil numai și numai prin faptul că autorul le-a mînțeles foarte bine înainte de a le include în carte. Este de lăudat că Sheldon M. ROSS niciodată nu folosește un concept înainte de a fi definit și niciodată nu face trimiteri de colo până colo îmbârligându-l pe cititor inutil, așa cum se face pe Dâmbovița uneori, adică, nepermis de des. Fiecare capitol are și probleme de rezolvat, care folosesc multe dintre soluțiile de la exemplele date anterior. Ceea ce-mi place este mai ales legat de faptul că el nu pictează formule, ci are niște elemente de start, după care face tot felul de calcule intermediare și ajunge la forme finale, demne de a fi incluse în biblioteci software ca proceduri de calcul eficient pentru acei indicatori descriși cu măiestrie. Peste tot sunt date exemple numerice și interpretări ale rezultatelor. Nenumăratele aspecte sunt foarte convingătoare și inginerii, dar și cercetătorii cărora li se adresează cartea nu trebuie să-și părăsească domeniile lor, cu pur și simplu, așa cum învață cuvinte dintr-un vocabular și utilizarea lor. tot așa vor înbăța indicatori și locul cel mai nimerit de folosire în a rezolva probleme inginerești dar și de cercetare științifică, unde volumele de date experimentale apar cu prisosință.

Îmi amintesc că o carte tot așa, directă scrisă pentru specialiștii din industrie, am văzut publicată la noi în 1982 la editura Științificăși Enciclopedică.

(10 iunie 2017)