В статистике одну и ту же гипотезу можно проверить абсолютно разными способами: допустим, использование t-test, Mann–Whitney U-test, Bootstrap… Многие используют СUPED, Bootstrap, линеаризацию, работу с сетевыми эффектами, байесовские А/Б тесты, но в суть этих методов никогда не вникают. Что за фасадом?
Люди применяют данные методы без понимания вообще что такое p-value и статистика… Еще больше расстраивает когда какие-то псевдо математики пытаются обосновывать весь мир через статистические методы, которые не применимы в данном конкретном случае.
Есть не понимание что объем выборки не связан с её репрезентативностью. Даже маленькая выборка может быть репрезентативной, но угрожает ей — смещение, то есть отклонение от принципа случайности.
Репрезентативная выборка — технология, заимствованная социологами из статистики. Поэтому она неизбежно несет в себе элементы математико-статистической картины мира. Пожалуй, самое сильное допущение состоит в том, что сам по себе выборочный опрос политически и социологически нейтрален: участие и неучастие в опросе не несет в себе политического смысла и не связано с другими социологически важными параметрами. Что не так в корне.
Люди не шарики в урне, не монетки, и даже, о ужас (!) не газ в колбе и их поведение не подчиняется строго законам нормального распределения, когда дело касается мыслей и чувств, а суть — политики, экономики и других дисциплин около человека.
И это же касается других аспектов, где есть люди и математика…