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统计显著性经常被用于求平均值和百分比，它常用来对统计模型的参数进行估计。统计显著性测试是非常有价值的，它会确保数据没有欺骗你。你可以从数学角度来查看区别是否足够大，以及区别是否有价值，有时候看起来是重要的差异其实并不重要，而看起来不重要的差异却会有重大的意义。一个统计测试将确保结论的正确性。
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关于测试有一整套的方法论。商业世界中常见的术语是测试和研究。测试和研究只是大学统计课程中的基本实验设计概念。在测试和研究环境中设计实验的目的是评估一个或多个选项的效果，并确定哪一种选项的可能性最大。
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业务人员需要确保遵循正确的方法进行决策，而不是简单地使用那些“明显的”答案。有一个完全违反直觉的例子，也是我最喜欢的例子，是关于某大学的球员评估问题。请看一下表7-2，有两个一起玩了5个赛季的棒球球员，从表7-2中可以看到，在5个赛季的每次比赛中，乔的平均击球率都高于汤姆。假如我们有一个非常简单的问题：“在这五个赛季中，谁的平均击球率更高？”请读者花一点时间思考，并确定你的答案。
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表7-2 赛季中棒球的平均击球率
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答案是……这也许会让你感到惊讶：我们不知道谁拥有最好的总体平均击球率！因为在表7.2中没有足够的信息推测出所有5个赛季中谁的平均击球率更高。
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这怎么可能？如果我们知道在每个赛季中，乔和汤姆有相同数量的击球数，那么答案就像看起来的那样简单，乔将是赢家。但是假如他们的击球数不同呢？在乔和汤姆都有各自最好的平均击球率的赛季，假如乔受伤了几个月，只有很少的击球数，结果又如何呢？类似地，如果汤姆受伤，在本赛季中有最低的击球率，因此乔有更多的击球数，结果又如何呢？即使汤姆每个赛季的击球率都较低，整体上他也可以有比乔更高的击球率！这可能不常见，但这完全有可能出现。
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永远不要走捷径
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当你只知道故事的一部分，你得到的结论可能是完全错误的。所以永远不要采取简单的分析就认定结果是确实可信的，还坚持没必要进行任何形式的统计显著性测试。因此，要始终确保你拥有所需的全部数据，在得出结论之前，还要对这些数据做各种测试。
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不知道击球数，就不可能确定总体上谁做得更好。看一下表7-3的示例，汤姆是如何在5年的整体评估中成为赢家的。在这项总体评估中，基于t检验，汤姆和乔在击球平均数方面的区别没有足够的统计显著性。所以，我们发现实际上是汤姆赢了乔，而表面上看起来是乔击败了汤姆。请注意，这个结论并不是那么简单的，虽然汤姆赢了，但是他的领先优势并不显著。这些分析都与统计学相关，因此分析所得结论的差别也更加细微。
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表7-3 平均击球率的总体比较
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*汤姆获胜，但领先的幅度并不显著。从统计学的角度看，汤姆和乔的成绩是相关联的。
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大多数人会看表格7-2的数据，却不愿费心去深入思考这个问题，他们只能得到表面上显而易见的答案：乔有一个更好的整体平均击球率。请不要这么做，一定要确保你做了测试和验证。
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最后一点和统计显著性相关的是，当人们通过统计试验，确定自己的结论有95％或99％的准确性时，大多数人会感到非常惬意，时刻谨记的是，你是正确的概率是95％，但仍然有5％的概率你会出错。这意味着，你每重复执行20次，都会出现1次错误。
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要确保结论的准确性水平与相应决策的风险程度挂钩。例如，假设企业会因为这个错误的决定而彻底破产，那么95％的准确性水平可能是不够的，也许99.9％或更高的准确性才是你的目标。
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假如大量重复，至少出现1次错误的概率就会变大。你必须准备好分析这些错误并从中进行学习。或者，你需要把统计显著性设置的非常非常高来保持非常非常低的风险。对新药的临床试验来说，准确性门槛就非常高，因为一个糟糕药品的影响非常巨大，甚至包括死亡。而一个公司决定在剩下时间里应该把图像A还是图像B放在某个网页的顶部，这个统计显著性的门槛就非常低了。
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驾驭大数据 [:1700430629]
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7.6.2 业务重要程度
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我们讲过了统计显著性的含义，以及获取完整数据并进行正确测试的必要性，因为没有人可以100％地肯定决定是正确的。这不是分析工作的结束，最后一步是评估统计显著性发现的业务重要程度。
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让我们假设统计建立在分析的基础上。这里还有一项同等重要甚至更加重要的工作，即提出正确的问题。这项统计分析的结果很好，但是这对于业务来说重要吗？业务人员是如何利用对统计分析结果并采取相应措施的呢？我们发现了一个影响因素，但是它造成了足够大的、有意义的影响吗？
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请务必将分析结果放到业务环境下进行最终的验证分析。可能你有99％的信心，将某次促销方案的客户响应率至少提升10％，这很棒！但是如果这个促销方案的成本是原来方案的2倍怎么办？在这种情况下，取得额外10％的响应率不能够弥补额外的成本支出。在这个场景下，回报率的高低并不重要，至少从业务的角度来说是如此。
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从一个更宏观的角度来看待统计显著性。哪些成本与前面提到的业务建议相关？在一段时间内这个建议可以带来多少收入？这个方案是否与公司的长远战略保持一致？是否有足够的人员和时间来实施这项方案？统计显著性是非常重要的，但只有与业务关注点结合起来，它才会变得有价值。
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一个出色的分析能带来价值，而不是干扰
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