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图3–5 某零售企业分析结果
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将随机抽取的2万名顾客数据以3个月为单位进行分析，结果显示1 500人（2万人的7.5%）在过去3个月内收到了DM，其余的1.85万人（2万人的92.5%。再重复一次这些数据都是虚构的，实际上的结果并不是这么整齐的数字）则没有收到DM。收到DM的顾客群体在分析期间的平均销售额为2 300日元，而没收到DM的顾客群体的平均销售额为1 800日元，这部分的结果正如之前的图表所示。
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从这个结果中我们可以得出一个推论，只要投放DM就有可能在3个月内使平均销售额增加500日元。如果我们假设DM的投放与否对销售额会产生影响，那么向未投放DM的顾客群体投放DM的话，就能够将这一群体的平均销售额从1 800日元提高到2 300日元。
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现在这2万名顾客3个月的销售额是
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2 300日元/人×1 500人+1 800日元/人×18 500人=3 675万日元
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换算为年销售额就是上述结果的4倍，即1. 47亿日元。
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那么，假设向这2万人全部投放DM的话会怎样呢？
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2 300日元/人×2万人=4 600万日元
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减去向18 500人投放DM的费用（每份100日元）之后，还剩下4 415万日元，年销售额就是每年1. 766亿日元。也就是说，仅仅通过积极发送DM这一做法，在减掉追加投放DM所需的成本后，也能够使销售额提高1.2倍。
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如果将这一做法扩大到登记信息的所有会员，又会怎样呢。假设会员的销售额占总销售额的10%，那么通过向全体会员发送DM的做法使销售额提到1.2倍，则公司整体的销售额会增加约2%。因为是总销售额1 000亿日元的2%，也就相当于增加了20亿日元的年销售额。
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实际上，我向这家公司提供的分析报告，并不是单纯的“增加DM投放就会增加销售额”这样的建议，而是更进一步的“投放DM能够增加销售额的顾客和不能增加销售额的顾客之间的区别”，或者“能够增加销售额的DM与不能增加销售额的DM之间的区别”，以及对区别进行判断的方法。
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根据判断方法对DM的发送对象进行划分，这样在几乎没有增加DM发送数量的前提下总销售额却提高了约6%，换成之前的说法就是相当于“赚取60亿日元的秘籍”。
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在此之前，该企业已经知道发送DM能够增加销量，并且了解“对DM有良好反应的顾客特征”，可以说这一切都是建立在这个基础之上的结果。
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所以通过使用实际的数据进行全面的比较，可以将“得到的结果”与具体的利益联系起来，并且能够明确地显示出“现在最应该采取什么行动”这样一个战略性的目标。
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这实际上并不能完全说是统计学的力量。当然，像这样为了对主要因素进行比较而进行的收集统计（统计学术语叫作交叉表统计），也是统计学上非常重要的工具，但仅仅做到这些是远远不够的。
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那么，究竟应该怎么做才能够更加准确地表示出“区别”呢？
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11 真的增加了一亿销售额，还是只是误差？
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不考虑“误差”的计算都不准确
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在上一节内容中，我们通过单纯的交叉表统计证明了有可能增加销售额的主要因素，并且对可能增加的额度进行了计算，但这些都是不准确的。
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为什么这样说呢？因为这些计算全都没有考虑“误差”因素。
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可以说费希尔时代与之前的统计学之间最大的区别，就在于是否考虑误差。数据究竟有多大的误差，这个误差对真正的结果有多大影响，考虑误差对于结果是否有意义，费希尔最大的贡献就是证明了上述这些问题。
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在上文提到的事例中，“投放DM的群体与未投放DM的群体之间销售额的区别”就是我们真正关心的值。单纯的推测销售额是500日元，但实际上这500日元是包含误差的值。如果今后继续追加数据进行同样的分析，那么这个数值可能是300日元，也可能是1 000日元，甚至有时候可能未投放DM的群体的销售额反而更高。
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最坏的情况是，投放DM的群体与未投放DM的群体之间的销售额几乎没有区别，而得出投放DM的群体平均销售额更高的数据只是误差导致的结果。或者虽然有区别，但是差额甚至不足以弥补投放DM所需的成本。如果在这样的情况下，做出“积极投放DM”的战略决定，那么投放DM所花费的资金就全打水漂儿了。
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