Meten is weten

Kent u de volgende vertwijfeling ook? U had een lastige vraag en daar heeft u nu een antwoord op gekregen. Fijn! Maar tegelijkertijd komt het u voor, dat u nu, met dat antwoord, eigenlijk méér vragen heeft dan dat u in eerste instantie had. En dat geeft u het verontrustende gevoel dat u nu eigenlijk nog minder weet dan daarvoor! Voor één antwoord krijgt u drie vragen terug. Bad deal! U vraagt bijvoorbeeld aan uw klanten een beoordelingscijfer voor de geleverde services. En u wordt beloond met een zeven en een half. Eigenlijk weet u dan nog helemaal niets! De Top Tweeduizend krijgt ongeveer een dergelijk cijfer, en ook het Koningshuis, al zijn de scores met de komst van Maxima flink gestegen.

Het éérste dat u niet weet, als u zo’n cijfer onder ogen krijgt, is of de uitkomst van zo’n onderzoek wáár is of niet. Want het getal is afkomstig uit een steekproef. Om iets te kunnen zeggen over een hele populatie, zoals De Nederlanders, zou je eigenlijk alle Hollanders binnen en buiten de landsgrenzen de onderzoeksvraag moeten stellen. Maar dat is een hele klus. Geld, tijd en energie zijn niet altijd in voldoende mate voorhanden. En het kan gelukkig ook eenvoudiger. We nemen gewoon een steekproef. Die moet in de eerste plaats natuurlijk zorgvuldig getrokken worden. Dus bijvoorbeeld niet alleen maar mannen bevragen, zoals bij onderzoek naar nieuwe medicijnen. En de sample moet vanzelfsprekend ook een bepaalde minimale omvang hebben.

Voor houvast hierbij hebben we de statistiek nodig. Statistiek helpt ons op verschillende manieren met het “hoogrekenen” van een kleine meting naar een uitspraak over iedereen. En zegt ons hoe groot de kans is dat het wáár is wat uit de steekproef komt. Kunnen we wel met een zekere waarschijnlijkheid een algemeen geldende uitspraak doen?

Neem dit voorbeeld. Elk jaar laat de NOS door Ipsos een onderzoek doen naar onze mening over ons koningshuis. Daarin worden zaken als draagvlak voor de monarchie en de populariteit van het koningshuis gemeten. Doordat er slechts ruim vijfhonderd Nederlanders worden ondervraagd, is de onzekerheidsmarge in dit geval 5.8 procent. Als dan in 2016 de steun voor het koningshuis 65 procent is, en in 2017 is die 70 procent, dan kunnen we geen conclusies van groei trekken. Immers, de marge voor fouten is groter dan de verschillen in de uitkomsten. Het lage aantal respondenten maakt gevolgtrekkingen onmogelijk.

Een zekere basiskennis van statistiek is daarom onontbeerlijk als we op basis van een steekproef iets willen kunnen vermoeden over een hele populatie. En niet alleen bij de monarchie. Ook bij u. In veel bedrijven worden te smalle maten gebruikt om brede uitspraken te doen. Het “gemiddelde” is zo’n beperkte statistische maat. Een voorbeeld: kunt u tevreden het glas heffen op de behaalde klanttevredenheidsscore van zeven komma vijf wanneer die tot stand kwam door honderd respondenten die een tien gaven en honderd die een vijf scoorden? Meten is weten, ja. Maar je kunt door de getallen ook flink op het verkeerde been worden gezet. Bewust of onbewust. Niet voor niets luidt de beroemde quote van de Engelse staatsman Benjamin Disraeli: “There are three kinds of lies. Lies. Damned lies. And statistics.”

René Degen

rene.degen@comparable.eu