Всем хороших выходных, коллеги! Не забывайте отдыхать 😊

#статистика_для_котиков

Эти интервалы не внушают доверия

Привет, коллега!

В прошлый раз мы говорили про стандартную ошибку среднего (SEM) и тех редких случаях, когда её всё же можно использовать для оценки разброса. Но даже если у тебя нет кучи выборок с n<30, а есть всего лишь одна, SEM можно использовать для расчёта доверительных интервалов для математического ожидания. Однако, у использования именно такого метода есть два ограничения: выборка должна быть достаточно большая (больше 30 значений) и дисперсия генеральной совокупности должна быть известна. Последний пункт в исследованиях выполняется редко, однако дисперсия очень большой выборки примерно равна дисперсии генеральной совокупности и эти два параметра сходятся 🤫

Итак, откуда же берутся доверительные интервалы. Вспомним сначала предыдущий пост: если из генеральной совокупности с количественными непрерывными данными, имеющей любое распределение, извлекать выборки размером n>30, то средние значения этих бесконечных выборок сформируют своё распределение, которое будет нормальным, его среднее будет равно математическому ожиданию генеральной совокупности (μ), а стандартное отклонение будет равно SEM (дисперсия генеральной совокупности, делённая на корень из количества значений выборки).

Теперь собственно будем в этом самом нормальном распределении выборочных средних существовать. Помнишь, я писала про замечательное свойство нормального распределения, именуемое "правилом трёх сигм"? Его тоже сейчас придётся вспомнить, а особенно тот факт, что 95,45% значений нормальной выборки лежат в пределах 2 стандартных отклонений (σ) от математического ожидания, а 99,73% в пределах трёх σ. Для нашего распределения выборочных средних σ это SEM.

Но все эти сотые доли после запятой - вещь не слишком удобная 🤢, поэтому по функции нормального распределения мы легко можем пересчитать в каких пределах окажутся ровно 95 и 99% значений выборки. Так вот, 95% значений лежит в пределах μ±1,96⋅SEM, а 99% в пределах μ±2,58⋅SEM.

Теперь смотри какая магия 🪄 Если мы те же самые 1,96⋅SEM отстроим в обе стороны уже не от математического ожидания, а от любого другого выборочного среднего (например, твоего экспериментального), то с какой-то долей вероятности в этот интервал попадёт и математического ожидание. Догадываешься с какой? Конечно же с 95%. Это простая геометрия, мы буквально двигаем интервал влево и вправо от математического ожидания. И только для тех 5% выборочных средних, которые не попали в изначально заданный интервал μ±1,96⋅SEM, математическое ожидание не попадёт в этот смещённый отрезок.

UPD: То есть, если мы проведём бесконечное количество экспериментов и для каждого выборочного среднего постоим доверительный интервал, то в 95% случаев в этот интервал попадёт математическое ожидание генеральной совокупности. Изначально я дала иное определение, которое вызвало бурную реакцию в комментариях, поэтому приняла решение изменить пост. Однако общее определение любого доверительного интервала я оставлю: Доверительный интервал — это интервал, который строится на основе случайной выборки и содержит неизвестный параметр генеральной совокупности с заданной вероятностью.

В плане графического представления данных доверительные интервалы иногда лучше, чем различные меры разброса, так как они описывают не отдельную выборку, а уже касаются генеральной совокупности. Стоит отметить, что доверительные интервалы существуют и для разности средних, медианы, для долей, для пропорций, для регрессий и много чего ещё. И некоторые из них когда-нибудь получат свой отдельный пост.

Возможно сейчас я вдохновила тебя на использование доверительных интервалов в работе, но не забывай про ограничения, которое я упомянула в начале поста: как минимум выборка должна быть достаточно большой, а в идеале должна быть известна дисперсия генеральной совокупности 😕 Но что делать, если такую выборку ну никак не получить? Не считать доверительные интервалы? К счастью, статистики придумали решение и это расчёт доверительных интервалов через распределение Стьюдента, о котором я расскажу в следующий раз.

#сдохни_или_умри

- Как ты справился с синдромом самозванца?
- Да просто повезло

Привет, коллега!

Кажется ли тебе, что всё, чего ты достиг - это результат удачного стечения обстоятельств и не более того? Думаешь ли ты, что на самом деле ты ничего не знаешь и не умеешь? Боишься ли ты неожиданного разоблачения своей некомпетентности? Если ответ на все эти вопросы положительный, поздравляю, у тебя синдром самозванца 🥳

Я встречаю его примерно у каждого четвёртого коллеги, от студентов до руководителей подразделений, и чаще всего у женщин. У меня нет образования, связанного с психологией, я не могу ставить диагнозы и назначать лечение, однако я бы хотела помочь обнаружить проблему, если она имеется, немного рассказать свою историю и поделиться практиками, которые лично мне помогли в борьбе с синдромом самозванца.

Пост получился большим, так что продолжение читай по ссылке.

#дед_инсайд

Этим летом я начала проходить одну программу профессиональной переподготовки на Яндекс.Практикуме, даже вопреки обыкновению заплатила за неё денежку из своего кармана 😩 Программа называлась "Специалист по ведению блога". Не то, чтобы я считала, что для ведения своего канала мне нужна какая-то корочка, на самом деле я её взяла, чтобы поверхностно познакомиться с различными инструментами анализа рынка, целевой аудитории, маркетинга и продвижения. Мне это важно для продвижения образовательных программ, но времени на более детальное изучение каждого аспекта особо не было.

С точки зрения преподавателя и дизайнера образовательных программ хочу отметить очень удобный формат прохождения курса, он текстовый с зумом раз в две недели. Можно учиться в своём темпе, я обычно сидела в выходные. Задания немного подкачали, как по мне, они плохо оценивали освоение навыка в конце блока. Но пост не об этом и вообще не реклама каких-либо курсов.

Где-то после четверти обучения нам объявили, что Яндекс посчитал, программа не набирает нормально слушателей, временные затраты экспертов не окупаются, поэтому курс будет закрыт, а нам будут возвращены деньги + большая скидка на следующую покупку. Как обучающийся я была несколько расстроена. Такое же чувство, когда заказываешь что-то в доставке, тебе это не привозят, но дают промокод или возвращают деньги. Я же хотела именно вот эти роллы, а не промокод! Но как преподаватель и руководитель образовательных программ в университете, я в восторге от этого решения. Компания предпочла потерять чуть-чуть денег, чтобы высвободить ресурсы людей и переработать программу во что-то более окупаемое.

У любого продукта есть какой-то жизненный цикл. Компания выпускает новый телефон, сначала спрос на него растёт, в какой-то момент достигает пика, но затем неизбежно наступает спад. Кто-то делает новую модель и процесс запускается уже для неё, кто-то просто уходит с рынка. И только отчаявшиеся пытаются впарить продукт, который уже перестал пользоваться спросом. Образовательные программы это тоже своего рода продукт. Причём это касается не только платных программ (их особенно, конечно), но и тех, где есть бюджетные места. В условном медицинском вузе всегда будет спрос на лечебное дело и там нет проблем с закрытием контрольных цифр приёма, поэтому кажется, что вся эта продуктовая логика идёт лесом. Но на самом деле, можно отслеживать и динамику конкурса, и средний балл ЕГЭ, и средний балл студентов, процент олимпиадников и многое другое. И тогда внезапно может оказаться, что в этот вуз уже идут люди послабее, а это значит, что продукт в виде образовательной программы пошёл на спад.

Ещё лучше подъемы и спады видны по непопулярным программам, пусть и с бюджетными местами. Например, если тот же медицинский вуз будет реализовывать программы по условному материаловедению. Тут уже все эти исследования рынка, формулировка уникального торгового предложения, продвижение, продажи и прочая модная коммерческая штука выходит если не на первый, то точно не на последний план. И на мой взгляд здесь очень нужна установка каких-то метрик, но именно как способа оценки стадии программы в жизненном цикле, а не как очередные показатели. KPI при необходимости прекрасно имитируются.

Но мало просто установить метрики, надо же ещё и поверить им. Если они показывают, что программа находится на своём спаде, то придётся подумать, что с этим делать. Для начала проанализировать, почему так получилос. Никто в принципе не берёт такой товар или конкретно у нас? А точно ли все о нём знают? А если знают, то почему не берут? И если вдруг окажется, что все в курсе про ваш товар, но он никому не нужен - то лучше всего будет похоронить эту лошадь, а высвободившиеся силы направить на воспитание новой. Или просто заняться чем-то ещё.

К сожалению, иногда мне кажется, что в высшем образовании всем плевать на то, жива лошадь или нет. И если вдруг сдохла, то люди просто тащат её за собой, имитируя передвижение, ведь за это капает стабильная денежка. А ведь новая модель иногда может принести больший успех, чем старая, надо просто рискнуть✊

А тем временем до дедлайна конкурса на лучшее научное новогодное украшение осталось меньше двух с половиной дней. Не забывай присылать фоточки мне в личные сообщения @ad_kurenkova 😊

#it_is_Friday_my_fellows

Привет, коллега!

Настала последняя пятница 2024 и в сегодняшнем интерактиве предлагаю подвести рабочие итоги. Скидывай в комментарии картинку, видео или даже текстовое описание своего состояния к концу года.

На видео я и оповещения из рабочих чатов и почты 🫠

Коллеги, последний рабочий день перед праздниками! Держитесь 💪