O que é que um estatístico faz?

Quando digo aos meus amigos não estatísticos que sou um estudante de pós-graduação em estatística, eles naturalmente dizem "ah, você quer ser professor?". Eu digo que não, na verdade pretendo trabalhar na indústria. Então eles respondem com "e fazem o quê?". Não encontrei uma boa resposta a esta pergunta. Quero dar a eles uma série de problemas interessantes nos quais os estatísticos trabalham, mas minha resposta geralmente é confusa ou é muito técnica. Eu acho que a maioria das pessoas nos imagina trabalhando no Excel e calculando médias e desvios padrão.

Qual é uma boa resposta a esta pergunta que é breve e interessante?

Obrigado! (não sei o que é uma boa tag existente para esta pergunta)

A área em que mais me interessa é o domínio da bioestatística. As estatísticas podem ser usadas nesse sentido para fazer qualquer coisa, desde resumir os resultados de um teste de drogas, determinar se o Prozac é realmente mais eficaz que a pílula de açúcar placebo, até a detecção de tumores em pacientes com câncer. Por favor, verifique esta apresentação que encontrei:

O que é bioestatística?

Lembre-se, um estatístico é uma função que mapeia um conjunto de dados para um conjunto de decisões.

Um estatístico é um detetive numérico, descobrindo as histórias ocultas em uma massa de dados.

Um estatístico executa as seguintes etapas genéricas:

1. Tem um objetivo - testar uma teoria, gerar uma previsão, etc.

2. Obtém dados (por meio de pesquisas, experimentos, terceiros, etc.) que são consistentes com a meta acima.

3. Desenvolve um modelo estatístico que diz aproximadamente: Variável de interesse = função das covariáveis ​​+ erro aleatório.

4. Estime o impacto das covariáveis ​​na variável de interesse usando várias ferramentas de matemática / estatísticas.

5. Use as estimativas resultantes para avaliar a teoria / gerar previsões.

Você pode contextualizar as etapas genéricas acima para várias configurações. O contexto pode ser alterado dependendo da audiência. Por exemplo:

• Com os médicos: discuta como você avaliaria a eficácia dos medicamentos

• Com uma audiência mais geral, discuta como você avaliaria o vencedor em uma próxima eleição

• Com os profissionais de negócios, discuta como você avaliaria o impacto relativo dos designs de publicidade etc.

Não sou estatístico, mas muito do meu trabalho envolve estatística e trabalho na área da saúde.

As duas coisas que passo a maior parte do tempo fazendo são:

a) examinando os tamanhos dos efeitos e tendências e ver se são "reais" b) apresentando conjuntos de dados muito grandes de uma maneira simples, para que gerentes e usuários de nossos serviços possam entendê-los - geralmente na forma de gráficos.

Dito isto, NUNCA expliquei meu trabalho com sucesso a ninguém em uma festa, então acho que estou no mesmo barco que você! Adoro quando as pessoas dizem "isso parece interessante" - porque não, não da maneira que digo!

O programa de TV Numb3rs é útil como muitas pessoas assistiram. Eu digo a eles que eu sou como os caras do Numb3rs, exceto que eu lido com a solução de problemas de negócios em vez de crimes. (Substitua "problemas de negócios" por qualquer campo em que você trabalhe.) Isso geralmente recebe a resposta "Uau, legal!" o que é melhor do que eu costumava receber.

Minha tentativa de uma resposta simples que seja aplicável em todos os subdomínios e compreensível (em essência) para o leigo: quando a ciência desenvolve teorias sobre o mundo, essas teorias são comparadas com dados do mundo real. O papel do estatístico é avaliar até que ponto uma ou mais teorias concorrentes são responsáveis ​​pelos dados. Isso é alcançado com a matemática que permite ao estatístico quantificar sua incerteza sobre as conclusões que tiram da comparação da teoria com os dados.

Um estatístico diz a você que conclusões podem ser alcançadas em um conjunto de dados e, talvez ainda mais importante, que conclusões não podem ser alcançadas.

Trabalho como estatístico para uma equipe de inteligência de negócios em um varejista on-line. No meu trabalho, estou frequentemente criando modelos para prever várias coisas (como taxas de resposta a catálogos, taxas de abertura de e-mails etc.). Também ajudo o marketing a configurar testes A / B (como, por exemplo, o email A é melhor que o email B)? Parece um problema simples, mas isso pode ser bastante complexo quando você começa a fazer alguns cálculos de potência para tamanhos de amostra. Além disso, os tomadores de decisão nas empresas sempre querem saber se o perfil A difere do perfil B. Por exemplo, vendemos mais sapatos pretos do que sapatos marrons este ano? Convertemos mais clientes caducados com este catálogo? Os canais de marketing em que as pessoas convertidas diferiram este ano dos usados ​​no ano passado? Essas perguntas são (provavelmente) simples de responder na superfície,