Come prendere la tazzina del caffè il ragionamento statistico nella vita quotidiana

Simone Di Zio

Come prendere la tazzina del caffè. Il ragionamento statistico nella vita quotidiana UUID: db08370a-38f2-11e5-9364-119a1b5d0361 Questo libro è stato realizzato con StreetLib Write (http://write.streetlib.com) un prodotto di Simplicissimus Book Farm

Indice dei contenuti              

INTRODUZIONE 1. Prologo 2. A che ora metto la sveglia?

3.Il semaforo è sempre rosso: che rabbia 4. Sono in ritardo: corro un po’ per arrivare in orario 5. Dove parcheggio l’automobile?

6. La fila giusta alla cassa 7. Come prendere il caffè: giriamo la tazzina 8. Attenzione quando si apre la porta di un negozio 9. La cucitrice ha finito le puntine 10. A proposito della casa: non entrate in cucina 11. Epilogo Bibliografia Note

INTRODUZIONE Nella società odierna siamo sommersi di dati che viaggiano alla velocità della luce, eppure la mancanza di familiarità con il ragionamento statistico è molto diffusa, anche fra persone colte e questo produce un’infinità di scelte sbagliate. A volte con effetti poco rilevanti, altre volte con conseguenze anche gravi per la salute o la sicurezza pubblica.

Eppure per ragionare in maniera statistica non c’è bisogno di conoscere la statistica, intesa come materia universitaria piena di formule e modelli matematici che fa penare tanti studenti, ma solo di ragionare in maniera diversa di fronte agli eventi della vita quotidiana, senza lasciarsi condizionare da pregiudizi e stereotipi. In questo manualetto impareremo come si fa!

Il premio Nobel Daniel Kahneman, nel suo best seller Pensieri lenti e veloci (Kahneman D., Pensieri lenti e veloci, Mondadori, Milano, 2012) spiega come siamo erroneamente abituati a ritenere che l’uomo, in quanto essere razionale, sia capace di valutare obiettivamente le situazioni che affronta e di scegliere sempre in maniera ottimale la decisione per sé migliore. I suoi studi, invece, smontano completamente questa credenza e dimostrano che, al contrario, siamo sempre vittime di condizionamenti e comportamenti stereotipati che, molto più spesso di quanto crediamo, ci fanno sbagliare nel trarre delle conclusioni e prendere le nostre scelte.

In tutto ciò i mass media non fanno altro che confonderci ulteriormente e accrescono quelli che sono detti bias cognitivi, ovvero delle frequentissime forme di distorsione della valutazione o mancanza di oggettività di giudizio causate da pregiudizi e/o interiorizzazione di concetti stereotipati.

Chi non ha mai sentito al telegiornale che, con grande allarmismo, la temperatura rilevata è superiore o inferiore alla media stagionale? Ma questo, che spesso viene presentato come un dato allarmante, che ci fa pensare ai cambiamenti climatici e all’effetto serra, non solo è normale ma addirittura è inevitabile. Infatti, la temperatura media è calcolata su un certo numero di valori di temperatura degli agli anni passati, ma questo non significa che ogni giorno si avrà la stessa temperatura, sempre uguale alla media. La temperatura di ogni giorno, per sua natura, è sempre maggiore o minore della media, con delle naturali oscillazioni dovute a normali fattori climatici. Ad esempio, oggi 13 luglio 2015, la temperatura massima a Pescara è stata di 34 gradi centigradi, mentre la temperatura media del mese di luglio è di 29,2 gradi. Ma questo non significa che ci stiamo surriscaldando o autodistruggendo: è solo uno di quei normalissimi giorni afosi di luglio, come ce ne sono sempre stati in questa cittadina dell’Adriatico e ce ne saranno ancora in futuro. Il dato fornito dalla TV (34 gradi) non è falso, ma è la nostra percezione che ci inganna, perché non siamo abituati a ragionare in maniera statistica. Pensiamo che se la temperatura è molto sopra la media c’è qualcosa che non va.

Un altro errore cognitivo, molto frequente, nasce dal credere che due fenomeni sono uno la causa dell’altro, quando in realtà così non è. L’esempio del pollo di Russel è famoso. Il pollo ogni giorno è contento di vedere il contadino, perché questi gli porta il cibo. Ma se sapesse il vero motivo che muove le azioni del suo padrone, ovvero farlo ingrassare per poi ucciderlo e mangiarlo, allora smetterebbe di andargli incontro ogni mattina tutto giulivo. Questo esempio è spesso usato nei corsi di statistica per spiegare la differenza fra correlazione (cioè osservare ripetutamente la manifestazione simultanea di due fenomeni) e laspiegazione causale, cioè capire se e perché un fenomeno è la conseguenza logica di un altro. Molte persone, e molti polli, confondono la causazione con ciò che invece è semplicemente una correlazione. Questo perché siamo portati sempre a dare una spiegazione agli eventi che osserviamo. Ma se un evento si verifica quando se ne verifica anche un secondo, non significa che uno è la causa dell’altro.

Altro contesto è quello in cui non siamo capaci di ragionare sulla vera pericolosità di un evento e sui reali rischi che ne derivano. E’ la mancanza del ragionamento statistico che, ad esempio, porta molti ad aver paura dell’aereo e poi a non indossare le cinture di sicurezza in macchina. Oppure a curarsi con medicine fatte di acqua e zucchero, o fare delle diete assurde e totalmente prive di scientificità, solo perché qualcuno dice che funzionano. Ed in effetti per qualcuno funziona davvero, ma non bastano due amiche in palestra che fanno la dieta del minestrone e che al contempo sono dimagrite per dire che quella dieta fa dimagrire.

Anche credere alla legge di Murphy è la conseguenza di un cervello non abituato a ragionare statisticamente e quindi costantemente vittima dei bias cognitivi. La legge di Murphy è un insieme di paradossi altamente stereotipati che si possono sintetizzare con il primo e più famoso assioma, secondo il quale «Se qualcosa può andar male, lo farà». La legge di Murphy è esattamente agli antipodi di questo libro, perché io invece dico che: «Se qualcosa può andar male, c’è una spiegazione statistica», e battezzo questa frase come la legge di Di Zio. In vero, la formulazione iniziale della legge di Murphy era molto più seria e aveva un fondamento statistico. Nel tempo però è divenuta popolare nella sua accezione ironica e stereotipata: un evento negativo che ha una probabilità anche minima di verificarsi, viene riportato come una piccola sventura che sicuramente ci accadrà. Il personaggio televisivo Fantozzi è un perfetto esempio di questo stereotipo. Niente di più falso. Con il corretto ragionare statistico vedremo come tutto ciò sia falso e la qualità della vita ne guadagna.

In questo manualetto non voglio parlare della statistica in maniera troppo seriosa e difficile. Quindi niente formule, niente modelli e niente teoremi.

Questo libro non è nemmeno uno di quelli che cerca di insegnare una materia difficile (come la statistica) con storielle o fumetti. Ve ne sono tanti in circolazione, alcuni anche molto validi (io vi consiglio “La statistica a fumetti”

di Magnello Eileen e Van Loon Borin, 2011, Cortina Raffaello) ma quelli servono a chi vuole avvicinarsi alla statistica in modo semplice o a chi deve studiarla seriamente, ma vuole partire da qualcosa di più leggero.

Qui invece si tratta di tutt’altro: partendo da azioni molto comuni nella nostra vita quotidiana, vi suggerisco come ci si comporta seguendo il ragionamento statistico. Il che, lo ripeto (prima che qualcuno smetta di continuare a leggere) non significa imparare la statistica, ma semplicemente affidarsi a un certo tipo di ragionamento, depurato da stereotipi e automatismi comportamentali che ci rendono la vita più difficile di quanto non lo sia realmente. In altre parole, sapendo come funziona veramente la statistica si possono evitare molti bias cognitivi.

Fine dell'estratto Kindle.

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