亲爱的读者，接上一篇《行政日常工作中的数学之美》，我们继续来聊一下统计学在行政日常工作中能发挥应用的点，为了说明这个问题，我们将从几个点来展开，本文内容有些学术，带来不便还请谅解哦。如果亲们有兴趣的，可以看一下上一篇《行政日常工作中的数学之类》内推荐的书籍哦。

1、 大数定律：理性的面对风险及选择的数学方法

2、 中心极限定律：清楚理解才能准确判断

3、 抽样调查：避免问卷结果中的“幸存者偏见”

4、 黑天鹅事件：不要忽视小概率事件

我们言归正传，赶紧开始我们的探讨吧。

1、 大数定律：理性的面对风险及选择的数学方法

什么是大数定律？它的定义是：相同条件下，当随机试验次数足够多时，实验结果的平均值会无限接近 “期望值”。如果和百度搜出来的不一样，也无所谓，因为笔者参考的书版本比较的早，定义可能会有所细微的差别。

看上面的说法，是否有点懵逼的感觉，这说的是什么啊。其实这里说的是风险、概率与收益的问题。

举个彩票的例子，大家都知道中国福利彩票吧，按照彩票的规则，中奖的概率是1/ 17721088。按照每期大约500万张的销量来计算，每张彩票的中奖价值在几分钱。原低于2元的销售价格。从理性的角度来说，风险和收益不成正比，那为什么还有那么多人买呢？那就是另外一个话题了，心理学上有个专门的概念叫“赌徒效应”，就不在这里赘述了。

那在实际工作中，我们会在哪些地方用到大数定律呢？

举个简单的例子，没有专门运维人员的公司，是否值得给电脑买延保呢？有伙伴可能会说了，没有运维人员，万一电脑坏了，买延保就是为了防范可能给公司带来的不必要的损失啊。这样的想法没错，但从概率的角度来说，延保对于供应商而言是稳赚不赔的，为什么呢？因为从大量的数据来看，电脑的主要问题不是硬件问题，而是软件问题。更多电脑硬件方面的问题出在不适应需求，需要升级上面，但这方面是无法通过延保来解决的。

与此形成对比的是，购买大额人身意外险、财产险及第三者险，这里的保险成一个规避风险的理性工具，帮你在遭受一些难以承受的巨大损失时渡过难关。虽然保险公司赚取了巨大的利润，这种钱我们还必须得花。

说到这里，亲爱的读者，对大数定律是否有了一个大致的概念了呢？有个最形象的比喻就是：免费的东西最贵，大家可以试着理解一下为什么哦。

2、 中心极限定律：清楚理解才能准确判断 

有时候，大家会将中心极限定律和正态分布搞混，其实两者有本质上的区别哦。

所谓的中心极限定律，目前最为人所知的场景就是：用户画像了。正如这个定律的定义所表示的：“我们对一个基数庞大的群体做统计调查时，只要对其中的一部分样本进行研究，得出的结论就能反映整个群体的特点”。

这个定律换成大白话来说，其实很简单，因为你理解相关规律，所以你能判断对错。

有点拗口？其实在日常应用中很广泛，比如说，一天下午3点，有伙伴投诉今天吃坏了肚子，从2点开始拉了2次了。那在你安抚和处理这个事情的同时，如何快速判断是不是真的发生了食品安全问题呢？你心里有底，才能有效的处理。这里的有底就是你要了解中午12点吃饭，下午2点拉肚子，这个时候拉肚子，就不会是中午吃下去的食品导致的。另外拉了2次也不能说明是吃坏了肚子，很可能是受凉了，或者是吃了刺激到肠胃的东西。基于这些判断，就可以更加合理的对问题进行分类，有的放矢的处理了。

说完正题，来个小点心调剂调剂。请问世界低收入国家的人口占世界总人口的比例是多少？10%？20%？还是30%呢？。相关答案可以百度哦。

3、 抽样调查：避免问卷结果中的“幸存者偏见”

在日常行政工作中，抽样调查是行政获取第三方反馈的主要渠道之一，例如餐厅满意度调研，餐厅口味调研，清洁满意度调研，家具供应商满意度调研问卷等等。

这些抽样调查组成了行政部工作量化的重要一环，行政工作好不好，员工满意度看一下。我们不在这里说如何提高调查问卷的信度（获取数据的一致性或可靠性）或效度（获取的数据是否符合测试者的需求），仅仅针对容易出现的：“幸存者偏见”来简单的展开。

幸存者偏见：简单的来说，你接触到的信息都是宣传成功者，从而让人以为成功是很轻易的，它的本质在于调查样本中有意或无意的样品缺失，导致样本组成发生变化。

举个例子来说，比如说近些年大火的各类成功类书籍，说的好像你跟着书来做就能成功似得。从实际上来看，根据《财富》杂志的数据，中国创业企业的平均寿命约为2.5年。但通过媒体啦，网络之类的一宣传，给大家造成了就是人人都适合创业，人人都能成功的误解。这个就是所谓的幸存者偏差。

另外还有个例子，如果一直用支付宝购买理财产品的话，可以发现很多投资基金公司的套路是，同时开放几十只新基金，经过三年的左右经营，总会有2到3只基金连续三年“跑赢”大势。投资基金公司需要做的就是，把十几只失败的基金悄悄关闭，然后大肆宣传这两三只“幸存者”，就可以把投资者的钱“骗”进来了。而实际上，再看2年左右，这些“幸存”基金接下来的表现会逐渐回归平均水平。

那在我们实际的日常应用中，如何利用“幸存者偏见”呢？

l 需要避免：比如餐厅口味调查中，经常会发现根据调查出来的口味调整食谱后，会收到更多的投诉，这是因为你在调查中，往往肯参与调查的，很可能是意见领袖或者你邀请的人员，从而导致占口味多数的人没有参与调查，让调查结果没有可参考性。

l 可以利用的：比如满意度调查。某些很难平衡的需求调研（比如说班车线路的第一次规划调研）等

4、 黑天鹅事件：不要忽视小概率事件

欧洲人在发现澳大利亚前，是不知道天鹅居然有黑色的，在此之前，黑天鹅在德语和法语中是骂人的话，但是当在澳大利亚发现黑天鹅后，欧洲人的三观都颠覆了。现在就用“黑天鹅事件”来指代可能造成重大影响的小概率事件。

那在我们行政工作中是否会碰到类似的情况呢？笔者和你分享一个真实的案例。笔者朋友有家公司，有段时间突然发现，员工在离职反馈时均提到了因为饭堂难吃，而且还不改善，所以要离职。并且不是一个人两个人，而且一群人均反馈。

从正常的情况下，怎么可能餐厅难吃会和员工离职率挂钩呢？这样的情况下，我们其实就可以认定，很可能要发生“黑天鹅事件”了。餐厅的满意度导致员工离职，对负责管理餐厅的部门而言是个重大的失职，虽然概率很小，但一旦发生，后果不堪设想。

最后，我们来总结一下本文的重点：

1、 统计学有利于让人透过现场看本质

2、 看上去晦涩的统计学知识，其本质很接地气。

如果感兴趣的，还请关注老许的博客哦，期待下一次分享哦。