رتبها

هل منكم من درس الإحصاء ( متخصص أم غير ذلك ؟ ) ينظر العديد من الأشخاص للإحصاء بنظرة عدائية ( مادة مملة ، مالقيمة المضافة منها ، احتمالات وإلى آخره )
اليوم بإذن الله سنتحدث من منظور آخر ونشرح فيه علم الإحصاء الذي يعد أحد العلوم المهمة في علم البيانات بطريقة السرد القصصي.

القصة
في أواخر صيف القرن العشرين في جامعة كامبردج مجموعة من الأساتذة و زوجاتهم كانوا يجتمعون في نهاية كل أسبوع لقضاء العطلة ، في أحد الأيام سألتهم سيدة المنزل إذا ما كانوا يودون شرب الشاي بالحليب؟

فأجابوا: نعم، بالطبع.
فسألت سؤالًا برأيها أنه بديهي ولم تتوقع ردة فعلهم وإجاباتهم، كان سؤالها: هل أضع الشاي أولًا ثم الحليب، أم الحليب أولًا ثم الشاي؟ فأجابوها وهم مندهشون: وهل هناك فرق؟! فأجابتهم ودهشتها تغلب دهشتهم "هناك فرق بالتأكيد وهو واضحٌ جدًا".

وبعد النقاش والجدال توصلوا إلى حل، وكان من بينهم “رونالد فيشر” وهو إحصائي وعالم أحياء، ويعتبر من أهم أساتذة مناهج البحوث التجريبية.
اقترح عليهم فيشر إجراء التجربة، وهي أن تخرج السيدة وتبقى بعيدًا أثناء التحضير للتجربة ،

ثم يعرض عليها ستة أكواب من الشاي وعليها أن تجد أيهم الشاي أولًا وأيهم الحليب أولًا؟
لم يجلس أحد أثناء اختبار تلك السيدة سوى من يعمل على التجربة منعًا للتأثير على نتيجة التجربة. السيدة عرفت جميع الكؤوس بشكلٍ كامل ودون خطأ. فاتضح أن هناك فرق وأنها كانت على حق.

وأجري بوقت ليس ببعيد استطلاع رأي حول ما إذا كان الشاي أولًا أم الحليب؟
أظهر الاستطلاع الذي أجراه معهد “يوغوف” على 1600 شخص أن 80% منهم يسكبون الشاي أولًا ثم الحليب.
ربما تعتقدون أن هذا الأمر غريب.

ولكن بالنسبة للبريطانيين أثار هذا الموضوع جدلًا طويلًا وصل إلى أن كتب عنه الكاتب “جورج أوريل” مقالًا بعنوان “كأس جيد من الشاي” في العام 1946م ناصر فيه سكب الشاي قبل الحليب.

على الصعيد الشخصي أحب أن أسكب الشاي أولًا، إذ أن الشاي بالحليب مشروبي المفضل، وإذا وُضِع الحليب أولًا لا أستطيع أن أشربه، أتصدقون؟ إنه نفس الشاي بنفس المكونات، ولكن إذا سبق الحليب الشاي يتغير الطعم بدرجة كبيرة تجعلني أتساءل كيف هناك من يعتقد أنه لايوجد فرق؟.

إذ أن الحليب يمنع الشاي من أن يختمر في الماء ويكون تأثيره ضعيف جدًا، فلا نحصل على شاي بحليب ولا حليب فقط، هو في مكان ما بين هذين.
سميت هذه التجربة بتجربة ذواقة الشاي، وألف من خلالها كتاب عن تصميم التجارب محدثًا ثورة علمية.

أصبح الاستدلال الإحصائي مجالًا مقبولًا للبحث. الآن ، في عالم البيانات الضخمة وأجهزة الكمبيوتر السريعة ، لا تزال المبادئ نفسها تنطبق ، ويتم توسيعها لتشمل مجموعة أكثر ثراءً من المشكلات. مثال على ذلك (تطبيق علاج ما على نبات معين ويتم ملاحظة النتيجة ) ، كما في مثال الشاي لدينا.