Oma valokuva
Tarkoitukseni on saada lukija pohtimaan ja kysymään kysymyksiä. Tämän takia esitän tarkoituksella yleiselle ymmärrykselle vastakkaisia argumentteja. Teemat valitsen sen mukaan, missä valtavirralle vastakkaiset argumentit ovat mielestäni perusteltuja ja yhteiskunnallisesti tärkeitä. Konsensus on mielestäni usein sekä harhaanjohtavaa että vaarallista. Vaarana on ”yksimielisyyden illuusio”, joka on valitettavan yleinen älyllisen epärehellisyyden muoto: ollaan samaa mieltä, mutta kukaan ei oikein kykene perustelemaan miksi, saati sitten että perusteluista oltaisiin yhtä mieltä. Blogikirjoitukseni kumpuavat omasta päivätyöstäni tutkijana ja opettajana. Toiset käsittelevät yritysten toimintaan liittyviä kysymyksiä liiketaloustieteellisen tutkimuksen näkökulmasta. Toisissa taas käsittelen tieteen roolia yhteiskunnassa, jota pohdin ensisijaisesti tieteen käytäntöjen näkökulmasta -- siis siitä, millaista tiede on ihmisen harjoittamana toimintana. Monet teksteistäni heijastavat taustaani tilastotieteen soveltajana -- tilastollinen päättely on tärkein tutkimustyökaluni. Muokkaan toisinaan julkaistuja tekstejäkin uusien havaintojen tai saamani palautteen perusteella.

torstai 21. helmikuuta 2013

Kauppatieteilijä ei ole kapitalistin käsikassara


Hesarissa oli tänään iso juttu kauppatieteilijästä, “joka päätyi vastustamaan kulutuskulttuuria”.

Dekonstruoidaanpa ajatus, että kauppatieteilijän päätyminen vastustamaan kulutuskulttuuria on uutinen.

Ei voi oikein päätyä muuhun kuin siihen, että ilmeisesti me kauppatieteilijät -- ja yleisemmin liiketaloustieteilijät -- oletusarvoisesti kannatamme joitain erityisiä taloudellisen toiminnan muotoja, vaikkapa nyt sitten kulutuskulttuuria (mitä se ikinä tarkoittaakin). Hesarin uutisen kauppatieteilijä oli päätynyt degrowth-aatteen kannattajaksi (mitä se ikinä tarkoittaakin). Olenko minä liiketaloustieteilijänä oletusarvoisesti jonkun puolella (ja siis ilmeisesti jotain muuta vastaan)?

Totta kai olen.

---

Sana tiede ammattinimikkeessäni velvoittaa minua pyrkimään puolueettomuuteen, perusteltuihin argumentteihin ja empiiriseen kurinalaisuuteen. Siispä vastustan esimerkiksi älyllistä epärehellisyyttä, toiveajattelua, kohtuuttomia yleistyksiä ja mielipiteiden esittämistä faktoina.

Sana liiketalous vastaavasti ei suoranaisesti velvoita yhtään mihinkään, se kuvaa lähinnä kontekstia, jossa teen tutkimustani. Vähän kuin hammaslääkäri: lääkäriys velvoittaa, hammas kertoo kontekstin.

Se, että tutkin voittoa tavoittelevaa toimintaa, velvoittaa tietysti ottamaan liiketoiminnan yleiset lähtökohdat ja realiteetit huomioon, mutta jos joku luulee, että teen tutkimustani yritysjohdon toimeksiannosta ja että ensisijaisesti yritän auttaa yrityksiä menestymään, niin tämä käsitys todettakoon samantien täysin virheelliseksi. Teen toki tutkimusta yhteistyössä johtajien kanssa, mutta yhteinen ymmärrys ja lähtökohta on aina se, että en ole millään muotoa “heidän asiallaan”. Silloin tällöin tosin löytyy kysymys, josta molemmat ovat kiinnostuneita.

Kuulostaa ehkä oudolta tekstiltä, kun kirjoittaja on liiketaloustieteilijä, jonka työnantaja IE Business School on yrittäjien perustama ja pyörittämä yksityinen kauppakorkeakoulu. Ilmiantoa pohtiville tiedoksi: yllä olevat mielipiteet eivät ole kerettiläisyyttä, vaan täysin linjassa IE:n tutkimuspolitiikan kanssa. Työsopimukseni käytännössä velvoittaa minua tekemään tutkimusta yllä kuvailemistani lähtökohdista. Jos lähtisin ajamaan tutkimuksessani yritysjohdon intressejä, saisin vuoden sisällä huomautuksen, potkut viimeistään parin vuoden kuluttua.

---

Onko esimerkiksi yrityksen kasvua tutkiva liiketaloustieteilijä automaattisesti ”yrityksen kasvun asialla”? Onko kasvu hänestä tavoittelemisen arvoinen asia?

Kysymys on mielenkiintoinen, sillä yritysten kasvukirjallisuuden suuria nimiä käytetään usein keppihevosena, kun lobataan kasvun puolesta. Paras esimerkki suuresta nimestä on ilman muuta edesmennyt brittiläinen taloustieteilijä Edith Penrose, jonka pääteosta The Theory of the Growth of the Firm siteerataan kasvukirjallisuuden jonkinlaisena raamattuna. Penrosen teos on siinä mielessä tyypillinen, että sitä siteeraavat ovat harvemmin lukeneet sitä -- ainakaan ajatuksella. Samaan often-cited-seldom-read -kategoriaan kuuluvat monet taloustieteen klassikot, listan kärjessä Adam Smith, jota siteeraavat eivät selvästikään ole lukeneet Wealth of Nations -teoksesta enempää kuin muutaman sivun, saati sitten että olisivat tutustuneet Smithin moraalifilosofiaan. Nimen Milton Friedman kuuleminen saa monet välittömästi raivon valtaan, joskin olisin yllättynyt jos hermostuja on koskaan edes avannut Friedmanin pääteosta Capitalism and Freedom, jossa on paljon muutakin kuin tekstiä siitä, millaisiin ongelmiin ja suoranaisiin dilemmoihin yrityksen yhteiskuntavastuun käsite käytännön sovelluksissa johtaa. Sikäli kuin haluaa esittää kritiikkia, täytyy ensin ymmärtää syy, miksi Friedman pitää yritysten yhteiskuntavastuuta suorastaan ylitsepääsemättömän ongelmallisena ajatuksena. Friedmania lukiessa auttaa myös, jos tietää jotain historiallisesta kontekstista, jossa teos on kirjoitettu (liikkeelle voi lähteä esim. googlaamalla Presidentti Kennedyn State of the Union -puheen vuodelta 1962).

Sivuraiteelta takaisin Penroseen. Penrose ei ollut missään uransa vaiheessa yritysten kasvun puolestapuhuja, hän ainoastaan halusi ymmärtää miten yritykset kasvavat ja mikä rajoittaa tätä kasvua. Koska hän tutki yritysten kasvua, hän toki teoreettisesti ja empiirisesti kurinalaisena tutkijana oletti, että yritykset pyrkivät tekemään voittoa (profit motive).

Mutta oliko Penroselle voiton maksimointi mielekäs päämäärä? Jos lukee Penrosea siteeraavaa tutkimusta, niin saa helposti tällaisen kuvan. Mutta jos taas lukee Penrosen alkuperäistä tekstiä (erityisesti pääteoksen lukua The Firm in Theory), niin huomaa, että Penrose näki kasvun ja kannattavuuden välillä perustavanlaatuisen jännitteen. Jos nimittäin voiton maksimoinnilla tarkoitetaan omistajien sijoitusten tuoton maksimointia, niin se on suorastaan ristiriidassa kasvun tavoittelemisen kanssa. Tämän jännitteen ymmärtäminen toisi suomalaiseen kasvukeskusteluun aimo annoksen realismia ja empiiristä kurinalaisuutta. Toinen asia, minkä voisimme Penroselta oppia on se, että yrityksen kasvussa ei tyypillisesti ole kyse tahdosta vaan mahdollisuuksista: valtaosa firmoista ei pysty kasvamaan, oli tahtoa sitten kuinka paljon tahansa.

perjantai 15. helmikuuta 2013

Kansantajuistaminen on armotonta yksinkertaistamista

Kirjoitin aikaisemmassa tekstissä siitä, kuinka vaikeana pidän tieteellisen tutkimuksen niin sanottua ”kansantajuistamista”. Netti-Hesarissa oli tällä viikolla uutinen, jonka mukaan alkoholistien masennus johtuu juomisesta. Uutinen on loistava esimerkki siitä, mihin nämä kansantajuistamisyritykset pahimmillaan johtavat.

Tartuin juuri kyseiseen uutiseen sen takia, että olen yhteistyössä mielialahäiriöiden tutkijoiden ja kliinisten psykiatrien kanssa pohtinut jo kahdeksan vuoden ajan erilaisten aineistojen ja tilastollisten analyysien valossa, miten tähän (ja laajemmin tämäntyyppiseen) kausaalisuuteen voisi päästä käsiksi. Haaste on melkoinen. Nähdessäni Hesarin otsikon etsin tietysti samantien käsiini uutisessa siteeratun tutkimuksen, joka julkaistiin uusimmassa Journal of Studies on Alcohol and Drugs -aikakauslehdessä.

Kausaalisuudesta ei ole itse tutkimuksessa tehty minkäänlaista empiiristä johtopäätöstä. Syy oli varsin tuttu (suora lainaus itse tutkimuksesta):

”[T]he data on depression, as only one component of a larger study, were primarily descriptive, and the use of 5-year epochs of follow-up makes it difficult to disentangle cause and effect when both heavy drinking and depressive episodes occur in the same 5-year period.”

Masennus ja alkoholismi kulkevat yksilötasolla ajassa niin sanotusti komorbideina, jolloin syyn ja seurauksen erottelu toisistaan on käytännössä mahdotonta, varsinkin kun aikaa on analysoitu kyseisessä tutkimuksessa hyvin karkeasti viiden vuoden klöntteinä. Itse asiassa komorbiditeetin kohdalla on oikeastaan harhaanjohtavaa puhua siitä, että yksi tekijä aiheuttaa toisen: jos jonkinlaista kausaalisuutta esiintyy, niin se on ennemminkin sitä, että molemmat vaikuttavat samanaikaisesti toisiinsa, ovat siis vastavuoroisesti kausaalisia (reciprocal causation). Vastavuoroisessa kausaalisuudessa ei ole olennaista, mielekästä eikä edes mahdollista tarkastella empiirisesti sitä, kummasta tekijästä kausaalisuus on alunperin lähtenyt liikkeelle. Tilastollisten mallien kaikki muuttujat ovat endogeenisia.

Komorbiditeetti ilmiönä aiheuttaa sekä tutkijoille että kliinisille psykiatreille melkoisesti päänvaivaa -- mielialahäiriöistä kärsivistä nyt puhumattakaan.

On toisaalta ymmärrettävää, että tiedetoimittaja ei kirjoita uutisessa komorbiditeetista, vastavuoroisesta kausaalisuudesta tai endogeenisuudesta. Samalla on kuitenkin pidettävä mielessä, että jos halutaan rehellisesti kuvailla sitä, mitä on tutkittu ja mitä on osoitettu, niin yksinkertaistaminen on aina harhaanjohtavaa. Masennuksen ja päihdeongelmien välinen suhde on kaikkea muuta kuin yksinkertainen.

Tällä kertaa mennään valitettavasti pahasti metsään, sillä Hesarin tiedetoimittaja kirjoitti uutisessa:

”Suurimalla osalla masennusjaksot tulivat vain rankan juomisputken aikana. Tämä viittaa siihen, että juominen oli masennuksen syy.”

Itse tutkijat ovat kuitenkin esittäneet ensimmäisen virkkeen juurikin selitykseksi sille, miksi kausaalisen johtopäätöksen tekeminen ei ole mahdollista. Jotta tämän voi ymmärtää, täytyy ymmärtää

[1] komorbiditeetin käsite,
[2] vastavuoroisen kausaalisuuden käsite,
[3] tilastollinen endogeenisuuden ongelma ja
[4] ei-kokeellisten aineistojen rajallisuus.

Lisäksi on ymmärrettävä, että tutkijoiden huomio difficult to disentangle tarkoittaa tieteellisessä retoriikassa sitä, että tutkijat eivät katso aiheelliseksi esittää aineiston perusteella kausaalista johtopäätöstä: sana difficult ei siis tarkoita tässä yhteydessä vaikeaa mutta mahdollista vaan vaikeaa ja siis mahdotonta. Tieteellisiä tekstejä täytyy lukea aina huolella. Lisäksi on pystyttävä erottelemaan empiiriset johtopäätökset yleisemmän tason huomioista.

Keskeisin tutkimuksen empiirinen johtopäätös oli se, että alkoholistien masennus on erilaista kuin muiden masentuneiden. Tällä perusteltiin sitä, että masentuneita alkoholisteja täytyy myös hoitaa eri lailla kuin muita. Jutussa ei esitetä, että hoidon lähtökohdaksi tulisi ottaa ajatus, että alkoholistin masennus johtuu nimenomaan juomisesta.

Tämä esimerkki kertoo hyvin siitä, miten tieteellisen tutkimuksen popularisointi on lähes vääjäämättä armotonta yksinkertaistamista -- jopa niin armotonta, että mustasta saattaa tulla valkoista.

Olen melko varma, että uutisen luettuaan ainakin osa Hesarin lukijoista uskoo, että kausaalisuus masennuksen ja alkoholismin välillä on nyt tieteellisesti osoitettu ja vieläpä niin, että alkoholistin masennus nimenomaan johtuu juomisesta. Yleisellä tasolla saattaa vastaavasti jäädä mieleen ajatus, että mielialahäiriöissä kausaalisuus on jotenkin yksiselitteisesti empiirisesti todennettavissa. Itse en ole analysoinut vielä ensimmäistäkään tilastollista aineistoa, jossa tämä olisi osoittautunut lähimainkaan mahdolliseksi -- siitäkin huolimatta, että Suomessa kerätyt seuranta-aineistot ovat varsin korkealuokkaisia.

Kuten niin monet muutkin kansantajuistamisyritykset, tämäkin uutinen luo yksinkertaistetun mielikuvan, jonka yhteys itse tutkimukseen on lähes olematon.

---

P.S.

Siltä varalta, että lukija pitää esimerkkiäni tarkoitushakuisesti poimittuna yksittäistapauksena: Brechman et al. (2009) tarkastelivat empiirisesti genetiikan tutkimustulosten uutisointia ja havaitsivat muiden muassa, että

1 - lähes 70 prosentissa tapauksista tutkimustulos oli uutisoitu yksinkertaistaen, jonkinlaisen biologisen determinismin lähtökohdista: geenit nimenomaan aiheuttavat milloin mitäkin.

2 - kahdesta aivan samaa tieteellistä tutkimustulosta käsittelevästä uutisesta löytyi uutisia toisiinsa verrattaessa epäyhtenäisyyksiä (inconsistencies) 40 prosentissa tapauksista. Mikä mahtaa olla satunnaisen lukijan kyky harjoittaa lähdekritiikkiä ja valita kaikista uutisista juuri se ”oikea”?

lauantai 2. helmikuuta 2013

Terveen järjen käytöstä pitäisi luopua

Duncan J. Watts argumentoi provosoivasti mutta vakuuttavasti teoksessaan Everything is Obvious, että kun kyse on monimutkaisista asioista, niin päätöksenteossa täytyisi ennemminkin vähentää ”terveen järjen” (engl. common sense) käyttöä kuin lisätä sitä.

Ajatus terveen järjen käyttämisestä kuulostaa toki hienolta, mutta valitettavasti monissa käytännön tilanteissa terveestä järjestä ei löydy sen enempää järkeä kuin mitään tervettäkään; sillä lähinnä luodaan ja ylläpidetään harhakuvitelmaa, että monimutkainen asia on periaatteessa kenen tahansa ymmärrettävissä ja monimutkainen ongelma kenen tahansa ratkaistavissa.

Olen ollut useasti tilanteessa, jossa tokaisun ”käytetääs nyt ihan tervettä järkeä tässä” jälkeen keskustelun taso laskee huomattavasti. Olen myös havainnut, että erityisesti tilastojen tulkinnassa terve järki täytyy korvata analyyttisella otteella. Alla esimerkki, joka minusta hyvin havainnollistaa väitettä.

---

Mieleen palautuu parikymmentä vuotta sitten USA:ssa lukemani ja tilastollisen analyysin luennollakin esimerkkinä käyttämäni uutinen, jonka mukaan katumaastureilla tapahtuneissa kuolemaan johtaneissa liikenneonnettomuuksissa 62%:ssa tapauksista katumaasturi oli pyörähtänyt (katon kautta) ympäri. Uutisen tarkoitus oli selvästi saada lukija uskomaan, että katumaasturit ovat vaarallisia, koska ne lentävät ulosajossa katon kautta ympäri ja tappavat ihmisiä; syynä on katumaasturin normaalia henkilöautoa korkeammalla oleva painopiste. Tavallisilla henkilöautoilla vastaava prosenttiosuus on huomattavasti alhaisempi, joidenkin arvioiden mukaan noin 20% luokkaa.

Katumaasturionnettomuuksiin erikoistuneen amerikkalaisen lakifirman mukaan katumaasturit ovat ”vaarallisia ja onnettomuusalttiita”. Lakifirma kehottaa katumaasturionnettomuudessa kuolleen omaisia ottamaan yhteyttä.

Kenelle tuo 62% on tärkeä luku? Pitäisikö katumaasturin ratissa istuvan olla huolissaan? Tuohan on hyvänen aika yli puolet, suurin osa! Mitä sanoo terve järki?

---

En väitä etteikö katumaasturin korkeammalla oleva painopiste saata aiheuttaa ongelmia, mutta sen väitän, että tuon 62% voi unohtaa saman tien -- luku kun ei koske eläviä vaan jo kuolleita. Jos luet tätä tekstiä, et ole sen tilastollisen perusjoukon jäsen, jota tuo prosenttiluku koskee. Ja kuolleille vastaavasti millään todennäköisyyksillä ei ole enää merkitystä. Vähän sama kuin se, että lotossa voittamisen todennäköisyydellä ei ole enää merkitystä sen jälkeen, kun on voittanut jättipotin; tyttölapsen syntymisen noin 50 prosentin todennäköisyydellä ei ole merkitystä sen jälkeen kun tyttö on syntynyt; luetteloa voisi jatkaa loputtomiin.

Täytyy siis laskea todennäköisyyksiä, joilla on merkitystä elävien kirjoissa oleville katumaasturikuskeille:

1. Todennäköisyys, että katumaasturi pyörähtää kolarissa tai ulosajossa ympäri.
2. Todennäköisyys, että katumaasturin ympäri pyörähdettyä joku autossa matkustavista kuolee.

Sanoi terve järki mitä tahansa, fakta on tämä: tuolla 62%:lla ei ole mitään tekemistä näiden kahden todennäköisyyden kanssa. Todennäköisyyksistä ensimmäinen on joidenkin tilastojen mukaan jossain 1% ja 10% välillä ja jälkimmäinen noin 4%. Nämä molemmat todennäköisyydet riippuvat tietysti ratkaisevasti tilannekohtaisista tekijöistä, joten niitä ei oikeastaan pitäisi edes tulkita todennäköisyyksinä vaan ainoastaan prosenttiosuuksina. Joka tapauksessa, jos todennäköisyyksiä halutaan laskea, niin todennäköisyys sille, että katumaasturisi pyörähtää ulosajossa ympäri ja joku kuolee on siis jossain 0,05x0,04=0,002 eli 0,2% paikkeilla. Ei tämä tarkka luku tietenkään ole, mutta kertaluokka on varmasti kohdallaan. Oleellisin on huomio, että luku on jotain aivan muuta kuin 62%.

Tietysti pienikin todennäköisyys näkyy loppujen lopuksi tilastoissa suurina lukuina, jos tarkastellaan tarpeeksi suurta ryhmää. Yksi tilastoilla pelottelun perusstrategia onkin tulosten raportointi suhteuttamatta lukuja ryhmään, josta ne on laskettu. USA:ssa kuolee vuosittain tilastojen mukaan Asikkalan kunnan väkiluvun verran eli noin 9000 henkeä onnettomuuksissa, joissa katumaasturi on pyörähtänyt ympäri. Luvun saa kuulostamaan pelottavalta, kunhan vaan jättää jakolaskun tekemättä ja ”unohtaa” mainita, että USA:n väkiluku on 40000-kertainen Asikkalaan verrattuna, ja tuo 9000 on kolme henkeä per sata tuhatta asukasta, siis 0,27 henkeä per Asikkalan kokoinen kunta; Asikkalan kokoisessa kunnassa siis noin yksi kuolema neljässä vuodessa. Ei tuo nyt ihan hirveän huolestuttavalta enää kuulosta.

Ja kuinka monessa tapauksista kuoleman aiheutti juuri auton ympäripyörähtäminen, sitä voimme vain arvailla. Sekä auton ympäripyörähtämisen että kuoleman voi olla aiheuttanut kolmas tekijä, esimerkiksi kova ylinopeus. Kyllä jonkun täytyy mennä todella pahasti pieleen ennenkuin auto -- mikä tahansa auto -- pyörii katon kautta ympäri. Tästä syystä yllä olevassa kohdassa (2) ei ole esitetty minkäänlaista kausaalisuuden ajatusta (”ympäripyörähdys aiheuttaa kuoleman”). Tämän kausaalisuuden osoittaminen empiirisesti onnettomuustilastoista lienee todella vaikeaa: olisiko ulosajo johtanut kuolemaan, jos auto ei olisi pyörähtänyt ympäri? Ja sikäli kuin haluamme osoittaa, että ongelma on katumaasturin korkeammalla oleva painopiste: olisiko tavallinen henkilöauto pyörähtänyt vastaavassa tilanteessa ympäri vai ei? Tällaista ns. counterfactual-analyysia on hyvin vaikea tehdä muuten kuin erilaisilla ajatusharjoituksilla; empiirisesti sitä on käytännössä mahdotonta tehdä.

---

Wattsin kirjan Everything Is Obvious alaotsikko on Once You Know the Answer. Uskoisin, että terveen järjen nimeen vannova on tässä vaiheessa lukenut tuon 62%:n oikean tulkinnan ”terveen järjen” meriitiksi (olettaen tietysti, että pitää ylläolevaa argumenttiani uskottavana, siis ”oikeana”). Se, että tulkintaan ei päädytty terveellä järjellä vaan ehdollisia todennäköisyyksiä ja empiirisiä tendenssejä analysoimalla, tuppaa unohtumaan aika nopeasti.

Valtaosa keuhkosyöpää sairastavista -- noin 90% -- on tupakoitsijoita. Miten tulkitset tätä lukua? Onko se samalla tavalla (samasta syystä) ongelmallinen kuin tuo katumaasturiesimerkin 62%? Mitä sanoo terve järki: pitääkö tupakoitsijan olla huolissaan juuri tuosta luvusta, vai ehkä jostain muusta?

Jos alat heittää kolikkoa, niin kumpi kolmen sarja tulee todennäköisemmin ensin: kruuna-klaava-klaava vai kruuna-klaava-kruuna? Mitä sanoo terve järki? Yhtä todennäköisiä? Pieleen meni, kruuna-klaava-klaava tulee todennäköisemmin ensin. Ja tämä ei ole pelkästään keksimällä keksitty mikkihiiri-esimerkki. Korvataanpa kruunat ja klaavat kirjaimilla A, T, C ja G ja laitetaan niitä kolmen kirjaimen jonoihin: syntyy aminohappojen geneettistä koodia.

Yleisempänä johtopäätöksenä voisin esittää, että tilastoja lukiessa on aina tärkeää yrittää ymmärtää, mitä tarkoitusta varten tilasto on tehty. Hyvin harvoilla tilastoilla pyritään antamaan yksittäisille henkilöille olennaista tietoa. Ehdolliset todennäköisyydet tekevät myös monen sorttisia kognitiivisia kepposia: ”A ehdolla B” ja ”B ehdolla A” menevät helposti sekaisin.

Piintyneen hokeman ”numerot puhuvat itse puolestaan” voisi vastaavasti viimeinkin heittää romukoppaan (joskin todennäköisyys, että tämä jää ainoastaan toiveeksi lienee varsin korkea). Tilastot ovat aina jonkin tiedonintressin tuottamia ja jokaikinen numero tämän tiedonintressin heijastuma. Tilastojen luojan vastuulla on aina tulosten selvä tulkinta siinä kontekstissa ja tarkoituksessa, jossa tilasto on luotu. Valitettavasti tulkinta varsin usein ja täysin vastuuntunnottomasti ”ulkoistetaan” lukijalle: kerrotaan esimerkiksi, että suomalaiset ovat Venäjänvastaisia ilman että juuri mitenkään valotetaan sitä, mitä on kysytty, keneltä ja miksi.

Symmetrisesti vastuu on kuitenkin myös lukijalla: jos ei ymmärrä mitä tarkoitusta varten jokin tilasto on luotu, niin kyseistä tilastoa ei ole perusteltua käyttää keppihevosena omassa argumentissa.

Tilastoja on vaikea ymmärtää, jos niitä yrittää tulkita terveellä järjellä: niitä täytyy aina lähestyä analyyttisesti ja kontekstoiden, ei intuitiivisesti eikä yleistäen. Ja mitä enemmän ihmiset luottavat terveeseen järkeen, sitä helpompaa tilastoilla harhauttaminen ja pelottelu myös on. Analyyttisesti ja kontekstoiden tilastoja lähestyvää on paljon vaikeampi harhauttaa.

Esimerkiksi koti- ja autovakuutuksia kauppaavien vakuutusyhtiöiden on nykyään täysin mahdotonta jymäyttää minua laskemaan vakuutusteni omavastuuosuutta. 20 vuotta sitten se onnistui vielä varsin helposti.