Contrariamente a quanto saremmo portati a pensare, la
possibilità di attingere ad una massa sterminata di informazioni
rischia di impedirci di fatto di utilizzarne anche solo una
parte: non basta infatti avere solo l'accesso teorico ad
una informazione, ma occorre che essa sia effettivamente
fruibilie.
E` forse questo il problema centrale della statistica:
rendere davvero utilizzabili grandi quantità di informazioni,
teoricamente disponibili, ma di fatto difficilmente gestibili,
relative agli oggetti della propria indagine. Infatti tutte le
informazioni - per contribuire effettivamente ad accrescere la
conoscenza di un fenomeno - hanno bisogno di essere trattate
da vari punti di vista: occorrono tecniche accurate di
rilevazione, occorre procedere a accurate selezioni,
occorre un lavoro di organizzazione e di sintesi.
D'altra parte il lavoro statistico ha senso solo se si confronta
con grandi quantità di informazioni.
Ricapitolando la statistica raccoglie e restituisce in forma organizzata grandi quantità di informazioni. Nel fare ciò "obbedisce" ad una duplice esigenza: quella predittiva e quella descrittiva.
Ogni comunità sente il bisogno - a fini di documentazione -
di raccogliere una serie di dati sugli usi, sui costumi, sulle
attività sociali e economiche dei suoi componenti; i censimenti
costituiscono uno strumento fondamentale attraverso cui la
statistica esplica questa funzione. L'immagine della complessità
sociale che ne risulta è parziale e selettiva, ma proprio per
questo ha una sua efficacia.
Oltre al carattere descrittivo, un'esigenza, forse la principale,
a cui risponde la statistica è quella predittiva: la
raccolta e l'elaborazione dei dati, e quindi la
"fotografia" del passato e del presente, serve per
prevedere i comportamenti futuri, per operare scelte, per
assumere decisioni.
La statistica, mettendo i dati raccolti ed elaborati a
disposizione delle attività di previsione, fornisce i
presupposti conoscitivi per orientarsi secondo criteri
ragionevoli (anche se non privi di un margine di
indeterminazione) nelle situazioni in cui la quantità di
informazioni effettivamente utilizzzabili si rivela insufficiente
a garantire sicurezze.
Si presti infine attenzione al fatto che, essendo l'elaborazione statistica frutto di varie operazioni (selezione, organizzazione e sintesi) può capitare che errori commessi caualmente (o volutamente) in una fase qualsisi dell'interpretazione dei dati contribuiscano a fornirci un quadro, in parte o completamente, distorto del fenomeno analizzato.
Esempi
di classiche "trappole statistiche"