Statistika je dobrý sluha, ale zlý pán – a pokud je použita nesprávně, mohou být její výsledky zcela nepoužitelné a neúmyslně či záměrně zkreslené. Většina z nás ji bude při studiu alespoň trochu potřebovat, přesto se málokde povinně vyučuje. Jak kvůli využití statistických postupů ve vlastní závěrečné práci či odborném článku, tak kvůli rozeznání chyb v pracích jiných bychom se s ní měli alespoň trochu seznámit.

Popisná statistika nám umožňuje sdělit dalším lidem podstatné informace o našem souboru dat, aniž bychom jim museli všechna data předávat. V novinách a na internetu se často dočteme, jaký je třeba průměrný plat v České republice. To je také popisná statistika; na uvedený příklad se brzy ještě podíváme blíže.

V minulých částech série o základech statistiky jsme si ukázali různé typy proměnných a druhy popisné statistiky dat, tentokrát už se pustíme do testování našich hypotéz a na praktických příkladech si ukážeme základní testy hypotéz o jednom výběru dat: Má inteligence studentů jedné školy normální rozložení a shoduje se její průměr s tím před deseti lety? Rodí se v praxi stejně chlapců a děvčat, nebo je poměr pohlaví vychýlený?

V závěrečné části seriálu o statistice si ukážeme, jak testovat souvislosti různých proměnných: Jak se liší dosažená úroveň vzdělání v různých městech? Jsou platy žen a mužů v jedné organizaci v průměru různé? Závisí délka života na tom, v jaké nadmořské výšce člověk žije?