Statistical Significance

ในช่วงที่เรียน Course Online วิชา Marketing Analytics จะมีส่วนหนึ่งที่เป็นการฝึกการออกแบบการทดสอบสมมติฐานทางการตลาด ในจุดนั้นก็จะมีคำถามหนึ่งว่าในการเลือกตัวอย่างคนที่จะเข้ามาเทส นั้นจะทำให้มี Statistical Significance เพียงพอสำหรับ Segmentation นั้นหรือเปล่า

Statistical Significance ตามความเข้าใจคือ การที่ผลลัพธ์จากการทดสอบในกลุ่มตัวอย่างสะท้อนภาพแค่ไหนใน Segmentation นั้นๆ

ตัวอย่างเช่น คนไทยส่วนใหญ่ก็จะใช้สวัสดีในการทักทายกัน อันนี้ก็จะเป็นมี Significance สูง อย่างไรก็ตาม แต่ถ้าเราไปในบางสังคมในเมืองไทย สังคมนั้นอาจะไม่ได้ใช้สวัสดีทักทายกัน ด้วยเหตุผลอะไรก็แล้วแต่ ถ้ากลุ่มสังคมนั้นมีอยู่ 500 คน จำนวนนี้ก็ไม่สามารถเป็น Statistical Significance ให้กับทั้งประเทศได้ แต่ยังคงสามารถ represent ภาพของกลุ่มสังคมนั้นแทนได้

เรื่องของ Statistical Significance เป็นสิ่งที่ช่วยเหลือให้เราไม่หลง Logic กับบางเหตุการณ์ที่มักจะเป็นข้ออ้างสุดมหัศจรรย์ เช่น

บางคนมักจะชอบอ้าง บิล เกต, มาร์ค ซักเกอร์เบิร์ก, หรือ สตีฟ จ็อบ เป็นไอดอลในการไม่เรียนหนังสือ แล้วประสบความสำเร็จเป็นเศรษฐีหมื่นล้าน ทั้งที่จริงๆแล้ว คนกลุ่มนี้อาจจะมีไม่ถึง 1%

หรือการอ้างถึงคนจีนโพ้นทะเล ตั้งใจทำงานอย่างขยันขันแข็ง แล้วเป็นเศรษฐี คนกลุ่มนี้ดูมีน้ำหนักมากในสังคม แต่ถ้านับจริงๆ ก็ไม่ได้เยอะเปรียบเทียบกับคนที่ข้ามน้ำข้ามทะเลทั้งหมด

คุณแท็ป รวิศ สรุปเรื่องพวกนี้ว่า คนกลุ่มนี้เป็นแรงบันดาลใจที่ดี แต่ไม่ใช่ sample size ที่ดี

เพราะมันทำให้เรามองภาพผิดจากความเป็นจริง นั่นเอง

ดังนั้นก่อนที่จะเชื่อกับตัวอย่างที่อ้างอิงมา ถอยออกมาดูในภาพใหญ่ว่า ทำไมตัวอย่างนึ้ถึงอนุมานเป็นภาพรวมของกลุ่มใหญ่ได้