Türkiye’nin dünyada en iyi tanınan yönetim danışmanlık şirketiYaşam kalitesi, yönetim kalitesi ile artar Globaly recognized Turkish management consulting firmImproving quality of management improves quality of life

Yöneticilik ve İstatistik

“Disaridan tüm aldigimiz ve tek alabilecegimiz bilgidir. Bu bilgi üzerine nasil hareket edecegimiz bize baglidir.” Glasser

Yöneticilerin sorumluluk alanlari genisledikçe, kurulusunun tedarikçilerini, ürünlerini, çalisanlarini ve müsterilerini birebir tanima firsati da azaliyor. Piyasayi takip edecek ve rekabet durumunu iyi analiz edecek kadar ortama yakin olmak için firsatlari artirmaya çalisinlar da “iyi yönetici” olarak tanimlaniyor. Yöneticilik, performansi etkileyecek degiskenleri bulmak ve onlari istenen yönde etkileyerek performansi artirma sanatidir. Bunun için yöneticiler öngörülerde bulunup, performansi iyilestirmeye çalisirlar.

Ancak yönetim kararlari sadece tecrübeye ve sezgiye degil, ayni zamanda verilere de dayandirilmalidir. Toplam kalite yönetiminin ölç-degerlendir-iyilestir döngüsü anlayisi istatistiki bilgileri iyi kullanabilmenin önemini artirmaktadir. Istatistik belli varsayimlara dayanarak ortaya konan teorik modelin verilerle test edilmesi ve bu test sonucu benimsenen model kullanilarak öngörülerde bulunulmasidir. Kisaca, geçmisin verilerinden faydalanarak gelecege iliskin belirsizligi ve karar almada riski azaltma aracidir. Istatistiki bilgiler önemli olmakla birlikte iyi anlasilmadiginda yanlis yorumlanmaya da açiktir. En güzel yalanlar istatistikle söylenir!

Istatistik biliminde en önemli yanlislar veriler toplanirken yapilan örnekleme hatalarindan kaynaklanir. Örnegin, bir ürünün rakipler karsisindaki avantaj ve dezavantajlarini belirlemek için yapilan bir çalismada örnekleme müsteri listeleri esas alinarak yapilirsa, rakip ürünleri seçmis olanlarin görüsleri alinmadigindan piyasanin görüsü dogru olarak yansitilmamis olur.

Istatistik modelleri sinirli sayida uç noktadaki veriden çok etkilenebilir. Bunun için uç örneklerin yanlis bir ölçümden veya özel bir durumdan kaynaklanip kaynaklanmadigina dikkat etmek gerekir.

Iki veri dizisi arasinda bir korelasyon olmasi bir sebep-sonuç iliskisinin ispati degildir. Bunun için üç önemli soruyu cevaplandirmak gerekir: (i) Iki degisken arasinda bir iliski olmasini öneren bir teorik model var mi? (ii) Degiskenlerden hangisinin degismesi digerini etkiler? (iii) Iki degisken arasindaki korelasyonun baska bir sebebi olabilir mi? Örnegin, yumurta fiyatlari ile hava sicakligi arasinda yüksek bir korelasyon olmasi, yumurta fiyatlarini artirmanin hava sicakligini artiracagi anlamina gelmez!

Istatistik geçmis dönemlere ait veriler kullanilarak gelecege iliskin öngörülerdeki belirsizligin azaltilmasinda kullanilir. Ancak, istatistik her hangi bir hipotezin dogrulugunu veya yanlisligini yüzde yüz ispatlayamaz, sadece belli bir olasilikla (“mesela %95”) hipotezin desteklendigini belirtebilir. Matematik biliminin tersine, istatistikte “besin” “dörtten” büyük oldugu ispatlanamayabilir!! Örnegin standart sapmasi “iki” olan bir veri tabani, iki ayri ölçümde elde edilen “dört” ve “bes” sayilarinin birbirlerinden istatistiki olarak yeterince farkli olduklari iddiasini destekleyemez. Bu nedenle istatistiki olarak ayristirilamayan sonuçlar yöneticiler tarafindan bir karar için kullanilmamalidir.

Toplam kalitenin “verilerle yönetim” anlayisi için istatistigin etkin bir yönetim araci olarak kullanilmasi gereklidir. Ancak, bu iki ucu keskin araci kullanirken verilerin toplanma sürecinden, analiz edilmesine ve yorumlanmasina kadar her asamada dikkatli olma zorunlulugu vardir.