ശാസ്ത്രത്തിൽ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ പ്രാധാന്യം
ആധുനിക ശാസ്ത്രത്തിന്റെ വികാസത്തിലെ ഒരു പ്രധാന സ്തംഭമാണ് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക്. വൈദ്യശാസ്ത്രം, ജീവശാസ്ത്രം മുതൽ മനഃശാസ്ത്രം, സാമ്പത്തികശാസ്ത്രം, എഞ്ചിനീയറിംഗ് വരെയുള്ള മിക്കവാറും എല്ലാ മേഖലകളും ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും, അനുമാനങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കുന്നതിനും, വിശ്വസനീയമായ നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരുന്നതിനും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നു. വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റ ലഭ്യമാകുകയും തീരുമാനങ്ങൾ വേഗത്തിൽ എടുക്കുകയും ചെയ്യേണ്ട ഒരു യുഗത്തിൽ, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ പങ്ക് കൂടുതൽ നിർണായകമാകും. സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഇല്ലാതെ, യാദൃശ്ചികതകളും യഥാർത്ഥത്തിൽ അർത്ഥവത്തായ പാറ്റേണുകളും തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയാൻ ശാസ്ത്രം ബുദ്ധിമുട്ടും, ഒരു കണ്ടെത്തൽ വിശ്വസനീയമാണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ പ്രയാസവുമാണ്.
ഗവേഷണത്തിലെ ഡാറ്റയുടെ ഭാഷയായി സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ
അടിസ്ഥാനപരമായി, ഘടനാപരമായ നിരീക്ഷണത്തിലൂടെ പ്രകൃതിപരവും സാമൂഹികവുമായ പ്രതിഭാസങ്ങളെ മനസ്സിലാക്കുക എന്നതാണ് ശാസ്ത്രത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം. ഈ നിരീക്ഷണങ്ങൾ ഡാറ്റ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു: സംഖ്യകൾ, വിഭാഗങ്ങൾ, ചിത്രങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ അളവുകൾ. എന്നിരുന്നാലും, അസംസ്കൃത ഡാറ്റ പലപ്പോഴും ഉടനടി അർത്ഥം നൽകുന്നില്ല. ഡാറ്റയെ വിവരങ്ങളിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു "ഭാഷ"യായി സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. വിവരണാത്മക സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ശരാശരി, മീഡിയൻ, സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ പോലുള്ള മെട്രിക്സുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾ, സ്കാറ്റർപ്ലോട്ടുകൾ പോലുള്ള ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങൾ വഴി ഗവേഷകർക്ക് ഡാറ്റ സംഗ്രഹിക്കാൻ കഴിയും. ഈ സംഗ്രഹങ്ങൾ പൊതുവായ പാറ്റേണുകളെ കൂടുതൽ ദൃശ്യമാക്കുകയും പഠിക്കുന്ന വസ്തുക്കളുടെ സവിശേഷതകൾ മനസ്സിലാക്കാൻ ഗവേഷകരെ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, പൊതുജനാരോഗ്യ ഗവേഷണത്തിൽ, രക്തസമ്മർദ്ദം, രക്തത്തിലെ പഞ്ചസാരയുടെ അളവ്, ബോഡി മാസ് ഇൻഡക്സ് എന്നിവയിലെ പ്രവണതകൾ പരിശോധിക്കുന്നതിന് ആയിരക്കണക്കിന് രോഗികളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ സംഗ്രഹിക്കാം. സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് സംഗ്രഹങ്ങൾ ഇല്ലെങ്കിൽ, അത്തരം വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ ഫലപ്രദമായി വിശകലനം ചെയ്യാൻ വളരെ സങ്കീർണ്ണമായിരിക്കും. ശാസ്ത്ര ജേണലുകളിലായാലും നയ റിപ്പോർട്ടുകളിലായാലും, വായനക്കാരുമായി ഫലങ്ങൾ ആശയവിനിമയം നടത്താൻ വ്യക്തമായ വിവരണങ്ങൾ ഗവേഷകരെ സഹായിക്കുന്നു.
സിദ്ധാന്ത പരിശോധനയിലും കണ്ടെത്തലുകളുടെ സ്ഥിരീകരണത്തിലും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ
ഡാറ്റ സംഗ്രഹിക്കുന്നതിനു പുറമേ, ഒരു സാമ്പിളിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു ജനസംഖ്യയെക്കുറിച്ചുള്ള നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരുന്ന പ്രക്രിയയായ അനുമാനത്തിൽ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. ഗവേഷണത്തിൽ, ചെലവ്, സമയം അല്ലെങ്കിൽ ആക്സസ് എന്നിവയുടെ പരിമിതികൾ കാരണം ഗവേഷകർക്ക് മുഴുവൻ ജനസംഖ്യയെയും അളക്കാൻ കഴിയുന്നത് വളരെ അപൂർവമാണ്. അതിനാൽ, അവർ വ്യവസ്ഥാപിതമായി വരച്ച സാമ്പിളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ജനസംഖ്യാ പാരാമീറ്ററുകൾ കണക്കാക്കാനും ആ എസ്റ്റിമേറ്റുകളുടെ അനിശ്ചിതത്വം അളക്കാനും ഇൻഫറൻഷ്യൽ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഗവേഷകരെ അനുവദിക്കുന്നു.
ഏറ്റവും അറിയപ്പെടുന്ന അനുമാന ഉപകരണങ്ങളിൽ ഒന്നാണ് പരികല്പന പരിശോധന. ഈ സമീപനം ഉപയോഗിച്ച്, ഡാറ്റയിലെ നിരീക്ഷിച്ച വ്യത്യാസങ്ങൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, രണ്ട് അധ്യാപന രീതികൾക്കിടയിലുള്ള പഠന ഫലങ്ങളിലെ വ്യത്യാസങ്ങൾ) യഥാർത്ഥത്തിൽ ചികിത്സ മൂലമാണോ അതോ യാദൃശ്ചികത മൂലമാണോ എന്ന് ഗവേഷകർക്ക് വിലയിരുത്താൻ കഴിയും. പി-മൂല്യങ്ങൾ, ആത്മവിശ്വാസ ഇടവേളകൾ, ഇഫക്റ്റ് വലുപ്പങ്ങൾ തുടങ്ങിയ ആശയങ്ങൾ ഗവേഷകരെ കൂടുതൽ വസ്തുനിഷ്ഠമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ശാസ്ത്രത്തിന് അവബോധത്തെ മാത്രം ആശ്രയിക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കാൻ ഇത് ഒരു നിർണായക അടിത്തറയാണ്.
ഉദാഹരണത്തിന്, വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിൽ, പുതിയ മരുന്നുകളുടെ ക്ലിനിക്കൽ പരീക്ഷണങ്ങൾ അവയുടെ ഫലപ്രാപ്തിയും സുരക്ഷയും തെളിയിക്കണം. പഠനം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനും (എത്ര വിഷയങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്), ഫലങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും മരുന്നിന്റെ ഫലങ്ങൾ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കനുസരിച്ച് പ്രാധാന്യമുള്ളതാണോ, ക്ലിനിക്കൽ പ്രസക്തമാണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഇല്ലാതെ, മരുന്നിന്റെ ഫലപ്രാപ്തിയുടെ വിലയിരുത്തലുകൾ പക്ഷപാതത്തിനും പിശകിനും വളരെ സാധ്യതയുള്ളതായിരിക്കും.
പക്ഷപാതം കുറയ്ക്കുകയും രീതിശാസ്ത്ര നിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുക
ശാസ്ത്രം ഉത്തരങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക മാത്രമല്ല, ആ ഉത്തരങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്ന പ്രക്രിയ ശരിയാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഫലങ്ങൾ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഗവേഷണ രൂപകൽപ്പനയിൽ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. പക്ഷപാതം കുറയ്ക്കുന്നതിന് പരീക്ഷണങ്ങളിൽ റാൻഡമൈസേഷൻ, നിയന്ത്രണം, അന്ധത തുടങ്ങിയ ആശയങ്ങൾ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഫലങ്ങളെ സ്വാധീനിക്കുന്ന മറ്റ് ഘടകങ്ങളായ ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന വേരിയബിളുകളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യാനും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സഹായിക്കുന്നു, അവ കാരണ-ഫല ബന്ധങ്ങളെ അവ്യക്തമാക്കുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, വ്യായാമം ഹൃദ്രോഗ സാധ്യത കുറയ്ക്കുമോ എന്ന് ഒരു ഗവേഷകൻ നിർണ്ണയിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, അവർ ഭക്ഷണക്രമം, പ്രായം, പുകവലി ശീലങ്ങൾ, സമ്മർദ്ദ നിലകൾ തുടങ്ങിയ മറ്റ് ഘടകങ്ങൾ പരിഗണിക്കണം. റിഗ്രഷൻ പോലുള്ള വിശകലന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഗവേഷകർക്ക് ഈ ഘടകങ്ങളെ നിയന്ത്രിക്കാൻ കഴിയും, അതുവഴി വ്യായാമത്തിന്റെ ഫലം കൂടുതൽ കൃത്യമായി കണക്കാക്കാം. ഈ രീതിയിൽ, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഗവേഷണത്തിന്റെ ആന്തരിക സാധുത ശക്തിപ്പെടുത്തുകയും ശാസ്ത്രത്തെ കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമായ നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ആധുനിക ശാസ്ത്രത്തിലെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും പകർപ്പുകളും
ശാസ്ത്രത്തിന്റെ കാതലായ തത്വങ്ങളിലൊന്ന് റെപ്ലിക്കേഷൻ ആണ്: നല്ല കണ്ടെത്തലുകൾ സമാനമായ ഫലങ്ങളോടെ മറ്റ് ഗവേഷകർക്ക് ആവർത്തിക്കാൻ കഴിയണം. സമീപ ദശകങ്ങളിൽ, അക്കാദമിക് ലോകം പലപ്പോഴും "റെപ്ലിക്കേഷൻ പ്രതിസന്ധി" എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നതിനെ അഭിമുഖീകരിച്ചിട്ടുണ്ട്, പ്രത്യേകിച്ച് മനഃശാസ്ത്രത്തിലും സാമൂഹിക ശാസ്ത്രങ്ങളിലും. ചെറിയ സാമ്പിൾ വലുപ്പങ്ങൾ, അപര്യാപ്തമായ വിശകലനം അല്ലെങ്കിൽ തിരഞ്ഞെടുത്ത റിപ്പോർട്ടിംഗ് എന്നിവ കാരണം ആവർത്തിക്കാൻ പ്രയാസമുള്ള ഫലങ്ങൾ പല പഠനങ്ങളും കണ്ടെത്തിയിട്ടുണ്ട്.
കൂടുതൽ സുതാര്യവും കർശനവുമായ ഗവേഷണ രീതികളിലൂടെ ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ആത്മവിശ്വാസ ഇടവേളകളുടെയും ഇഫക്റ്റ് വലുപ്പങ്ങളുടെയും ഉപയോഗം ഗവേഷകരെ ഒരു പഠനം പ്രാധാന്യമുള്ളതാണോ എന്നതിൽ മാത്രമല്ല, ആഘാതത്തിന്റെ വ്യാപ്തിയിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു. സാമ്പിൾ വലുപ്പം ഒരു പ്രധാന പ്രഭാവം കണ്ടെത്തുന്നതിന് പര്യാപ്തമാണെന്ന് പവർ വിശകലനം ഉറപ്പാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. കൂടാതെ, നിരവധി പഠനങ്ങളുടെ ഫലങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന മെറ്റാ-അനാലിസിസ് സമീപനങ്ങൾ കൂടുതൽ ശക്തവും ശക്തവുമായ നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരുന്നതിന് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളെ വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്നു. ഇതെല്ലാം തെളിയിക്കുന്നത് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ കണക്കുകൂട്ടലുകൾക്കുള്ള ഒരു ഉപകരണം മാത്രമല്ല, മറിച്ച് ശാസ്ത്രത്തിന്റെ ധാർമ്മികതയുടെയും ഗുണനിലവാരത്തിന്റെയും അവിഭാജ്യ ഘടകമാണ് എന്നാണ്.
ബിഗ് ഡാറ്റയുടെയും കൃത്രിമബുദ്ധിയുടെയും കാലഘട്ടത്തിൽ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ പങ്ക്
ഡിജിറ്റൽ യുഗത്തിൽ, സെൻസറുകൾ, സോഷ്യൽ മീഡിയ, സാമ്പത്തിക ഇടപാടുകൾ, ഉപഗ്രഹ ഇമേജറി, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ ഉപകരണങ്ങൾ എന്നിങ്ങനെ വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്നാണ് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നത്. ബിഗ് ഡാറ്റ എന്ന പ്രതിഭാസത്തിന് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ വിശകലന ശേഷികൾ ആവശ്യമാണ്. ഡാറ്റ സയൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവയ്ക്കൊപ്പം സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും വികസിച്ചു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് പലപ്പോഴും ഒരു പ്രത്യേക മേഖലയായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നുണ്ടെങ്കിലും, അതിന്റെ അടിസ്ഥാനങ്ങൾ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുമായി അടുത്ത ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് മോഡലിംഗ്, എസ്റ്റിമേഷൻ, അനിശ്ചിതത്വ വിലയിരുത്തൽ എന്നിവയിൽ.
ഉദാഹരണത്തിന്, പരിസ്ഥിതി ശാസ്ത്രത്തിൽ, വനങ്ങളിലെ മാറ്റങ്ങൾ, ഉപരിതല താപനില, വായു മലിനീകരണ രീതികൾ എന്നിവ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിന് ഉപഗ്രഹ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയും. സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഗവേഷകരെ പ്രവചന മാതൃകകൾ നിർമ്മിക്കാനും, പിശക് നിരക്കുകൾ അളക്കാനും, നിരീക്ഷിച്ച മാറ്റങ്ങൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രാധാന്യമുള്ളതാണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാനും പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ജീനോമിക്സിൽ, ആയിരക്കണക്കിന് മുതൽ ദശലക്ഷക്കണക്കിന് വരെ ജനിതക വേരിയബിളുകളുടെ വിശകലനത്തിന്, നിരവധി പരീക്ഷണങ്ങൾ കാരണം കണ്ടെത്തലുകൾ "യാദൃശ്ചികം" അല്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ശക്തമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് രീതികൾ ആവശ്യമാണ്.
മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ശാസ്ത്രജ്ഞരെ ഡാറ്റയുടെ കടലിൽ അകപ്പെടാതിരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ യാന്ത്രികമായി അറിവ് ഉൽപാദിപ്പിക്കുന്നില്ല; അതിനെ സാധുവായ ഉൾക്കാഴ്ചകളാക്കി മാറ്റുന്നതിന് ശരിയായ രീതികൾ ആവശ്യമാണ്.
തെളിവുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തീരുമാനമെടുക്കലിന് അടിസ്ഥാനമായി സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ
ശാസ്ത്രം സിദ്ധാന്തത്തിൽ മാത്രം ഒതുങ്ങുന്നില്ല. ശാസ്ത്രീയ കണ്ടെത്തലുകൾ പലപ്പോഴും പ്രധാനപ്പെട്ട തീരുമാനങ്ങളെ സ്വാധീനിക്കുന്നു: ആരോഗ്യ നയം, സാമ്പത്തിക ആസൂത്രണം, വിദ്യാഭ്യാസ തന്ത്രങ്ങൾ, ദുരന്തനിവാരണം പോലും. അപകടസാധ്യതകൾ, അവസരങ്ങൾ, പരിപാടിയുടെ ഫലപ്രാപ്തി, ഇടപെടലുകളുടെ സ്വാധീനം എന്നിവ മനസ്സിലാക്കാനുള്ള കഴിവ് നയരൂപീകരണക്കാരെയും പൊതുജനങ്ങളെയും സജ്ജമാക്കുന്നത് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളാണ്.
ഉദാഹരണത്തിന്, സർക്കാരുകൾ വാക്സിനേഷൻ പ്രോഗ്രാമുകൾ വിലയിരുത്തുമ്പോൾ, കേസുകളുടെ കുറവ്, വാക്സിൻ ഫലപ്രാപ്തി, സാധ്യമായ പാർശ്വഫലങ്ങൾ എന്നിവ കണക്കാക്കാൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. സ്കൂളുകൾ ഒരു പുതിയ പാഠ്യപദ്ധതി പരീക്ഷിക്കുമ്പോൾ, പഠന ഫലങ്ങളിൽ സ്ഥിരമായ പുരോഗതിയുണ്ടോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സഹായിക്കുന്നു. ബിസിനസ്സിലും വ്യവസായത്തിലും, ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണം, ഉൽപ്പാദന പ്രക്രിയ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, വിപണി വിശകലനം എന്നിവയ്ക്കായി സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഡാറ്റയെയും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനത്തെയും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ അനുമാനങ്ങളെയോ അഭിപ്രായത്തെയോ മാത്രം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തീരുമാനങ്ങളേക്കാൾ കൂടുതൽ ശക്തമായിരിക്കും.
ഉപസംഹാരം
ശാസ്ത്രത്തിൽ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു, കാരണം ഇത് ഡാറ്റയെ വിവരങ്ങളാക്കി മാറ്റാനും, അനുമാനങ്ങൾ വസ്തുനിഷ്ഠമായി പരീക്ഷിക്കാനും, പക്ഷപാതം കുറയ്ക്കാനും, റെപ്ലിക്കേഷൻ വഴി കണ്ടെത്തലുകളുടെ വിശ്വാസ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു. ബിഗ് ഡാറ്റയുടെയും കൃത്രിമബുദ്ധിയുടെയും യുഗത്തിൽ, കൃത്യമായ മോഡലിംഗിനും തീരുമാനമെടുക്കലിനുമുള്ള അടിത്തറയായി സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ കൂടുതൽ പ്രസക്തമാകുന്നു. സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ശരിയായി മനസ്സിലാക്കുകയും പ്രയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഗവേഷകർക്ക് കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമായ അറിവ് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, അതേസമയം സമൂഹത്തിന് കൂടുതൽ യുക്തിസഹവും തെളിവുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതുമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ കഴിയും. അതിനാൽ, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഒരു ഗണിതശാസ്ത്ര ഉപകരണം മാത്രമല്ല, ശാസ്ത്രത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരവും പുരോഗതിയും നിലനിർത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു താക്കോലാണ്.
