Лекция

Статистика для аналитика

Число, которое вы видите в отчёте, — это оценка, полученная процедурой измерения, а не факт о мире. У оценки есть разброс, есть смещение и есть набор решений, которые её породили. Аналитик, который этого не держит в голове, честно считает и уверенно ошибается.

За апрель 2025 года по России одновременно верны три ответа на вопрос «сколько получает человек»: 99,4 тыс. ₽, около 73–74 тыс. ₽ и около 58 тыс. ₽. Ни одно из этих чисел не посчитано неправильно. Просто это три разные процедуры, а не три мнения об одной величине.

99,4 тыс. ₽
средняя начисленная зарплата за апрель 2025 года по данным Росстата
~73–74 тыс. ₽
медианная зарплата за тот же месяц по данным Росстата — разрыв со средней около 35%
~58 тыс. ₽
медианная зарплата за тот же месяц по данным Сбериндекса — почти в 1,7 раза ниже медианы Росстата
О чём эта лекция и о чём она не

Аналитик чаще всего смотрит на наблюдаемые данные, которые никто не проектировал: выгрузку рекламного кабинета, отчёт счётчика, таблицу CRM. Эксперимента нет, анкеты нет, когорт нет. Есть цифры, которые уже случились, и вопрос «что по ним можно утверждать».

Мы разбираем именно это: откуда берётся число, сколько в нём случайного, что оно не видит и в какой момент из него можно делать вывод. Дизайн A/B-теста, анкеты, когорты, SQL и модели атрибуции — предмет соседних лекций, и мы туда не заходим.

Две профессии приходят сюда с разными вопросами и одной ошибкой. Маркетинговый аналитик спрашивает «куда деть бюджет», его данные — каналы, кампании, заявки, сделки, его типовой промах — сравнить две цифры разного веса и перераспределить деньги. Веб-аналитик спрашивает «что происходит на сайте», его данные — визиты, события, сегменты, и его типовой промах — принять артефакт сбора за поведение людей. Обе ошибки — одна: непонимание, откуда взялось число и что в нём случайно.

16 тем, в каждой — проверка на понимание. Опора: Bickel, Hammel, O’Connell в Science 187(4175), 1975; Anscombe в The American Statistician 27(1), 1973; Matejka и Fitzmaurice, CHI 2017; Galton, 1886; Tversky и Kahneman в Psychological Bulletin 76(2), 1971; Gelman и Loken, 2013 и 2014; записка Вальда 1943 года и её разбор у Mangel и Samaniego, JASA 79(386), 1984; справка Яндекс Метрики по семплированию; документация web.dev по Core Web Vitals; данные Росстата и Сбериндекса. Материал собран на 3 сентября 2026 года.

Тема 1 из 16 · Откуда берётся число

Три «средние зарплаты», и все три посчитаны правильно

Самый быстрый способ увидеть, что число — это процедура, а не факт: взять одну страну, один месяц и один вопрос «сколько получает человек» — и получить три разных ответа, каждый из которых верен.

Апрель 2025 года, Россия
ПоказательЗначениеИсточник
Средняя начисленная зарплата99,4 тыс. ₽Росстат
Медианная зарплатаоколо 73–74 тыс. ₽Росстат
Медианная зарплатаоколо 58 тыс. ₽Сбериндекс

Разрыв между средней и медианой Росстата — примерно 35%. Разрыв между медианой Росстата и медианой Сбериндекса — почти 1,7 раза, и это разрыв между двумя медианами, то есть между двумя одинаково названными показателями. К ноябрю 2025 года картина та же: среднее около 98 тыс. ₽, медианное около 61 тыс. ₽, разрыв примерно в 1,6 раза.

Три причины расхождения — и каждая переносится на ваши рабочие данные

1. Разная статистика на одних данных. Среднее — сумма, делённая на количество; оно тянется за верхним хвостом. Медиана делит выборку пополам. Зарплаты распределены с длинным правым хвостом, поэтому среднее всегда выше медианы.

2. Разное покрытие. Росстат в 2025 году считал по сведениям 95,4 тыс. организаций и 28,4 млн работников — это крупные и средние «белые» работодатели. Сбериндекс видит зарплатные зачисления. Это разные множества людей, а не разная точность.

3. Разное определение начисления. В расчёт Росстата входят оклад, премии и надбавки — всё начисленное до налога. Человек в кассе видит другое число.

Среднее прячет и географию. Чукотка, ХМАО, ЯНАО и Москва — 170–244 тыс. ₽; в ряде регионов Северного Кавказа медианные значения не выше 30–40 тыс. ₽. Одно число «по стране» не описывает ни одну из этих реальностей.

Перенос на понедельник

«Средний чек», «средняя конверсия», «среднее время на сайте» — ровно те же три вопроса, только в вашей выгрузке:

  1. Какая статистика посчитана — среднее, медиана, доля?
  2. По какому множеству — все визиты, визиты с UTM, только оплатившие?
  3. По какому определению события — заявка это отправка формы или квалифицированный лид?

Если на любой из трёх вопросов вы не знаете ответа, спорить о величине числа рано.

И это только про то, как посчитали. Есть вопрос раньше: а по кому вообще посчитали.

Проверка
Коллега приносит две выгрузки среднего чека за один месяц: 4 100 ₽ и 5 640 ₽. Обе посчитаны без арифметических ошибок. Какой вопрос задать первым?
Расхождение двух правильно посчитанных чисел почти всегда объясняется процедурой: другая статистика, другое множество, другое определение события. Это те же три причины, по которым расходятся три «средние зарплаты».
Проверка
Почему средняя зарплата систематически выше медианной, а не наоборот?
Механизм универсален и переносится на сумму заказа, время на сайте и длительность сделки: снизу ноль, сверху — ничего. Среднее уезжает за хвостом, медиана остаётся на месте.
Задача
В отчёте написано: «медианная зарплата 73 871 ₽». В источниках за тот же месяц встречается и 73,4 тыс. ₽. Как корректно подать это в своей презентации?
Лишние знаки после запятой — обещание точности, которого данные не дают. Расхождение источников в пределах округления не отменяет факт, но задаёт разумную форму его подачи.
Бесплатный доступ

Дальше нужен аккаунт

Прогресс и монеты сохранятся.