Os gerentes de negócios usam as estatísticas como uma ajuda para tomar decisões diante da incerteza. As estatísticas podem ser usadas para fazer projeções de vendas, análise financeira de projetos de investimento, construir projeções de lucro para um novo produto, configurar quantidades de produção e fazer uma análise de amostragem para determinar a qualidade de um produto. O uso de estatísticas fornece dados reais sobre situações complexas, em vez de tomar decisões baseadas em palpites não substanciados.
Medição de desempenho
Um uso comum de estatísticas é medir o desempenho. Por exemplo, você pode coletar dados sobre um pequeno número de unidades de produto para fazer uma estimativa sobre o nível de qualidade de um lote inteiro de produção; isto é conhecido como amostragem estatística e é usado para determinar se deve aceitar ou rejeitar um lote. Outro uso poderia ser a análise da produção de um funcionário para descobrir se o trabalhador está atingindo os padrões de produtividade desejados. Se não, ajustes como melhorias no equipamento, mudança no ambiente de trabalho ou melhor comunicação podem ser necessários.
Previsão
Os gerentes analisam os dados do passado para encontrar tendências estatísticas e fazer previsões sobre o futuro. Por exemplo, você pode analisar as vendas anteriores de todos os produtos vendidos para fazer estimativas sobre o volume de vendas futuras sob condições econômicas específicas. Por sua vez, essas projeções seriam usadas para configurar os cronogramas de produção.
Como exemplo, considere o agricultor que tem que decidir se planta soja ou milho. É claro que o agricultor quer maximizar o número de bushels produzidos em boas ou más condições climáticas; cada condição meteorológica tem uma certa probabilidade de ocorrer. Uma análise de dados históricos mostrará o volume de soja ou milho produzido em uma série de padrões climáticos em uma determinada área geográfica. A partir deste modelo estatístico, o agricultor pode tomar uma decisão informada sobre qual produto plantar.
Risco / Retorno sobre Investimentos
O objetivo de um novo projeto de investimento é otimizar o retorno do investimento e minimizar o risco. Os métodos estatísticos podem permitir que um gerente avalie o projeto sob diferentes ambientes econômicos, alterando as preferências do consumidor e a força da concorrência.
Pesquisa de mercado
As empresas usam estatísticas em pesquisa de mercado e desenvolvimento de novos produtos. Eles fazem pesquisas aleatórias de consumidores para avaliar a aceitação do mercado e o potencial de um produto proposto. Os gerentes querem saber se haverá demanda suficiente para o produto. Há demanda suficiente para justificar gastar dinheiro para desenvolver o produto e, por fim, construir uma planta para produzi-lo? A partir da análise estatística, um modelo de break-even é construído para determinar o volume de vendas necessário para o produto ter sucesso.
Limitações do uso de estatísticas
Embora o uso de estatísticas para tomar decisões seja útil, ele possui limitações. Por exemplo, o tamanho da amostra usada na pesquisa de mercado é um fator. Amostras maiores produziriam uma melhor qualidade de resultados, mas amostras maiores custam mais dinheiro e são sensíveis à lei dos retornos decrescentes. Esse é o trade-off clássico entre o custo de obter resultados mais precisos e restrições de tempo e orçamento.
O uso de dados históricos para construir modelos estatísticos para previsão não leva em consideração nenhuma mudança causal no mercado. Os ambientes econômicos estão mudando constantemente e os comportamentos e gostos dos consumidores também. Os gerentes devem ter consciência dessas mudanças e incorporá-las em suas decisões.
Quando usados adequadamente, os métodos estatísticos facilitam muito o processo de tomada de decisão. No entanto, a aplicação da estatística é tanto uma arte quanto uma ciência e não deve ser usada como base única para tomar decisões. Ao interpretar os resultados da análise estatística, faça um julgamento baseado em sua própria experiência da vida real e em outros fatores qualitativos que não são incorporados ao modelo matemático.
