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民航数据分析的相关性原则

 2017-11-07 来源:民航资源网 作者:铁铮  [投稿排行榜]

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      ICAO9859中指出:“以数据为基础的决策是任何管理系统最重要的方面之一,用于有效决策的数据质量,必须自始至终加以考虑,很多数据库缺少必要的数据质量,没有考虑到支持安全风险管理功能和安全保证功能使用的数据局限性,将会产生有缺陷的分析结果,可能导致错误的决定。”可见,缺少必要的数据质量,没有考虑到数据的局限性,就将会产生有缺陷的分析结果,导致错误的决定。

      记得网上有这样一个段子:论发改委调油价与地震的关系。

      2010年4月13日 零时 国家发改委决定上调油价,同天早上7时49分,青海玉树县7.1级地震;

      2010年10月25日发改委宣布,10月26日零时起上调油价, 同一天,印尼苏门答腊岛7.2级地震,并引发巨大海啸;

      2010年12月22日发改委再次上调油价,日本发生7.4级地震;

      2011年2月20日发改委再次上调油价,新西兰发生6.5级地震;

      2011年4月7日发改委决定,日本发生7.4级地震,墨西哥韦拉克鲁斯发生里氏6.7级地震;

      2013年2月7日,发改委再次上调油价,菲律宾中部发生地震;

      2015年2月28日,发改委2015年首次上调油价,云南发生5.5级地震;

      发改委宣布自2015年4月25日零时起上调油价,下午5点尼泊尔发生8.1级地震;

      发改委宣布自2015年9月17日零时起上调油价,北京时间17日6时54分左右,智利西部海岸发生8.3级地震。

      ........

      于是得出结论,发改委调油价会导致地震。这个结论显然是荒谬的,但这个段子告诉我们,做数据的统计分析要考虑数据的局限性,要考虑二者之间的相关性。

      统计学中常见的关系有两种:因果关系与相关关系,这两种关系都是建立在一定的理论基础之上的。

      那么,我们可不可以将各单位上报的不正常情况发生数量与管制运行品质建立起因果或相关关系呢?因果关系显然不是,相关关系也不完全正确。发生不正常情况多数是由于天气原因或机组原因造成,当天气恶劣时,往往就会导致不正常情况的增加,这并不能得出管制部门的运行品质降低,这是老天爷的运行品质降低。

      我们对于不正常情况的数据分析,应侧重管制原因的不正常情况,这才是与管制运行品质具有相关关系的数据,对其进行统计与分析才能得出管制运行品质的结果。

      同样,航班流量与不正常情况的发生也不完全是相关的,还是要考虑不正常情况的原因,当天气恶劣时,即便流量不大,不正常情况也可能多发,这就解释了为什么有时会出现架次变化不大但不正常情况发生数量增加较多的原因。

      相同道理,班组发生不正常情况的数量与班组的运行品质也不总是相关的,机组原因不正常情况再多也不能证明这个班组的运行品质下降,只有管制原因的不正常情况,才是与班组运行品质相关的,才具有统计价值。

      错误的数据会导致错误的结论,而错误的结论又会引发错误的行动。只有建立在一定的理论基础之上,对具有相关关系的要素进行数据分析,才能得出有意义的结论,明确运行品质现状,预测未来发展趋势,真正实现数据驱动的安全管理体系。

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    (供稿:黑龙江空管分局安全管理部

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