Ez az infód nem veszik el (szavazatok száma), csak pluszban ad egy megerősítést a fenti eljárás statisztikai bizonyosság felől.
A becsléssel kapcsolatban, ugye pont az a becslés, hogy értelmezni akarod a számokat. Egy erősen rigid statisztikai modell viszont pont hogy jelentősen kiveszi a bizonytalanság mértékét.
Ezért van az, hogy gyógyszer kísérleteknél nem elég a nagyobb értéket nézni, hogy volt-e hatás. Számít a mértéke is, hogy hiba határon kívül van-e. Például 2 csoportnál - ahol egyiknek adják a gyógyszert, másiknak nem - van-e elegendően nagy eltérés a biológiai eredményben, hogy kijelenthető legyen az, hogy "elég" bizonyítékunk van a hatásra. Ezt például egy T teszttel lehet megnézni, amely azt vizsgálja, hogy a két csoport átlagának ingadozása (véletlen hatásokból jövő hibája) elég messze van-e, nem érnek-e túl egymásba. Mint a képen amit feljebb linkeltem.
Ha nem elég nagy a távolság, akkor hiába olvasod le a szavazók számát, a szavazás eredeti céljára nem kapsz választ. Vagyis arra, hogy mely opciónál várható a több szavazat. Lehet hogy X opciónál több szavazatot kapsz, de a véletlen mintavétel miatt Y opciónak van több szavazója. Ez a fontos lényeg. Ha ezt megérted, akkor látod a szempontjaimat. Esetleg ennek olvass utána.