Подкреплены ли ваши доказательства обширной статистикой? Статистика может оказаться как хорошим подтверждением, так и хорошим способом ввести в заблуждение.

Чем больше однотипных случаев будет рассмотрено, тем более достоверными будут наши выводы.

Как строго научно доказать, что курение опасно доля здоровья и, в частности, приводит к раку легких? Такую задачу поставили перед собой двое британских эпидемиологов Остин Бредфорд Хилл и Ричард Долл в начале 1950-х годов. На тот момент все предположения о вреде курения не имели под собой доказательной базы, и в медицинском сообществе по этому вопросу не было единодушия. Более того, курение рекламировалось как нормальная «здоровая» привычка.

Исследователи столкнулись с рядом затруднений. Для наглядности результатов необходимо было наблюдать большую группу здоровых людей, отслеживая состояние их здоровья на протяжении десятилетий (планировалось вести исследование 50 лет). Испытуемые должны находиться в схожих условиях жизни и труда, иметь приблизительно схожий доход. Также это должны быть люди надежные и аккуратные, осознающие необходимость регулярно тратить время на отчеты на протяжении долгих лет. Кроме того, было бы удобно, если бы часть испытуемых была ярыми курильщиками, а еще часть противниками курения — для усиления возможного эффекта. Озарение пришло к Хиллу внезапно, во время игры в гольф: в качестве подопытных нужно использовать своих же коллег — врачей.

В 1951 году началось знаменитое исследование Хилла и Долла, которое впоследствии получило название British Doctors Study («Исследование британских врачей»). Авторы разослали приглашение к участию всем зарегистрированным в Великобритании врачам-мужчинам, на что было получено 34 349 ответов. Эти люди и стали участниками эксперимента. Участники получили анкеты для заполнения. Следующие анкеты были разосланы соответственно в 1957, 1966, 1971, 1978, 1991 и 2001 годах.

Сенсационные результаты появились уже к 1954 году. От рака легких умерло 36 человек — все оказались ярыми курильщиками. Закономерность была столь явна и очевидна, что поначалу авторов эксперимента даже заподозрили в недобросовестности. Но результаты дальнейших наблюдений переубедили даже самых закоренелых скептиков. По результатам работы Хилла и Долла было убедительно показано, что курение сокращает жизнь в среднем на 10 лет, более половины курильщиков умирает от болезней, связанных с курением (в возрасте от 35 до 69 лет умерло примерно 43% курильщиков и 15% некурящих). Также попутно было выяснено, что курение приводит и к инфаркту миокарда. Если в случае отдельно взятого испытуемого мы можем предполагать всякое: причины болезней и преждевременной смерти могут быть самыми разнообразными, то наблюдение за тридцатью тысячами людей практически устраняет влияние случайных факторов.

В 1954 году были опубликованы результаты аналогичного независимого исследования, с охватом в 190 тысяч американцев. Выводы были также неутешительные (вспомним про независимые подтверждения). Подоспели исследования другого характера: опыты на мышах показали канцерогенность табачного дыма (вспомним про подтверждения альтернативными методиками).

«Эти изобличающие доказательства потрясли Долла не меньше всех остальных: „Я сам не ожидал, что курение окажется такой серьезной проблемой. Если бы я тогда держал пари на деньги, то, пожалуй, поставил бы на что-то, связанное с дорогами и автомобилями“. Долл и Хилл приступали к своему исследованию без прицела на конкретный результат, они были попросту любопытны и хотели докопаться до истины. Вообще, хорошо продуманные научные испытания не затеваются с расчетом на ожидаемый исход, напротив, они должны быть честными и прозрачными, а тем, кто их проводит, следует быть готовыми к любым итогам».

Эксперимент Хилла и Долла стал новаторским и в плане научной методологии. Была показана важность медицинской статистики для здравоохранения¹. Благодаря Хиллу и Доллу, а также последовавшим за ними независимым исследованиям с аналогичными результатами, накопившийся массив информации оказался столь очевиден, показателен и бескомпромиссен, что долго сопротивляться ему не смогли даже могущественные табачные корпорации — они постепенно начали сдавать позиции. Вот это я называю силой доказательств!

Вы все еще курите? Не пора ли задуматься?

Махинации со статистикой

Обычный человек плохо разбирается в статистике. Этому есть ряд причин. Во-первых, теория вероятности и математическая статистика довольно сложны. Конечно, базовые понятия статистики вполне под силу для понимания среднему по успеваемости школьнику, но и они часто бывают контринтуитивны:

— Какова вероятность встретить динозавра на улице?

— 50 процентов. Либо встретишь, либо нет.

Прикладные вопросы математической статистики и теории вероятности мало изучают в школе. Даже в технических вузах часто делается акцент на скучной теории и абстрактных задачах (вроде раскладывания цветных шаров по коробкам), но не на жизненных примерах. А зря. Понимание статистических закономерностей позволяет разбираться в важных вопросах и не поддаваться на разные шарлатанские уловки.

Ваш друг десять раз подряд подбросил монетку и записал результаты на листке бумаги («О» — орел, «Р» — решка). Какой из трех вариантов результата наиболее вероятен?

1. ОРОРОРОРОР
2. ОРРОРООООР
3. РРРРРРРРРР

Рискну предположить, что вы выбрали второй вариант. Да, действительно, он кажется чем-то «более естественным» для результатов броска монеты. А вот выпадение решки десять раз подряд нам покажется некоей махинацией либо мистикой. На самом же деле все три варианта имеют одинаковую очень маленькую вероятность (ее даже можно рассчитать: 1 к 2¹⁰). И это легко проверить: попытайтесь воспроизвести любую из них. Подобных хитрых трюков теория вероятности и математическая статистика знают очень много.

Статистика — замечательный инструмент для анализа информации и различных исследований. Но, как и любой другой инструмент, ее можно использовать как во благо, так и во вред. Поскольку для многих людей фраза «по статистике...» звучит довольно убедительно, мы часто сталкиваемся с различными статистическими манипуляциями. Искаженное восприятие информации может происходить вследствие: а) незнания основ статистики; б) неучтенных факторов (ошибочная оценка); в) намеренной фальсификации.

«Средняя зарплата по вузу — 30 тысяч рублей», — заявляет ректор института на собрании преподавательского состава. Кто-то иронично улыбается, кто-то с грустью вспоминает в расчетном листе свои 12 тысяч 500 рублей. И у всех один вопрос: откуда ректор взял эти цифры?

Ответ кроется за загадочным словом «средняя». Вряд ли имеет смысл откровенно лгать, когда можно немного поиграть с цифрами. При подробном рассмотрении окажется, что в расчет включены все заработки, включая доход от большого бизнеса нескольких самых богатых сотрудников вуза, занимающих высокие административные посты. Имело бы смысл, разбить доход по группам с указанием количества сотрудников, получающих тот или иной доход. Но цифра в 30 тысяч, согласитесь, звучит убедительнее (особенно, если ее подавать в отчете для Министерства образования и науки).

Закон больших чисел

В Москве живет 12 миллионов человек. Стало быть, шанс один на миллион выпадает в ней по 12 раз в день.

«Ученые признают свое бессилие перед проблемой возникновения жизни. Вероятность самопроизвольного зарождения жизни на Земле столь уничтожающе мала, что даже самые закоренелые скептики сдаются: для зарождения жизни необходима внешняя разумная причина», — примерно так выглядит типичный аргумент антиэволюционистов по вопросу происхождения жизни. Но на самом деле низкая вероятность зарождения жизни — не повод отказываться от теории абиогенеза². И вот почему.

Во-вторых, сколько подходящих мест для появления жизни нам нужно рассмотреть? Давайте оценим количество планет в наблюдаемой Вселенной. По оценкам ученых, только в нашей Галактике содержится от 200 до 400 миллиардов звезд. Возьмем для среднестатистической галактики условную низкую оценку — 100 миллиардов звезд. Количество галактик в известной Вселенной тоже не меньше 100 миллиардов. Число планет в звездных системах сопоставимо с количеством звезд. Возьмем нижнюю оценку: «Одна звезда — одна планета» (на самом деле у многих звезд по нескольку планет). Таким образом, примерное количество планет в известной нам Вселенной равно 100 миллиардов умножить на 100 миллиардов (10¹¹ × 10¹¹ = 10²²), то есть десять секстиллионов.

Теперь пусть вероятность зарождения жизни составляет «один шанс на миллион». Значит, жизнь должна зародиться на одной миллионной части всех планет Вселенной, то есть число планет с жизнью равно одной миллионной, умноженной на десять секстиллионов. Мы получим 10¹⁶ планет или десять квадриллионов (единица с шестнадцатью нулями). Сложно представить это число, это очень и очень много. При такой оценке даже в нашем Млечном Пути должно существовать минимум 200 тысяч обитаемых планет (одна миллионная умножается на 200 миллиардов).

Хорошо, допустим, мы погорячились. Пусть шанс зарождения жизни «один на миллиард». Тогда обитаемых планет в нашей Галактике должно быть целых двести. А во всей наблюдаемой Вселенной — 10¹³ или десять триллионов. И это мы взяли заниженные оценки числа планет и рассматриваем только наблюдаемую Вселенную. А за границей наблюдения тоже есть галактики, звезды и планеты. Даже если учесть тот факт, что для зарождения жизни земного типа подходят не все планеты, даже если землеподобные планеты составляют 5–10% от всего количества — все равно получается огромное число. Так что все у ученых хорошо, оптимизм можно не терять. Закон больших чисел в действии: даже маловероятное событие при огромном количестве повторений наверняка случится. Из секстиллионов планет, подходящих для зарождения жизни, по крайней мере на одной жизнь точно зародилась. Наверное, есть и другие.

Похожая ситуация обстоит с так называемым предвидением. Мы часто слышим истории про «вещие сны». И для многих людей это является доказательством существования каких-то незримых тонких сил или чего-то непознанного и сверхъестественного. Человеку снится сон, что его завтрашняя поездка в соседний город закончится автокатастрофой. Сон настолько яркий, что он передумывает ехать и сдает автобусный билет в кассу, а через пару дней узнает, что его автобус попал в серьезную аварию. Может быть, тонкие миры и сверхъестественные предупреждения существуют, но рассмотрим и более рациональное объяснение.

В среднем за 70 лет жизни человек спит около 23 лет. Из этих 23 лет — восемь лет — это сновидения. Человек спит каждый день, и, допустим, за один акт сна может увидеть 5–10 ярких образов-сновидений. Для простоты будем считать, что каждый человек в среднем за время сна видит ровно один отчетливый сон. Из семи с половиной миллиардов людей, живущих на Земле, выделим пять миллиардов спящих и помнящих сны (остальные 2 миллиарда — маленькие дети, сильно пожилые и немощные люди, а также больные и люди в одиночестве, которым не с кем поделиться своими предвидениями). Значит, мы получим 5 миллиардов сновидений за сутки. Теперь пусть шанс увидеть «вещий сон» как результат обычного случайного совпадения составляет один на миллион. Тогда каждый день на Земле должно случаться не менее 5000 вещих снов³. Современные технологии распространения информации позволяют успешно тиражировать истории о сбывшихся снах и предчувствиях. И вот уже в массовом сознании укореняется идея о том, что «Вселенная может предупредить нас о несчастье». Правда, остается без ответа вопрос, по какому принципу Вселенная выбирает человека для предупреждения. Кроме того, истории о несбывшихся снах мы обычно никому не рассказываем («Представляешь, вчера сон приснился хороший. Думал, сбудется. А он не сбылся»).

Кстати, а что там у экстрасенсов? Критик паранормального Джонатан Смит приводит интересный пример с экстрасенсом мадам Фебой. Мадам Феба каждую неделю обращается на своем выступлении к группе из 75 слушателей. В качестве демонстрации своих экстрасенсорных способностей она проводит эффектный трюк: гаснет свет, мадам закрывает глаза, поднимает руки и приглушенным голосом произносит: «Я заявляю, что в комнате присутствует два человека, родившихся в один день. В один и тот же день и месяц». После этого все присутствующие пишут свои даты рождения на листочках, и после проверки листочков добровольцами выясняется, что мадам Феба права. Примечательно, что подобное заявление мадам делала сотни раз и практически всегда угадывала. Может быть, все это результат предварительной подготовки — слушатели заранее отбираются с учетом дат рождения? Но вроде все честно, посетители не отбираются заранее. Тогда мы вынуждены признать наличие у мадам Фебы неких тонких интуитивных чувств? Не будем торопиться с выводами. На самом деле мы столкнулись здесь с обычным математическим трюком, его иногда так и называют «парадокс дней рождения».

Пусть в комнате сидят два человека. Какова вероятность, что эти люди имеют разные день и месяц рождения? Будем рассуждать так: вероятность родиться в какой-то день для первого человека равна 365/365 (или единица — он же родился в какой-то день). Для второго человека родиться в другой день равна 364/365 (один день уже был занят, осталось 364 на выбор). Для нахождения общей вероятности события «два человека родились в разные дни» мы должны перемножить эти две вероятности: 365/365 × 364/365. Получим 0,9973, или 99,73%. Продолжая эти рассуждения, для группы из 23 человек получим: 365/365 × 364/365 × 363/365 × ... × 343/365 = 0,493. То есть вероятность того, что в группе из 23 человек все эти люди родились в разные дни, составляет всего 50%. Для группы из 75 человек эта вероятность окажется меньше одного процента. То есть в группе из 75 человек с вероятностью 99,9% окажутся два человека с одинаковыми днями рождения.

Как говорится, знание математики и никакого мошенничества! Почему нам об этом не рассказывали в университете?

Источник http://elementy.ru/bookclub/chapters/434298/Psevdonauka_Glava_iz_knigi