Математика с дурацкими рисунками. Идеи, которые формируют нашу реальность - Бен Орлин

Для начала: знаете ли вы, что с большей вероятностью будете списывать на экзамене, если до этого прочтете пассаж, доказывающий, что свободы воли не существует?

Или что после того, как вы поставите вплотную две точки на бумаге в клеточку, вы почувствуете бóльшую приязнь к родственникам, чем если поставите две точки далеко друг от друга?

Или что определенные «силовые позы» могут подавлять гормоны стресса и повышать уровень тестостерона, и окружающие будут считать вас более уверенным в себе и представительным?

Я не выдумываю. Это подлинные исследования, выполненные настоящими учеными, одетыми в настоящие лабораторные халаты и/или джинсы. Они основаны на теоретических выкладках, подтверждены экспериментами и одобрены независимыми рецензентами. Исследователи руководствовались научной методикой и не прятали в рукаве джокеров.

Тем не менее эти три исследования — и десятки других, например в таких отдаленных друг от друга областях, как маркетинг и медицина, — теперь вызывают вопросы. Они могут быть ошибочными.

В различных науках наступил кризис[169]. Многие ученые десятилетиями выкладывались по полной и обнаружили, что теперь работа всей их жизни висит на волоске. Виною тому не обман, или отсутствие целостности, или чрезмерное количество абзацев, опровергающих свободу воли. Болезнь гнездится глубже, в общих статистических методах, составляющих основу исследовательского процесса. Речь идет о коэффициенте, который сделал современную науку возможной — и теперь угрожает ее стабильности.

Каждый научный эксперимент ищет ответ на какой-то вопрос. Существуют ли гравитационные волны? Ненавидят ли миллениалы финансовую устойчивость? Может ли этот новый препарат вылечить от антипрививочной паранойи? Вне зависимости от вопроса есть два возможных ответа («да» и «нет») и, учитывая неизбежную ненадежность данных, два возможных исхода («вы правы» и «вы ошиблись»). Таким образом, результаты экспериментов можно поделить на четыре категории:

Ученые хотят добиться истинно положительных результатов. Их называют «открытия»: вам вручают ништяки типа Нобелевских премий, любимый человек готовит вам смузи, ваши изыскания продолжают получать финансирование.

Истинно отрицательные результаты воодушевляют меньше. Вам казалось, что вы уже помыли полы и постирали белье, но вдруг вы осознали, что вам это просто примерещилось. Вы узнали правду, но лучше бы она была другой.

Ложноотрицательные результаты раздражают. Вы искали потерянные ключи в нужном месте, но почему-то они все равно не нашлись. Вы никогда не узнаете, насколько близок был успех.

Ложноположительные результаты самые пугающие. Это фантомы: ложь, которая в один пригожий день может сойти за истину. Они сеют смуту в науке, годами таятся незамеченными в научной литературе и влекут за собой тонны впустую потраченного времени. Наука — это непрерывный поиск истины, поэтому ложноположительных результатов невозможно избежать, но крайне важно свести их к минимуму.

Именно тогда на помощь приходит p-значение. Его цель — выявить фантомы.

В качестве иллюстрации проведем эксперимент: делает ли шоколад людей счастливее? Наугад разделим респондентов на две равные группы. Пусть одни едят шоколадные батончики, а другие хрустящее печенье. Затем мы попросим их оценить, насколько они счастливы, по шкале от 1 (страдание) до 5 (блаженство). Наша гипотеза: едоки шоколада выставят более высокие баллы.

Но есть определенная опасность. Даже если шоколад не влияет на уровень счастья, респонденты из первой группы могут выставить более высокие оценки. Например, взгляните, что произошло, когда я сгенерировал пять случайных наборов данных для одной и той же группы респондентов.

Из-за стечения обстоятельств две теоретически одинаковые группы могут продемонстрировать очень разные результаты. Что, если «шоколадная» группа выставит более высокие оценки по чистой случайности? Как мы отличим подлинное повышение уровня счастья от бессмысленного фантома?

Для того чтобы распознать фантомы, p-значение учитывает три фундаментальных признака:

1. Насколько велико отличие? Незначительное отличие (скажем, 3,3 против 3,2) скорее говорит о случайном совпадении, чем существенная разница (скажем, 4,9 против 1,2).