в вишлисте
Личная скидка {{ profile.personalDiscount.discount }}%
в корзине
на сумму
До бесплатной доставки
осталось
{{ cartCount + cartEbookCount }}
Корзина
Доставка в город {{ headerCity.name }}
сегодня от  бесплатно от {{ headerCity.estimatesMin }} до {{ headerCity.estimatesMax }}  бесплатно
Условия доставки
В город {{ headerCity.name }}
пока не доставляем
Посмотрите
другие города
Город, населенный пункт
{{ city.region }}
Сюда пока не доставляем книги
Заказы от   доставляем бесплатно.
Неочевидно
Как анализировать информацию, искать причинно-следственные связи и не совершать логические ошибки
17 июля 2017 6 184 просмотра
Неочевидно
Как анализировать информацию, искать причинно-следственные связи и не совершать логические ошибки
17 июля 2017 6 184 просмотра

Ирина Балманжи
Ирина Балманжи

Почему наши умозаключения так часто оказываются ошибочными? Что такое корреляция и причинность? Как рассуждать и делать выводы, опираясь на научный метод? Умение видеть взаимосвязь между явлениями нельзя рассматривать как необязательную опцию. Нам нужен этот навык, чтобы извлекать из массивов данных полезную информацию и уверенно прокладывать курс в океане повседневных решений.

Книга «Почему» научит правильно анализировать данные и определять причинно-следственные связи там, где они есть. Делимся интересными мыслями из нее.

Восприятие и умозаключения

Как вы впервые обнаружили, что лампочка загорается, если повернуть выключатель? Откуда вы знаете, что ружье, выстреливая, производит громкий звук, а не наоборот?

Мы получаем знания о причинах двумя основными путями:

  1. Восприятие (каузальный опыт). Видя, как в окно влетает кирпич, один бильярдный шар ударяет другой, заставляя катиться, горящая спичка поджигает фитиль свечи, мы получаем впечатления о причинной зависимости на основе входящей сенсорной информации.
  2. Умозаключения (опосредованные выводы о причинности с помощью дедуктивного метода и на основе некаузальной информации). Причины таких событий, как пищевые отравления, войны и хорошее здоровье, нельзя воспринять непосредственным образом — их предстоит вывести путем логического мышления на основе чего-то, отличающегося от непосредственных наблюдений.

Доверие, которое мы питаем к причинному восприятию, может нас подвести. Если вы слышите громкий звук, а после этого в комнате зажигается свет, легко решить, что эти события взаимосвязаны; однако временная привязка громкого звука и момента, когда некто щелкает выключателем, может быть простым совпадением.


Доверие к причинному восприятию может нас подвести. Источник

Временная и пространственная близость событий — параметры, из-за которых мы нередко делаем ложные выводы.

Например, мы часто слышим, что человеку сделали прививку от гриппа, а к вечеру у него развились схожие с гриппом симптомы, и люди верят, что именно укол стал поводом к этому. Но вакцина против гриппа, содержащая неактивную форму вируса, не может вызвать болезнь. Среди огромного количества привитых у некоторых развиваются другие сходные болезни (по чистому совпадению), или они подхватывают вирус, ожидая приема в клинике.

Время

Близлежащие по времени события могут привести к ошибочным заключениям о причинности. Представьте: у вас разболелась голова и вы приняли некое средство. Через несколько часов боль ушла. Можно ли утверждать, что помогло лекарство?

Временной паттерн позволяет сделать предположение, что ослабление симптома произошло благодаря приему лекарства, однако вы не можете сказать наверняка, что боль не прошла бы сама. Вам пришлось бы провести множество выборочных экспериментов, где вы бы принимали или не принимали препарат, а потом записывали, как быстро исчезала головная боль, чтобы иметь возможность утверждать хоть что-то относительно подобной причинной зависимости. Также пришлось бы сравнить действия лекарства и плацебо.


Причинная зависимость не всегда может быть оправдана. Источник

Длительные задержки между причиной и следствием тоже способны помешать достоверному установлению причинно-следственных связей. Некоторые следствия наступают быстро (удар по бильярдному шару заставляет его двигаться), а некоторые процессы протекают в замедленном режиме. Известно, что курение вызывает рак легких; но между первой сигаретой и днем, когда диагностируют рак, пролегают долгие годы.

Побочные эффекты от приема некоторых препаратов проявляются через десятилетия. Перемены в состоянии здоровья благодаря физическим упражнениям достигаются медленно и не сразу, и, если мы будем ориентироваться только на стрелку весов, может показаться, что вес сначала даже увеличивается, потому что мускулы наращиваются быстрее, чем уходит жир. Ожидая, что следствие должно идти непосредственно за причиной, мы не видим связи между этими глубоко взаимозависимыми факторами.

Корреляция

Корреляция (соотношение, взаимосвязь) не обязательно означает причинную зависимость. Эта мысль прочно вбита в мозги любого студента, изучающего статистику; но порой ошибаются даже те, кто понимает это высказывание и согласен с ним.

Сильная взаимосвязь может показаться убедительной и инициировать ряд успешных прогнозов. Но видимые корреляции иногда объясняются еще не измеренными причинами.

К примеру, мы нашли соотношение в ситуации, когда человек, съевший плотный завтрак, вовремя успевает на работу; однако, вероятно, оба фактора имеют общую причину: человек рано встал, а значит, у него было время хорошо позавтракать, вместо того чтобы в спешке бежать на службу.


Корреляция не обязательно означает причинную зависимость.  Источник

Выявив корреляцию между двумя переменными, нужно проверить, способен ли подобный неизмеренный фактор (общая причина) объяснить эту взаимосвязь.

Более того, соотношения способны существовать, даже когда две переменные вообще никак не связаны. Корреляции бывают результатом абсолютной случайности (например, вы много раз за неделю сталкиваетесь с подругой на улице), искусственных условий эксперимента (вопросы могут быть подстроены под конкретные реакции), ошибки или сбоя (баг в компьютерной программе).

Без вариации нет корреляции

Представьте такую ситуацию: вы хотите узнать, как получить грант, поэтому спрашиваете всех друзей, которые его имеют, что, по их мнению, помогло им. Все кандидаты оформляли заявку шрифтом Times New Roman; согласно мнению половины, важно, чтобы на каждой странице была как минимум одна иллюстрация; а треть рекомендуют представить заявку за 24 часа до установленного срока. Означает ли это, что есть корреляция между названными условиями и получением гранта? Нет, не означает.

Поскольку все результаты идентичны, нельзя сказать, что произойдет, если поменять шрифт или представить заявку за минуту до истечения срока.


Без вариации нет корреляции. Источник

И тем не менее широко распространена ситуация, когда анализируются только факторы, ведущие к определенному исходу. Только представьте, насколько часто победителей спрашивают, как именно они добились успеха, а потом стараются этот успех воспроизвести, выполняя в точности те же действия.

Подобный подход полон недостатков по многим причинам, включая то, что люди просто не слишком хорошо умеют определять существенные факторы, недооценивают роль случайностей и переоценивают свои способности. В результате мы не только путаем факторы, которые по чистой случайности сопутствуют желаемому эффекту, с теми, которые действительно его обеспечивают, но и видим иллюзорные корреляции там, где их нет.


Люди не слишком хорошо умеют определять существенные факторы, недооценивают роль случайностей и переоценивают свои способности.  Источник

Беседы с победителями бесполезны, поскольку можно сделать то же самое, но не преуспеть. Возможно, все кандидаты оформляют заявки на грант шрифтом Times New Roman (а значит, те, кто не получил гранты, порекомендуют использовать другой шрифт), а может, успешные кандидаты получили грант, несмотря на избыточное количество иллюстраций в документах. Не зная совокупности положительных и отрицательных примеров, мы не сможем даже предположить наличие корреляции.

Ошибка отбора

Одна из важных причин, почему мы ошибаемся с выводами, заключается в том, что данные могут не быть репрезентативными с точки зрения исходного распределения.

Если бы нам разрешили взглянуть на статистику смертей от гриппа, но предоставили только данные о количестве больных, поступивших в лечебные учреждения, мы наблюдали бы гораздо более высокий процент летальных исходов, чем в масштабах всего населения. Это происходит потому, что люди оказываются в стационаре, как правило, с более тяжелыми случаями или дополнительными заболеваниями (и с высокими шансами смерти от гриппа). Так мы сравниваем не все исходы, а только статистику для обратившихся к врачам на фоне симптоматики гриппа.


Данные отбора должны быть репрезентативными. Источник

Или возьмем, к примеру, сайты, опрашивающие посетителей насчет их политических взглядов. В интернете не получится отобрать участников опроса случайно в масштабах всего населения, а данные источников с сильным политическим уклоном искажены еще сильнее.

Если посетители конкретной страницы активно поддерживают действующего президента, то результаты по ним, возможно, покажут, что рейтинг главы государства растет каждый раз, когда он произносит важную речь. Однако это показывает лишь то, что есть корреляция одобрения президента и произнесения им речей перед сторонниками.

Предвзятость подтверждения

Некоторые из когнитивных смещений, заставляющие нас видеть соотношение несвязанных факторов, сходны с ошибкой отбора. К примеру, предвзятость подтверждения заставляет искать доказательства в пользу определенного убеждения.

Иными словами, если вы верите, что лекарство вызывает некий побочный эффект, вы приметесь читать в интернете отзывы тех, кто уже принимал его и наблюдал это действие. Но таким образом вы игнорируете весь набор данных, не поддерживающих вашу гипотезу, вместо того чтобы искать свидетельства, которые, возможно, заставят ее переоценить.

Предвзятость подтверждения также может заставить вас отказаться от свидетельств, противоречащих вашей гипотезе; вы можете предположить, что источник сведений ненадежен или что исследование основывалось на ошибочных экспериментальных методах.


Предвзятость подтверждения. Источник

Помимо предвзятости с точки зрения доказательств, может случиться ошибка интерпретации аргументов. Если в ходе «неслепого» тестирования нового лекарства доктор помнит, что пациент принимает это средство и считает, что оно ему помогает, то может начать искать признаки его эффективности. Поскольку многие параметры субъективны (например, подвижность или усталость), это может привести к отклонениям в оценке данных индикаторов и логическим заключениям о наличии несуществующих корреляций.

Есть и специфическая форма предвзятости подтверждения — иллюзорная корреляция. Она означает поиск соотношения там, где его нет. Возможная взаимосвязь симптомов артрита и погоды настолько широко разрекламирована, что считается доказанной. Однако знание о ней может привести к тому, что пациенты будут говорить о корреляции просто из ожидания ее увидеть. Когда ученые попытались проанализировать эту проблему, взяв за основу обращения пациентов, клинические анализы и объективные показатели, то не обнаружили абсолютно никакой связи.

По материалам книги «Почему».
Обложка поста отсюда.

Рубрика
Неочевидно

Похожие статьи