Искусство статистики. Как находить ответы в данных - Дэвид Шпигельхалтер

Наконец, переход от исследуемой (этап 3) к целевой (этап 4) выборке упрощается, когда мы можем предположить, что потенциальные участники надлежащим образом представляют взрослое население. В случае Natsal это обеспечивается путем тщательного отбора на основании случайной выборки домохозяйств, хотя и означает, что люди из таких мест, как тюрьмы или женские монастыри, не учтены.

К тому времени, когда мы проработаем все, что может пойти не так, этого, вероятно, окажется достаточно, чтобы кто угодно скептически относился к любым общим утверждениям о сексуальном поведении страны на основании ответов респондентов. Однако весь смысл статистики – сгладить процесс на всех этапах и в конце с должным смирением сказать, что мы можем (а что не можем) узнать из этих данных.

Выводы из данных – процесс «индуктивного умозаключения»

В предыдущих главах предполагалось, что у вас есть какая-то проблема, вы получаете какие-то данные, смотрите на них и находите их сводные характеристики. Иногда ответ уже заключен в подсчете, измерении или описании. Например, если мы хотим знать, сколько людей в прошлом году обращалось в службу экстренной медицинской помощи, то данные дадут нам ответ.

Однако часто вопрос выходит за рамки обычного описания данных: мы стремимся узнать нечто большее, чем просто набор имеющихся у нас наблюдений, например, хотим делать прогнозы (что будет происходить с показателями в следующем году?) или сообщить о причинах (почему цифры растут?)

Прежде чем приступить к обобщению на основе данных, чтобы узнать что-то о мире за пределами непосредственных наблюдений, нужно задать себе вопрос: «Узнать о чем?». А это требует обращения к сложной идее индуктивного умозаключения.

Многие люди имеют некоторое смутное представление о дедукции благодаря Шерлоку Холмсу, использовавшему ее при поиске преступников[69]. В реальной жизни дедукция – это процесс применения правил логики для перехода от общего к частному. Если согласно законодательству в стране установлено правостороннее движение, то мы можем прийти к дедуктивному заключению, что в любой ситуации лучше ехать по правой стороне. Индукция работает наоборот: на основании частных случаев предпринимаются попытки сделать общие заключения. Например, мы не знаем, принято ли в каком-то сообществе целовать подруг в щеку, и пробуем это выяснить, наблюдая, целуют ли женщины друг друга один, два, три раза или не целуют вовсе. Принципиальное отличие индукции от дедукции состоит в том, что дедукция дает истинные заключения, а индукция – в общем случае нет[70].

На рис. 3.1 индуктивное умозаключение представлено в виде диаграммы, показывающей шаги, связанные с переходом от данных к конечной цели нашего исследования. Как мы увидели, данные, собранные в ходе опроса, рассказывают нам о поведении людей в выборке; эту информацию мы используем для изучения поведения людей, которые могли бы стать участниками опроса, а уже из этого делаем некоторые предварительные выводы о сексуальном поведении в масштабе страны.

Рис. 3.1

Процесс индуктивного умозаключения: каждую стрелку можно истолковать как «говорит нам кое-что о…»[71]

Конечно, было бы идеально, если бы мы могли сразу перейти от просмотра первоначальных данных к общим утверждениям о целевой совокупности. В стандартных курсах статистики предполагается, что наблюдения извлекаются совершенно случайно и непосредственно из интересующей нас совокупности.

Однако в реальной жизни так бывает редко, поэтому нам приходится рассматривать всю процедуру перехода от первичных данных к конечной цели. При этом, как мы увидели на примере с исследованием Natsal, проблемы могут возникать на каждом этапе.

Переход от данных (этап 1) к выборке (этап 2) – это проблемы измерения. Является ли то, что мы фиксируем в своих данных, точным отражением того, что нас интересует? Мы хотим, чтобы наши данные были:

• надежными – в том смысле, что у них низкая изменчивость от случая к случаю и их можно считать воспроизводимыми и точными;

• достоверными – в том смысле, что вы измеряете именно то, что хотите, без какой-либо систематической ошибки.

Например, адекватность в опросе о сексе основывается на том, что люди на один и тот же вопрос каждый раз, когда их об этом спрашивают, отвечают практически одинаково, причем вне зависимости от интервьюера, настроения респондента или его памяти. Это в какой-то степени можно проверять, задавая в начале и в конце специальные вопросы. Качество исследования также требует, чтобы участники описывали свою сексуальную активность честно, а не систематически преувеличивая или преуменьшая свой опыт. Это довольно строгие требования.