О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные - Ким Хо

В русле исследований вопроса о том, действительно ли Шекспир был автором всех приписываемых ему произведений, Томас Менденхолл в конце двадцатого века опубликовал две статьи, в которых изложил статистический подход к проблеме определения авторства. Топ-менеджер нефтяной компании Клод Бринегар, имевший хорошее университетское образование и увлекавшийся коллекционированием первых изданий книг Марка Твена, изучил историю вопроса и применил метод Менденхолла, впоследствии получивший название стилометрии, или количественного анализа литературного стиля, к письмам ККС.

Этот метод основан на предположении о том, что, хочет он того или нет, каждый автор чаще использует одни слова, чем другие, и сохраняет одинаковый литературный стиль, по крайней мере в долгосрочной перспективе. С позиций количественного анализа это означает, что доля слов определенной длины будет постоянной во всех текстах, написанных данным автором. Если доля слов определенной длины в двух разных текстах существенно отличается, это можно считать подтверждением того, что тексты написаны разными авторами. В качестве переменных для анализа писем ККС выбирались слова различной длины, и их удельный вес сравнивался с аналогичными показателями из работ, определенно принадлежавших перу Твена. Для проверки авторства проводился тест по критерию согласия. Результаты тестирования показали, что расхождения по набору переменных слишком велики, чтобы считать их случайными, – поэтому вряд ли Марк Твен является автором этого произведения (подробности см. на сайте книги)[31].

Далее в этой главе мы еще поговорим об анализе текстов (в противоположность анализу чисел), а пока отметим, что Бринегар в процессе анализа перевел слова в числа.

На следующем шаге анализа проводится сбор данных и измерения выбранных переменных. Измерение – это определение значения переменной; массив данных – это набор таких значений. Существуют разные способы измерения переменных (см. вставку «Способы измерения переменных»). Сформулированная проблема сначала представляется в виде набора переменных в процессе моделирования, а затем приобретает вид массива данных в результате измерения.

Таким образом, массив данных организован с учетом переменных, выбранных на предыдущем шаге.

Если значения нужных вам переменных часто собирает и анализирует кто-то еще (иногда такие факты всплывают во время изучения предыдущих поисков решения), то этот этап будет несложным. Можно просто позаимствовать результаты измерений, полученные вашими предшественниками. Однако в некоторых случаях приходится вести работу самостоятельно. Нужно помнить, что даже субъективные события можно систематически измерять.

4. Сбор данных

Предположим, что вам нужно собрать данные по волнующей в наше время многих (если судить по телевизионной рекламе) проблеме мужской потенции. Оказывается, что вам повезло: на эту тему уже проводился сбор данных, которые вполне подходят для ваших целей. Однако если бы вы были первопроходцем в этой области, то пришлось бы проводить сбор данных самостоятельно.

В 1990-е годы Р. С. Розен и его коллеги разработали компактный, надежный и простой для изучения критерий потенции, чувствительный к изменениям в состоянии здоровья пациентов в результате лечения[32]. О проблемах с потенцией можно узнать только от самого пациента. Объективных диагностических тестов не существует, и это весьма усложняет жизнь практикующим врачам. Розен и его коллеги определили, что ключевыми переменными для анализа проблемы мужской потенции являются:

• регулярность эрекции

• сила эрекции

• частота возбуждения

• способность к половому акту

• удовлетворение

В их разрезе был организован сбор информации с использованием вопросов, приведенных в табл. 3.1.

Таблица 3.1

Ключевые переменные для диагностирования эректильной дисфункции