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.
Исследование станет недостоверным, если сами вопросы демонстрируют предвзятость в пользу конкретного ответа. Например, в 2017 году авиакомпания Ryanair объявила, что 92 % ее пассажиров довольны предоставляемым сервисом во время перелетов. Но, как оказалось на самом деле, опрос об уровне удовлетворенности предусматривал только ответы отлично, очень хорошо, хорошо, удовлетворительно и окей[72].
Мы уже видели, как форма подачи чисел (в положительном или отрицательном ключе) влияет на восприятие; точно так же формулировка вопроса может влиять на ответ. Например, в ходе опроса, проведенного в Великобритании в 2015 году, людей спрашивали, поддерживают ли они предоставление 16– и 17-летним подросткам права голосовать на референдуме о выходе из Евросоюза. Оказалось, что 52 % выступают за и 41 % – против. Таким образом, большинство людей поддержали это предложение, поскольку оно сформулировано с позиции признания и расширения прав молодежи.
Но когда тем же респондентам задали вопрос (логически идентичный предыдущему), поддерживают ли они уменьшение возрастного ценза для голосования на референдуме с 18 до 16 лет, доля сторонников этой идеи снизилась до 37 %, а против высказались 56 %. Таким образом, когда то же самое предложение было сформулировано в терминах более рискованной либерализации, большинство оказалось против. Мнение изменилось из-за простой переформулировки вопроса[73].
На ответы также может влиять то, что спрашивалось ранее, – механизм, известный в психологии как прайминг (или фиксирование установки, или эффект предшествования). Согласно официальным исследованиям благосостояния, 10 % молодых британцев считают себя одинокими, при этом в ходе онлайн-опроса службы «Би-би-си» этот ответ выбрало гораздо больше участников – 42 %. Возможно, такое повышение показателя обусловлено двумя факторами: 1) самооценкой при добровольном «исследовании» и 2) тем, что вопросу об одиночестве предшествовал длинный ряд вопросов о том, испытывал ли респондент в целом недостаток дружеского общения, чувство брошенности, отстраненности и так далее. Возможно, все эти вопросы и побудили его дать положительный ответ на ключевой вопрос об одиночестве[74].
Переход от выборки (этап 2) к исследуемой совокупности (этап 3) зависит от фундаментального качества исследования, называемого внутренней валидностью: отражает ли наблюдаемая выборка то свойство группы, которое мы изучаем? Именно здесь мы приходим к ключевому способу для избежания искажений – случайной выборке. Даже дети понимают, что значит выбирать что-нибудь случайным образом – с закрытыми глазами сунуть руку в мешок с конфетами и посмотреть, какого цвета будет фантик у той, которую ты вытащил, или извлечь наугад номер из шапки, чтобы определить, кому достанется (или не достанется) приз или угощение. Этот метод тысячелетиями использовался для обеспечения справедливости – определения вознаграждения[75], проведения лотерей, назначения присяжных заседателей и прочего – и именовался жеребьевкой[76]. Применялся он и в более серьезных случаях – при выборе, кому идти на войну или кого съесть в спасательной шлюпке, затерявшейся в море.
Джордж Гэллап, фактически разработавший в 1930-е годы научные методы исследования общественного мнения, предложил изящную аналогию для понимания ценности случайной выборки, сказав, что, если вы сварили большую кастрюлю супа, вам не нужно съедать его весь, чтобы узнать, достаточно ли в нем приправы. Хватит и одной ложки, но при условии, что вы хорошо все перемешали. Буквальное доказательство это утверждение получило в 1969 году во время лотереи, определявшей порядок призыва на войну во Вьетнаме. Сначала в рамках лотереи создавался упорядоченный список дней рождения, а затем те, чья дата рождения оказывалась в верхних строках списка, отправлялись во Вьетнам, и так далее. В попытке сделать эту процедуру справедливой было подготовлено 366 капсул с уникальной датой рождения в каждой. Предполагалось, что капсулы будут извлекаться из ящика наугад. Однако складывали их в коробку в соответствии с месяцем рождения и не удосужились должным образом перемешать. Это не привело бы к проблемам, если бы люди, доставая капсулы, запускали руку поглубже в коробку, но, как показывает видеозапись, они, как правило, брали капсулы сверху[77]. В результате меньше всего повезло тем, кто родился в конце года: из 31 дня декабря были выбраны 26, в то время как из января – только 14 дней.
Идея надлежащего «перемешивания» имеет решающее значение: если вы хотите перейти от выборки ко всей генеральной совокупности, вы должны убедиться, что выборка репрезентативна. Наличие большого массива данных вовсе не гарантирует хорошую выборку и даже может вселить ложную уверенность. Например, на всеобщих выборах в Великобритании в 2015 году компании, проводящие опросы, с треском провалились, хотя их выборки включали тысячи потенциальных избирателей. Последующее расследование обвинило нерепрезентативную выборку, особенно для телефонных опросов, так как в большинстве случаев звонили только на стационарные номера и фактически на эти звонки ответили менее 10 % абонентов. Вряд ли такую выборку можно считать репрезентативной.
Переход от исследуемой (этап 3) к целевой (этап 4) совокупности. Наконец, даже при превосходных измерениях и хорошей случайной выборке результаты по-прежнему могут не отражать того, что мы хотим исследовать, если нам не удалось опросить людей, в которых мы особенно заинтересованы. Мы хотим, чтобы наше исследование имело внешнюю валидность[78].
Крайнее проявление – это ситуация, в которой целевая совокупность состоит из людей, тогда как изучать мы можем только животных, например при анализе воздействия какого-то химического вещества на мышей. Не столь кардинальная разница будет в случае, если клинические испытания нового препарата проводились исключительно на взрослых мужчинах, а затем он использовался для женщин и детей. Мы хотели бы знать влияние на всех людей, но одним статистическим анализом тут не обойтись – мы неизбежно должны делать предположения и проявлять осторожность.
Когда есть все данные
Хотя вышеописанные исследования хорошо иллюстрируют идею извлечения информации из данных, фактически большая часть используемых сегодня данных не основывается на случайной или вообще на какой-либо выборке. Регулярно собираемые данные, скажем об онлайн-покупках или социальных взаимодействиях, а также об администрировании образовательных или правоохранительных систем, можно переориентировать, чтобы лучше понять происходящее в мире. В таких ситуациях у нас есть полные данные. С точки зрения индуктивного процесса, показанного на