Читаем Достучаться до небес: Научный взгляд на устройство Вселенной полностью

Вездесущая неопределенность не означает, что ученые воспринимают все варианты или заявления одинаково (хотя средства массовой информации частенько совершают эту ошибку). Вероятность 50 на 50 в реальной жизни встречается очень редко. Однако все это значит, что ученые (или любой человек, стремящийся к идеальной точности) в своих заявлениях сообщают, что именно было измерено и что это означает в вероятностном смысле, даже если вероятности очень высоки.

Когда ученые и журналисты очень аккуратно выражают свои мысли, они используют в разных значениях два, казалось бы, близких слова: прецизионность и точность. Некое устройство считается прецизионным, если при повторных измерениях одной и той же величины полученные значения не будут слишком сильно отличаться друг от друга. Таким образом, прецизионность — мера уровня изменчивости и схожести результатов. Если результаты повторных измерений отличаются не сильно, то измерения прецизионны. Измеренные таким образом величины дают меньший разброс значений, поэтому среднее значение при повторных измерениях будет сходиться быстрее.

Точность, с другой стороны, говорит о том, как далеко полученное вами среднее значение отстоит от правильного результата. Иными словами, она говорит о том, вносит ли измерительная установка смещение и насколько измерения достоверны. С технической точки зрения ошибка, присущая измерительному устройству, не ухудшает его прецизионности — ведь ошибка каждый раз будет одна и та же, — хотя, безусловно, вредит точности собственно измерения. Систематическая погрешность характеризует неустранимое отклонение от истинного значения, присущее самим измерительным устройствам.

Тем не менее во многих ситуациях даже при наличии идеального измерительного инструмента вам придется проводить многократные измерения, чтобы получить корректный результат. Дело в том, что существует еще один источник неопределенности[42]статистический; это означает, что измерения необходимо проводить многократно, чтобы результатам можно было доверять. Даже точное измерительное устройство не всякий раз будет давать верное значение, а вот среднее значение при многократных измерениях сойдется к верному ответу. Систематическая погрешность управляет точностью измерений, тогда как статистическая погрешность влияет на их прецизионность. В идеале измерения должны быть и точными, и прецизионными; тогда ожидаемая абсолютная погрешность будет мала, а полученным величинам можно будет доверять. Иначе говоря, вы должны желать, чтобы они лежали в как можно более узком диапазоне (прецизионность) и сходились в конце концов к верному результату (точность).

Приведем знакомый и весьма важный пример, на котором можно практически рассмотреть все приведенные понятия, — испытания эффективности лекарственных средств. Врачи часто не хотят раскрывать (а может быть, и не знают) соответствующую статистику. Случалось ли вам испытывать острое разочарование от слов: «Иногда это лекарство помогает, а иногда нет»? Подобное заявление скрывает от вас массу полезной информации. Так, в нем ничего не говорится о том, как часто это лекарство срабатывает и насколько статистически та часть населения, на которой его испытывали, схожа с вами. После такого заявления очень трудно принять решение. Гораздо лучше было бы, если бы вам сказали, как часто это лекарство помогает людям, близким к вам по возрасту и физическому состоянию.

Разные люди по–разному реагируют на одни и те же лекарства, и это очень усложняет вопрос о том, как подействует то или иное лекарство на конкретного человека. Давайте для начала рассмотрим более простой случай и представим, что мы проводим испытания на одном человеке. В качестве примера возьмем аспирин и проверим, помогает ли он от головной боли.

Кажется чего проще: взять аспирин и посмотреть, сработает ли он. Но на самом деле все немного сложнее. Даже если вам стало лучше, откуда вы можете знать, что вам помог именно аспирин? Чтобы убедиться в этом, то есть понять, уменьшилась ли боль быстрее, чем без лекарства, вам нужно было бы сравнить самочувствие с ним и без него. Однако, поскольку вы либо приняли аспирин, либо нет, одного измерения будет недостаточно, чтобы получить ответ на вопрос.

Перейти на страницу:

Похожие книги

Бог как иллюзия
Бог как иллюзия

Ричард Докинз — выдающийся британский ученый-этолог и популяризатор науки, лауреат многих литературных и научных премий. Каждая новая книга Докинза становится бестселлером и вызывает бурные дискуссии. Его работы сыграли огромную роль в возрождении интереса к научным книгам, адресованным широкой читательской аудитории. Однако Докинз — не только автор теории мемов и страстный сторонник дарвиновской теории эволюции, но и не менее страстный атеист и материалист. В книге «Бог как иллюзия» он проявляет талант блестящего полемиста, обращаясь к острейшим и актуальнейшим проблемам современного мира. После выхода этой работы, сегодня уже переведенной на многие языки, Докинз был признан автором 2006 года по версии Reader's Digest и обрел целую армию восторженных поклонников и непримиримых противников. Споры не затихают. «Эту книгу обязан прочитать каждый», — считает британский журнал The Economist.

Ричард Докинз

Научная литература
Она смеётся, как мать. Могущество и причуды наследственности
Она смеётся, как мать. Могущество и причуды наследственности

Книга о наследственности и человеческом наследии в самом широком смысле. Речь идет не просто о последовательности нуклеотидов в ядерной ДНК. На то, что родители передают детям, влияет целое множество факторов: и митохондриальная ДНК, и изменяющие активность генов эпигенетические метки, и симбиотические микроорганизмы…И культура, и традиции, география и экономика, технологии и то, в каком состоянии мы оставим планету, наконец. По мере развития науки появляется все больше способов вмешиваться в разные формы наследственности, что открывает потрясающие возможности, но одновременно ставит новые проблемы.Технология CRISPR-Cas9, используемая для редактирования генома, генный драйв и создание яйцеклетки и сперматозоида из клеток кожи – список открытий растет с каждым днем, давая достаточно поводов для оптимизма… или беспокойства. В любом случае прежним мир уже не будет.Карл Циммер знаменит своим умением рассказывать понятно. В этой важнейшей книге, которая основана на самых последних исследованиях и научных прорывах, автор снова доказал свое звание одного из лучших научных журналистов в мире.

Карл Циммер

Научная литература