Думай «почему?». Причина и следствие как ключ к мышлению

Рональд Эйлмер Фишер, непререкаемый авторитет в области статистики в поколении после Гальтона и Пирсона, характеризует эту разницу лаконично. В 1925 году он пишет: «Статистику можно назвать… наукой о методах редукции данных». Обратите внимание на слова «методы», «редукция» и «данные». Райту претило представление о статистике как только о собрании методов — Фишеру оно было по душе. Причинно-следственный анализ, подчеркнем, не сводится к данным: в ход анализа мы должны инкорпорировать некоторые представления о процессах, которые приводят к появлению этих данных, и тогда мы получаем в результате нечто, что исходно в наших данных не содержалось.

Но в одном Фишер был прав: если убрать из статистики причинность, редукция данных — это все, что вам остается.

Хотя Кроу и не упоминает этого, биограф Райта Уильям Провин указывает еще на один фактор, который мог повлиять на недостаток поддержки путевого анализа. С середины 30-х годов ХХ века Фишер считал Райта своим врагом. Я ранее цитировал воспоминания Юла о том, как отношения с Пирсоном резко становились натянутыми, если кто-то не соглашался с ним, и невозможными — если Пирсона критиковали. Совершенно то же самое справедливо и в отношении Фишера. Последний устраивал продолжительные вендетты всем, с кем был не согласен, включая Пирсона, его сына Эгона, Ежи Неймана (о них обоих будет подробнее в главе 8) и, конечно, Райта.

Главной точкой соперничества Фишера и Райта был не путевой анализ, а эволюционная биология. Фишер был не согласен с теорией Райта (называемой генетическим дрейфом), согласно которой вид может эволюционировать очень быстро, когда проходит через популяционное бутылочное горлышко. Детали этого спора выходят за рамки данной книги, и заинтересованный читатель должен обратиться к работе Провина. Важно здесь, однако, следующее: с 20-х до 60-х годов ХХ века научный мир был преимущественно повернут лицом к Фишеру, как к оракулу статистических знаний. И уверяю вас, что он никогда не сказал ни одного доброго слова про путевой анализ.

В 1960-х все стало понемногу меняться. Группа представителей общественных наук, включающая Отиса Дункана, Хьюберта Блалока и экономиста Артура Гольдбергера (упомянутого ранее), заново открыла путевой анализ как метод предсказания результатов социальной и образовательной политики. По иронии судьбы Райта приглашали выступить перед влиятельной группой эконометриков, комиссией Каулза, в 1947 году, но ему совершенно не удалось разъяснить им, в чем смысл путевых диаграмм. Только когда экономисты сами додумались до подобных идей, на короткое время удалось установить контакт. Судьба путевого анализа в экономике и в социологии двигалась по разным траекториям, но каждая из них вела к предательству идей Райта. Социологи переименовали путевой анализ в уравнения структурного моделирования (Structural Equation Modeling; SEM), полюбили диаграммы и активно их использовали до 70-х годов прошлого века, когда компьютерная программа LISREL автоматизировала подсчет путевых коэффициентов (в некоторых случаях). Райт мог бы предсказать то, к чему это привело: путевой анализ превратился в рутинный метод, а исследователи стали пользователями программы, которых слабо интересует, что у нее внутри. В конце 1980-х обращенный к научному обществу призыв (статистика Дэвида Фридмана) объяснить допущения, стоящие за уравнениями структурного моделирования, был проигнорирован, а некоторые эксперты по SEM даже отрицали, что этот метод как-то связан с причинностью.

В экономике алгебраическая часть путевого анализа получила известность как системы одновременных уравнений (без общепринятого сокращения). Экономисты почти никогда не использовали путевые диаграммы и продолжают обходиться без них и по сей день, полагаясь взамен на числовые уравнения и матричную алгебру. Прямое последствие этого подхода в том, что, поскольку алгебраические равенства не направлены(т. е. x = y — это то же самое, что и y = x), у экономистов не было обозначений для различения причинных и регрессионных уравнений, поэтому на вопросы, связанные с выбором стратегии, не получалось ответить даже после того, как уравнения были решены. Вплоть до 1995 года большинство экономистов избегали прямо придавать своим уравнениям каузальный или контрфактивный смысл. Даже те из них, кто использовал структурные уравнения для обоснования выбора стратегических решений, неизлечимо боялись диаграмм, хотя те могли бы избавить их от многих страниц лишних вычислений. Неудивительно, что многие экономисты и сегодня стоят на точке зрения «в данных уже содержится все».