Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке

Ученики из обеспеченных семей с высоким образовательным уровнем, как правило, демонстрируют хорошие результаты тестов буквально с первых и до последних дней учебы. Обратное также верно. Есть немало школ, где учатся исключительно дети из бедных семей и где преподаватели буквально творят чудеса, стремясь передать ученикам максимум знаний, но даже в этом случае трудно рассчитывать на хорошие баллы при сдаче тестов (хотя если бы в таких школах работали посредственные учителя, итоги экзаменов были бы еще плачевнее). Итак, нам необходим некий показатель «добавленной стоимости» на школьном уровне, или даже уровне класса. Нам не нужно знать абсолютный уровень успеваемости ученика – мы лишь хотим знать, в какой мере его успеваемость определяется образовательными факторами, которые мы пытаемся оценить.

На первый взгляд это кажется довольно легкой задачей, поскольку мы можем просто предложить ученику сдать сначала предварительный тест, а затем – заключительный. Если нам известен результат предварительного теста, который сдается при поступлении в определенную школу или класс, то мы можем оценить успеваемость ученика в момент окончания учебы в этой школе или классе, а разницу результатов «до» и «после» объяснить полученными им знаниями.

Увы, опять ничего не выйдет. Ученики с разными способностями, к тому же выходцы из семей с полярно разными уровнями дохода и образования, могут и знания усваивать с разной скоростью. Кто-то из учеников схватывает материал буквально на лету, а кому-то приходится объяснять по нескольку раз, причем все это не имеет никакого отношения к качеству преподавания. Таким образом, если ученики в Школе состоятельных родителей A и ученики в Школе бедных родителей B начинают изучать алгебру в одно и то же время и с одного и того же исходного уровня, то объяснить тот факт, что через год ученики школы A сдали экзамен по алгебре лучше, чем ученики школы B, можно либо тем, что в школе A преподают более квалифицированные учителя, либо тем, что в школе A учатся более способные ученики, быстрее усваивающие учебный материал, либо и тем и другим одновременно. Исследователи пытаются разработать статистические методы, которые при измерении качества преподавания учитывали бы способности учеников, а также материальное положение и образовательный уровень их родителей. А тем временем наши попытки выявить «наилучшие» школы могут оказаться до смешного несостоятельными.

Каждую осень несколько чикагских газет и журналов публикуют рейтинги лучших школ региона, основанные на результатах сдачи стандартизованного теста штата Иллинойс. Вот один из выводов, совершенно смехотворных с точки зрения статистики: поступление в несколько школ, постоянно занимающих высокие места в рейтинге, возможно лишь на конкурсной основе; для этого нужно предварительно подать соответствующие документы, причем в школу будет зачислена лишь малая часть из тех, кто их подал. Одним из важнейших критериев для поступления в такие школы являются результаты сдачи стандартизованных тестов. Итак, подведем итоги: 1) эти школы считаются «лучшими», потому что их ученики имеют высокие баллы на экзаменах; 2) чтобы попасть в такую школу, нужно иметь высокие баллы стандартизованных тестов. Это, по сути, то же самое, как если бы вы наградили баскетбольную команду за то, что в ее составе выступают очень рослые ребята.

Даже при наличии надежного индикатора того, что вы пытаетесь измерить и чем пытаетесь управлять, проблемы не заканчиваются. Хорошей новостью будет то, что «управление посредством статистики» способно изменить к лучшему поведение соответствующего человека или учреждения. Если вы можете определить долю бракованных изделий, сходящих с производственного конвейера, и эти дефекты обусловлены ситуацией на заводе, то выплата работникам премии за сокращение количества бракованных изделий должна, по-видимому, надлежащим образом изменить их поведение. Каждый из нас реагирует на стимулы, даже если это просто похвала или предоставление более удобного места для парковки автомобиля. Статистика измеряет важные для нас результаты; стимулы подталкивают нас к их улучшению.

Или, в отдельных случаях, к приукрашиванию статистики. А вот это – плохо.