Лягушка в кипятке и еще 300 популярных инструментов мышления, которые сделают вас умнее

Прежде всего, иногда неэтично и непрактично случайным образом делить людей на разные экспериментальные группы. Например, если исследователи хотят изучить, как курение влияет на беременность, будет неправильно заставлять некурящих беременных курить. Курильщиками в исследовании, таким образом, могут быть те, кто решит продолжать курить, что приводит к искажению под названием систематическая ошибка отбора.

При систематической ошибке отбора нет никакой гарантии, что курение будет единственным различием между этими группами. Поэтому, если исследование покажет разницу, будет трудно определить, какую роль в этом сыграло курение. Например, женщины, которые решили продолжать курить во время беременности вопреки советам врачей, могут принимать и другие спорные с точки зрения медицины решения, которые приводят к неблагоприятным последствиям.

Систематическая ошибка отбора также возникает, если выборка эксперимента не является типичной для основной массы населения, как это бывает с онлайн-опросами.

Если изучаемая группа не является типичной, то результаты нельзя применить для всех.

В общем, нужно очень осторожно делать выводы на основе нерандомизированных экспериментов. Комикс про Дилберта, приведенный ниже, высмеивает ошибку отбора, присущую множеству исследований, о которых говорят в новостях.

Дилберт © 2001 Скотт Адамс. Используется с разрешения Andrews McMeel Syndication. Все права защищены.

Похожую систематическую ошибку отбора делают родители, когда выбирают школу для своих детей. Понятно, что они хотят сделать все, что в их силах, и даже переезжают или доплачивают, чтобы дети учились в «лучших школах». Но почему эта школа считается лучше? Из-за учителей? Или детей там лучше готовят благодаря материальной обеспеченности родителей и интересу к образованию? Ошибка отбора, скорее всего, объясняет немалую долю высоких результатов экзаменов в этих школах и количество выпускников, поступивших в колледж.

Другой тип ошибки отбора, часто встречающийся в анкетах, – это искажение неответа, которое возникает, когда подгруппа людей не участвует в эксперименте после того, как была выбрана для него, то есть не отвечает на вопросы. Если причина отсутствия ответа связана с темой анкеты, конечный результат будет искаженным.

Например, ваша компания хочет понять, есть ли у сотрудников проблемы с мотивацией. Как и во многих компаниях, эту потенциальную проблему можно изучить с помощью опроса. Сотрудники, которые пропустили опрос из-за того, что по графику были в отпуске, будут случайными и вряд ли внесут искажение, а вот сотрудники, которые пропустят его из-за апатии, будут неслучайными и, скорее всего, исказят результат. Ведь эта группа состоит из сотрудников, которые не увлечены работой, и, если они откажутся участвовать, их апатия не будет зафиксирована.

Подобные опросы также редко учитывают мнение бывших сотрудников, а это тоже искажает результаты. Это искажение называется систематической ошибкой выжившего. Возможно, несчастные сотрудники уже уволились, но вы не учтете их мнение, если опросите только тех, кто остался в компании. Таким образом, результаты будут искажены, ведь вы опросили только «выживших».

Получается, что на опросы нельзя полагаться из-за этих искажений? Не всегда. Почти у каждого метода есть недостатки, и редко можно избежать искажений в том или ином виде. Нужно только знать потенциальные проблемы исследования и учитывать их в своих выводах. Например, если вы знаете о систематической ошибке выжившего, можно изучить данные собеседований перед увольнением, чтобы проверить, не было ли проблем с мотивацией у покинувших вас сотрудников. А можно попытаться опросить и их.

Еще несколько примеров демонстрируют, какой незаметной бывает ошибка выжившего. Во время Второй мировой войны исследователи военно-морского флота изучили повреждения самолетов, вернувшихся с операций, чтобы улучшить их оборону в будущих миссиях. Глядя на пробоины в самолетах, они решили оснастить дополнительной защитой места, которые пострадали сильнее всего.

Систематическая ошибка выжившего

Адаптировано из изображения Creative Commons. Макгеддон «Иллюстрация гипотетической картины повреждений бомбардировщика Второй мировой войны». Wikimedia Commons, 12 ноября 2016 года,Survivorship-bias.png.

Но статистик Авраам Уолд заметил, что в исследовании участвовали только самолеты, вернувшиеся с операций, а не то множество самолетов, которые были сбиты. Таким образом, он сделал противоположный вывод, который оказался верным: пробоины были в тех местах, попадание в которые самолет может выдержать и вернуться невредимым, а вот попадание туда, где не было дырок, скорее всего, приводило к падению.