Мозгоускорители. Как научиться эффективно мыслить, используя приемы из разных наук

Анализ множественной регрессии (АМР) устанавливает связь между независимой переменной и зависимой переменной с учетом связи между независимой переменной и другими переменными, а также связи этих других переменных с зависимой переменной. Этот метод может указывать на причинно-следственную связь, только если все возможные причинно-обусловленные факторы влияния установлены и измерены должным образом с помощью надежных методов. На практике такие условия чрезвычайно редки.

Фундаментальной проблемой АМР, так же как и всех иных корреляционных методов исследования, является самоотбор. Исследователь не может задавать значение независимой переменной для каждого отдельного случая. А это значит, что все переменные, которые коррелируют с независимой (изучаемой) переменной, будут оказывать влияние на результат. В большинстве случаев у нас не получается идентифицировать каждую из этих посторонних переменных. Исследуя поведение, мы практически никогда не можем быть уверены в том, что обнаружили все переменные, имеющие отношение к независимой переменной.

Вопреки сказанному выше, метод АМР часто полезен. Иногда значения независимой переменной невозможно менять. Нельзя изменить чей-то возраст. Даже при проведении эксперимента такой факт прибавляет нам уверенности в том, что взаимосвязь, демонстрируемая в рамках эксперимента, основана на естественных процессах. Кроме того, АМР в целом намного дешевле, чем экспериментальные исследования, и может выявить взаимосвязи, которые будут важны для экспериментального исследования.

Когда правильно проведенный эксперимент дает вам один результат о некой корреляции, а АМР дает совершенно другой результат, верить следует результату эксперимента. Разумеется, неправильно проведенный эксперимент скажет вам не больше, чем АМР, а то и меньше.

Основная проблема АМР заключается в том, что обычно такой анализ подразумевает, что независимые переменные являются составляющими элементами единого целого, но при этом каждая переменная сама по себе логически не связана со всеми другими. Как правило, это не так, по крайней мере во всем, что касается поведения человека. Самооценка и депрессивность внутренне связаны друг с другом. Сам по себе вопрос, влияет ли одна из таких переменных на зависимую переменную, будучи свободной от влияния другой переменной, будет совершенно излишним.

Как корреляция не доказывает наличие причинно-следственной связи, так и отсутствие корреляции не доказывает отсутствия причинно-следственной связи. Ложные отрицательные выводы могут точно так же быть результатом АМР, как и ложные положительные — из-за невидимой паутины причинно-следственных связей, которую мы не смогли обнаружить.

12. Не спрашивайте — ответа нет

Сколько результатов различных опросов общественного мнения об убеждениях, ценностях и поведении людей вы прочитываете в газетах, журналах и отчетах о деятельности компании за свою жизнь? Думаю, тысячи. Вы можете и сами провести какой-нибудь опрос, чтобы получить информацию, которая важна для вашего бизнеса, университета или благотворительной организации.

Большинство из нас даже не пытаются критически воспринимать результаты опросов общественного мнения. «Дорогая, я прочитал в Times, что 56% американцев одобряют повышение налогов, чтобы создать больше национальных парков». То же самое касается и тех вопросов, что мы придумываем сами, и ответов, которые дают наши респонденты.

Все методы, о которых я рассказывал до сих пор, применимы практически ко всему — к животным, овощам или минералам. Можно провести сплит-тест на крысах; с помощью естественных экспериментов определить факторы, влияющие на урожай кукурузы, провести анализ множественной регрессии для изучения факторов, влияющих на чистоту воды. Но теперь мне хотелось бы обратиться к тем методологическим трудностям, которые возникают при изучении тех переменных, что касаются человека и его поведения. В отличие от крыс, кукурузы и воды, люди могут вербально (устно или письменно) описать свои взгляды, эмоции, потребности, цели и поступки. Они также могут рассказать о том, какие причинно-обусловленные факторы влияют на данные переменные. В этой главе мы увидим, к каким ошибочным выводам могут привести подобные данные, что уже не так удивительно после прочтения части I, в которой я рассказывал об ограниченности доступа к факторам, влияющим на наше поведение. Эта глава продемонстрирует вам, насколько больше количественные и качественные оценки поведения могут рассказать о чертах личности и состоянии человека, чем любые вербальные отчеты.

Кроме того, вы найдете здесь некоторые рекомендации по проведению экспериментов, которые можно ставить над самим собой, чтобы выяснить, что именно влияет на ваши взгляды, поведение, физическое и эмоциональное состояние. Корреляционные доказательства относительно себя самого могут быть не менее ошибочными, чем при любых других объектах исследования. А вот эксперименты над собой могут дать действительно точные и аргументированные данные.

Формирование взглядов: импровизация