О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные

Этот довольно удивительный факт был обнаружен в 1881 году американским астрономом Симоном Ньюкомбом, заметившим, что в справочнике логарифмов первые страницы всегда гораздо более потрепанные, чем последующие. В 1938 году физик Франк Бенфорд сделал то же открытие на основе анализа гораздо большего массива данных, чем Ньюкомб. Он рассмотрел 20 229 наборов данных, включая географические координаты рек, бейсбольную статистику, количество статей в журналах, и номера домов первых 342 человек, перечисленных в рейтинге «Деятели науки Америки». Анализ всех этих вроде бы не связанных друг с другом баз данных показал, что вероятность распределения цифр на первое место в числе та же, что и для потрепанных таблиц логарифмов. Эта модель определения первой цифры в числе получила впоследствии название закона Бенфорда в честь ее первого исследователя. Стало общепризнанным действие закона Бенфорда во многих ситуациях реальной жизни.

Многие статистики и бухгалтеры твердо убеждены в том, что закон Бенфорда является очень простым, но надежным способом выявления возможных случаев мошенничества, хищений, неуплаты налогов и бухгалтерской небрежности. Идея проста: если кто-то фальсифицирует базу данных, то вряд ли он сможет имитировать распределение первой значимой цифры в числах в соответствии с законом Бенфорда. Поэтому простое сравнение распределения по закону Бенфорда и фактического распределения первых значимых цифр в базе данных поможет выявить сфальсифицированные блоки чисел. Как правило, в них частота распределения 1 как первой значимой цифры намного меньше 30 процентов, зато частота распределения 6 – намного больше, чем в доброкачественных массивах данных.

В 1972 году докторант университета Беркли Хэл Вэриан показал, что этот закон применим для выявления возможных искажений в массивах социологических данных, предоставляемых для подтверждения общественного мнения по готовящемуся политическому или экономическому решению. Судебный эксперт по бухгалтерским вопросам Марк Нигрини получил известность благодаря применению разработанной им на основе закона Бенфорда системы выявления мошенничества в некоторых громких делах в Бруклине. В наши дни многие налоговые управления используют специальное программное обеспечение для выявления фальсифицированных данных, разработанное на основе закона Бенфорда. Точно так же поступают крупные компании и аудиторские фирмы. В США доказательства фальсификаций на основе закона Бенфорда официально признаны в судебных разбирательствах на государственном уровне, уровне штата и местном уровне.

Пример аналитического мышления: языковые способности и болезнь Альцгеймера

Болезнь Альцгеймера – это дисфункция мозга, вызывающая проблемы с памятью, мышлением и поведением. Симптомы обычно развиваются медленно, с течением времени усиливаются и в конце концов начинают мешать человеку выполнять обычные домашние дела; затем пациент умирает по неизвестной причине. Болезнь Альцгеймера лежит в основе 60–80 процентов всех случаев приобретенного слабоумия. Около 5,3 миллиона американцев, в том числе каждый восьмой в возрасте старше 65 лет (а их 13 процентов от общей численности населения), страдают от болезни Альцгеймера. В США эта болезнь является шестой по распространенности причиной смерти. Помимо страданий самого пациента необходимо принять во внимание эмоциональные и физические страдания его семьи, необходимость повседневного ухода, изменение социальных ролей в семье, трудное решение о помещении в специальное лечебное учреждение.

Причины возникновения и развития болезни Альцгеймера до конца не выяснены. Многие исследователи пытались найти взаимосвязь между развитием болезни и характеристиками (или маркерами) группы повышенного риска. Например, люди с низким уровнем образования в большей степени подвержены заболеванию, чему способствует их образ жизни, в том числе питание, ежедневные занятия, употребление алкогольных напитков и риски профессиональной деятельности. Профессор центра геронтологии Сандерс-Браун при Кентуккийском университете Дэвид Сноудон и его коллеги считают, что языковые способности – более надежный показатель для прогнозирования вероятности болезни Альцгеймера, чем образ жизни[81]. Они предположили, что высокий уровень лингвистических способностей становится неким буфером для развития когнитивного снижения мнемонических процессов в мозгу, обеспечивающих декодирование, организацию и поиск информации. Они провели образцовое и весьма креативное исследование, связав когнитивные способности в молодом возрасте с риском возникновения болезни Альцгеймера в пожилом. В качестве целевой выборки они, что весьма необычно, взяли членов монашеского ордена, причем в качестве источников информации использовались их автобиографии. Рассмотрим это исследование с точки зрения наших шести шагов количественного анализа.