Обман в науке

И несмотря на все ваши усилия, иногда некоторые вещи противоречат интуиции, особенно в науке. Представьте, что в комнате находятся 23 человека. Каков шанс, что у двоих из них день рождения в один день? Один к двум[50].

Когда вы думаете об окружающем мире, у вас в распоряжении есть целый набор инструментов. Интуиция работает во многих ситуациях, особенно в социальной области: например, что вы думаете по поводу того, обманывает ли вас ваша девушка или можно ли доверять вашему партнеру по бизнесу. Но для математических проблем или оценки причинно-следственных связей она не годится, поскольку полагается на упрощения, которые помогают, когда нам нужно быстро решить сложные познавательные задачи, но допускают неточности, ошибки или неправильные оценки.

Небезопасно оставлять нашу интуицию и наши предрассудки непроверенными и неконтролируемыми: в наших интересах подвергнуть сомнению эти недостатки интуитивного рассуждения там, где мы можем, и для этого существуют методы науки и статистики. Их разумное применение — наше лучшее оружие в борьбе с ошибками, и остается только решить, какой из этих инструментов применять в том или ином случае, поскольку строить отношения с партнером на научной основе так же глупо, как руководствоваться интуицией в установлении причинно-следственных связей.

А теперь посмотрим, как журналисты обращаются со статистикой.

14. Плохая статистика

Теперь, когда вы оценили значение статистики — и пользу и риск интуиции, — мы можем посмотреть, как эти цифры и расчеты постоянно неправильно используются и понимаются. Наши первые примеры — из мира журналистики, но весь ужас в том, что журналисты не единственные, кто делает фундаментальные ошибки в рассуждениях.

Цифры, как мы увидим, могут погубить жизни.

Самая большая статистика

Газеты любят большие цифры и броские заголовки. Им нужны чудесные лекарства и скрытые страхи, а небольшой процент сдвига риска никогда не будет достаточным, чтобы продать читателя рекламщикам (а это их бизнес). Поэтому они выбирают самый мелодраматический и уводящий в сторону способ презентации статистического увеличения риска, который называется «относительное повышение риска».

Допустим, что риск сердечного приступа, если вам за 50, увеличивается на 50 % при повышенном уровне холестерина. Звучит очень неприятно. Давайте скажем, что риск сердечных приступов при повышенном холестерине только 2 %. Для меня это звучит отлично. Однако это те же самые (гипотетические) цифры. Посмотрим. Из 100 мужчин в возрасте 50 лет и старше с нормальным холестерином у четверых разовьется сердечный приступ, в то время как из 100 мужчин с высоким холестерином сердечный приступ разовьется у шести. Плюс два сердечных приступа на сто человек. Это называется «естественная частота».

Естественная частота — это то, что легко понять, поскольку вместо вероятностей, или процентов, или каких-то других технических терминов она оперирует конкретными цифрами, такими же, как те, которые вы используете каждый день, чтобы проверить, не потерялся ли ребенок на прогулке в детском саду, или посчитать сдачу в магазине. Множество людей утверждают, что им нужна только та математика, которая имеет дело с конкретными цифрами, а не с вероятностями, которые мы считаем чем- то интуитивным. Обычные цифры просты и понятны.

Другие методы для описания увеличения риска также имеют названия. Из нашего примера с высоким холестерином вы можете получить 50 % увеличения риска (относительное повышение риска), или 2 % увеличения риска (абсолютное повышение риска), или, если сказать попроще и более информативно, два дополнительных сердечных приступа на каждую сотню человек (естественная частота).

Помимо того, что ее легче воспринимать, естественная частота несет больше информации, чем журналистское «относительное повышение риска». Недавно, например, нам рассказали, что говядина вызывает рак кишечника, а ибупрофен увеличивает риск сердечных приступов: но если вы прочитаете об этом в новостях, вы вряд ли что-нибудь поймете. Например, о раке кишечника. Вот отрывок из программы на Radio 4: «Что вы имеете в виду под повышенным риском, профессор Бингам?» — «Увеличение на одну треть». — «Это звучит пугающе; а если выразить в цифрах?» — «Разница… в 20 человек в год». — «Так мало?» — «А… на 10 000 человек».

Такие вещи трудно донести до слушателя, если вы выходите за рамки простейшего формата. Профессор Шейла Бингам (Sheila Bingham), директор Центра по изучению роли питания в эпидемиологии рака в Кембриджском университете, профессионально занимается статистикой, но в этой (вполне простительной) неуверенности в прямом радиоэфире она не одинока: есть исследования врачей, комиссий местных органов здравоохранения, юристов, которые показывают, что люди, которые профессионально занимаются изучением риска, часто не могут спонтанно выразить, что они имеют в виду. Они также лучше принимают правильные решения, когда информация о риске представлена в виде естественной частоты, а не в виде процентов и вероятностей.