Цитаты из книг автора «Richard E. Nisbett»

Восприятие — обоюдоострый меч, который мы всегда носим с собой, — дает мощный импульс такой ошибке инструктора. Мы все мастера сочинять гипотезы о причинах тех или иных событий. Узнав о событии, мы проявляем завидную находчивость, объясняя его причины. Увидев разницу в наблюдениях на протяжении длительного времени, мы с готовностью выдаем интерпретацию причин этих различий. Большую часть времени причинные связи отсутствуют вообще — а есть лишь случайные совпадения. Когда мы начинаем замечать, что какое-то событие постоянно происходит в связке с другим событием, желание дать этому объяснение становится поистине непреодолимым. Наличие такого соотношения событий почти автоматически провоцирует на нас на соответствующие выводы и объяснение причин.

По всей вероятности, показатели учеников этого инструктора были ниже, чем могли быть, если бы он воспринимал эти показатели как непрерывную переменную величину и ожидал, что за любым предельным значением обязательно последует значение менее предельное. В таком случае он бы только поощрял выдающиеся успехи своих учеников

Однако этот инструктор не заметил тот факт, что показатели работы неопытного пилота нестабильны и после очень хороших полетов следует ожидать регрессию к среднему значению — как и после очень плохих полетов. Исходя из чистой теории вероятностей можно ожидать, что после полета, прошедшего лучше, чем обычно, последует полет, более близкий к средним показателям, то есть он будет хуже. Если же полет прошел хуже обычного, следует ожидать улучшения в последующие разы.

Но именно потому, что они предельные, они не часто будут повторяться из года в год. Подавляющее большинство этих злополучных богачей из 1% уже скоро не будут в него входить, так что не слишком завидуйте им!

Какова вероятность того, что американец в возрасте от 25 до 60 лет будет иметь доход, который позволит ему войти в 1% самых богатых людей в этом году? Какова вероятность того, что этот человек останется в числе 1% самых богатых людей в следующие десять лет? Вероятность, что человек войдет в 1% людей с самым высоким доходом, составляет 110 на 1000. Готов поспорить, что сами вы бы не догадались. А вот вероятность, что человек останется на этом же уровне в течение десяти лет, составляет всего 6 на 1000. Поразительно на фоне вероятности разбогатеть на один год.

Эффект регрессии легко увидеть повсюду в нашей жизни. Почему лучший молодой игрок бейсбольной команды этого года так часто разочаровывает своей игрой во втором сезоне? Регрессия.

Например, количество яиц, которые еженедельно откладывают разные курицы; количество ошибок при сборке автомобильных коробок передач за месяц; результаты теста разных людей на IQ — все эти значения часто приближаются к нормальному распределению. Никто не знает почему, но это так.

Но это еще не все. Следует ожидать, что мнение Кэтрин о блюде, которое однажды показалось ей превосходным, ухудшится. Это происходит оттого, что чем ближе переменная величина к своему среднему значению, тем чаще она встречается. Чем она дальше от среднего значения, тем она встречается реже. Поэтому если в первый раз еда показалась ей исключительной, то в следующий раз, вероятно, ее оценка будет не такой. Это верно для так называемого нормального распределения, график которого изображается кривой нормального распределения, показанной на рисунке 2.

Закон больших чисел работает только для несмещенных выборок. Выборка оказывается смещенной (необъективной), если процесс ее составления допускает возможность того, что данное выборочное значение является ошибочным. Если вы пытаетесь выяснить, какое количество людей, работающих на заводе, хотели бы работать по гибкому графику, и опрашиваете только мужчин или только работниц столовой, мнение этих людей может значительно отличаться от мнения основного контингента работников. В целом это дает неверное представление о том, сколько работников завода хотели бы работать по гибкому графику. Если в выборке имеется смещение, то чем больше выборка, тем больше можно быть уверенным, что результат ошибочен.

примером типичной логической ошибки «после этого — значит из-за этого». Тот факт, что событие 1 предшествует событию 2, еще не означает, что первое обязательно являлось причиной второго.