Цитаты из книг автора «Том Чатфилд»

В этом примере очевидны как сильные, так и слабые стороны индукции. Олицетворением слабой ее стороны является понятие «черный лебедь», которое в настоящее время используется для обозначения всего, настолько выходящего за рамки опыта и существующих представлений, что принятые обобщения становятся недействительными. Некоторые экономисты назвали «черным лебедем» финансовый кризис 2008 г., поскольку это событие оказалось совершенно вне ожиданий, сформированных имеющимся у них опытом.

История сохранила пример ошибки индукции вследствие излишнего доверия к прошлому опыту как основе для обобщающего вывода. Каждый лебедь, которого люди когда-либо видели, был белым. Следовательно, все лебеди белые. Много веков это утверждение считалось в Европе истинным, пока не была открыта Австралия, где европейцы увидели черных лебедей (первым стал в 1697 г. голландский путешественник, обследовавший западное побережье этого континента). Оказалось, что выборка лебедей, доступная европейцам, не была точной репрезентацией общемировой популяции лебедей. Совокупность лебедей всего мира охватывала больший спектр возможностей, чем принято было считать12. Достаточно одного по-настоящему убедительного контрпримера, чтобы опровергнуть всю индуктивную логическую цепочку.

Мы считаем бесчисленное множество вещей фактами, опираясь на опыт и достигнутые в этом вопросе соглашения, не чувствуя потребности постоянно поминать вероятность. Зачем в таком случае вообще держать в уме, что индукция всегда имеет дело с вероятностью, а не с определенностью? Да затем, что это помогает лучше мыслить, проводить исследования и писать тексты. Причин тут по меньшей мере две. 1. Это показывает, что многие вещи, которые мы принимаем как данность, необязательно являются абсолютной истиной и что обыденное мышление часто игнорирует или недооценивает неопределенности, присутствующие в мире. 2. Это заставляет нас отказаться от порочного метода исследования, сводящегося к поиску подтверждений нашей идеи, и вместо этого как следует поразмышлять о том, насколько вероятно, что идея верна, и как наиболее надежно проверить ее

Итак, если нечто имело место в прошлом, причем сколь угодно много раз, из этого еще не следует, что оно гарантированно случится в будущем. Данный факт иногда называют проблемой индукции

Иными словами, чем реже встречается изучаемый эффект, тем большего объема должна быть выборка. При необходимости взвешивание результатов — некоторым приписывается больший вес для большего соответствия общей картине.

изучаете и какими ресурсами располагаете. Все методы имеют ограничения и дают широкий спектр результатов: от простых «удобных» выборок, составившихся произвольным образом из добровольцев, до кейсов и сложных «многоступенчатых» выборок, для которых совокупность разбивается на кластеры, и часть их случайным образом выбирается для тщательного изучения.

Провести репрезентативную выборку означает, насколько возможно, учесть все разнообразие изучаемой совокупности, будь то люди или обстоятельства. Понимание базовых принципов методичного составления эффективной выборки имеет принципиальное значение для ученых, да и всем остальным тоже будет очень полезно. Качественная выборка должна отвечать следующим условиям. Возможно более полная и точная передача характерных черт целевой группы (иначе невозможно узнать, какие вариации нужно в ней отобразить). Подходящий объем: в целом чем масштабнее выборка, тем лучше, но точное число элементов зависит от того, насколько вы должны быть уверены в результатах, а также от уровня изменчивости изучаемой совокупности, предела погрешности измерений и доли выборки, обладающей интересующим вас свойством (для расчета объема выборки разработано много эффективных онлайновых инструментов). Подходящий метод составления выборки. Это зависит от того, что вы

Помните о возможных источниках ошибки отбора, которых следует избегать в собственных исследованиях и учитывать, оценивая чужие изыскания. Самоотбор — такое составление выборки, при котором участники определенного типа фактически выбирают себя сами. Например, человек, готовый заполнить подробную анкету, существенно отличается от среднестатистического респондента. Выбор специфической области — перекос выборки, чрезмерная представленность в ней определенной области: например, при исследовании мирового городского населения на основе статистических данных, собранных только в Лондоне и Нью-Йорке. Исключение — составление выборки, определенные элементы которой представлены непропорционально слабо. Скажем, наблюдение за дикой природой только в дневное время оставит за рамками исследования

ночных животных. Предварительный отбор — использование на первом этапе составления выборки метода, который приведет к отбору участников определенного типа: например, поиск добровольцев для участия в клиническом исследовании через объявления, распространяемые лишь в приемных покоях больниц. Систематическая ошибка выжившего — выборка, охватывающая только случаи успеха; является чрезвычайно односторонней в ситуациях, когда важно также учитывать и неудачи. Например, изучение коммерческих долгов исключительно на материале компаний, осуществляющих операции не менее десяти лет, полностью игнорирует фирмы, развалившиеся раньше этого срока.

Например, если вы сообщаете, что в вашем исследовании предел погрешности составляет «±5% с доверительной вероятностью 80%», это значит, что 80% истинных значений по всей совокупности лежат в интервале от величины на 5% меньшей до величины на 5% большей указанного результата измерений.