Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке
Шрифт:
Второе, что нам зачастую требуется от данных, – это чтобы они служили нам источником сравнения. Новое лекарство эффективнее нынешнего? Можно ли надеяться, что бывшие осужденные, освоившие в тюрьме какую-либо профессию, будут менее склонны к повторному совершению преступлений, чем бывшие осужденные, которые такую профессию не приобрели? Можно ли надеяться, что успеваемость учащихся престижных учебных заведений окажется лучше, чем учеников обычных государственных школ?
В подобных случаях наша задача – найти две группы субъектов, в целом похожих между собой – за исключением интересующего нас «параметра». В контексте социальных наук таким «параметром» может быть что угодно, от наличия у самца дрозофилы сексуальной неудовлетворенности до права налогоплательщика на скидку при уплате подоходного налога. Как и в случае любого применения научного метода, мы пытаемся изолировать влияние какого-то одного конкретного стороннего
В физических и биологических науках формирование контрольной и подопытной группы не представляет особой проблемы. Химики могут добиться небольших вариаций в нескольких пробирках, а затем изучить разницу в полученных результатах. Биологи могут использовать ту же методологию с помощью чашек Петри. Хотя должен заметить, что большинство экспериментов с животными проще провести, чем заставить дрозофил пить спиртное. Одну группу крыс можно заставить регулярно тренироваться на «беговой дорожке», а другую – нет, а затем сравнить их способность ориентироваться в лабиринте. Но когда речь идет о людях, все существенно усложняется. Чтобы правильно выполнить статистический анализ, зачастую требуется сформировать контрольную и подопытную группы, однако далеко не всегда люди согласны делать то же, что и крысы. (К тому же многим не нравится проделывать подобные эксперименты даже с лабораторными крысами.) Не вызовут ли периодически повторяющиеся сотрясения мозга у спортсменов серьезные неврологические проблемы в дальнейшем? Это действительно очень важный вопрос. От ответа на него зависит будущее хоккея на льду (и, возможно, других видов спорта). Однако сделать это невозможно путем проведения соответствующих экспериментов над людьми. Следовательно, пока (или если) мы не научим дрозофил носить шлемы и своевременно уворачиваться от силовых приемов, нам придется изыскивать другие способы изучения долговременных последствий травм головы.
Неизменной проблемой, которую приходится решать исследователям, работающим с «человеческим материалом», является создание контрольной и подопытной групп, отличающихся между собой только тем, что над одной группой проводится соответствующий опыт, а над другой – нет. Именно поэтому «золотым стандартом» исследования стала рандомизация, то есть процесс, посредством которого объекты изучения (люди, школы, больницы и т. д.) произвольным образом распределяются либо в подопытную, либо в контрольную группу. Мы не исходим из того, что все испытуемые идентичны. Напротив, вероятность – в который раз! – становится нашим союзником, и мы предполагаем, что рандомизация более-менее равномерно поделит все значимые характеристики между этими двумя группами – как те, которые нас интересуют, так и те, которые не интересуют или не подлежат измерению, например настойчивость или честность.
Третью причину сбора данных можно сформулировать так, как иногда любит объяснять свои поступки моя малолетняя дочь: «Потому что!» Иногда у нас нет четкого представления о том, для чего нам может понадобиться та или иная информация, но интуитивно мы предполагаем, что в какой-то момент она обязательно пригодится. Это похоже на работу следователя на месте преступления: ему необходимо собрать максимальное количество улик, чтобы впоследствии составить предельно полную картину преступления. Одни из этих материальных доказательств окажутся полезными, другие следствию не помогут. Если бы мы заранее знали наверняка, что именно нам пригодится, то предварительное расследование нам, наверное, было бы не нужно.
Вам, должно быть, известно, что курение и ожирение являются факторами риска, способствующими развитию сердечно-сосудистых заболеваний. Но, возможно, вы не знаете, что эту взаимосвязь помогло выявить обследование жителей города Фрамингема, проводившееся в течение длительного времени. Во Фрамингеме проживает около 67 000 человек, город расположен примерно в двадцати милях от Бостона. Обычным людям он известен как пригород Бостона с относительно дешевым жильем и удобным доступом к торговому центру Natick Mall, славящемуся своими высококачественными (и дорогостоящими) товарами. Что же касается ученых, то Фрамингем для них ассоциируется с исследованием под названием Framingham Heart Study – одним из самых успешных в истории современной науки, оказавшим огромное влияние на развитие медицины.
В ходе повторного исследования выполняется сбор информации о большой группе субъектов в разные моменты времени (например каждые два года). Одни и те же участники исследования могут периодически опрашиваться на протяжении десяти, двадцати или даже пятидесяти лет. Такой подход позволяет получить необычайно богатый материал для анализа. В случае фрамингемского исследования в 1948 году ученые собрали информацию о 5209 взрослых жителях города: их рост, вес, кровяное давление, уровень образования, состав семьи, типичные продукты питания, склонность к курению, употребление наркотиков и т. п. Важно то, что начиная с этого времени эти люди периодически повторно обследовались, а также собирались данные об их потомстве, чтобы выявить генетические факторы, связанные с развитием сердечно-сосудистых заболеваний. Начиная с 1950 года фрамингемские данные использовались при написании более чем двух тысяч научных статей, причем около тысячи из них были написаны в период с 2000 по 2009 год.
Эти исследования позволили получить чрезвычайно важные для понимания механизмов развития сердечно-сосудистых заболеваний результаты, многие из которых кажутся нам сейчас очевидными: курение сигарет увеличивает риск сердечно-сосудистых заболеваний (1960 год); физическая активность снижает риск сердечно-сосудистых заболеваний, а ожирение, наоборот, повышает (1967 год); высокое кровяное давление увеличивает риск инсульта (1970 год); высокий уровень холестерина альфа-липопротеинов высокой плотности (известного с тех пор как «полезный холестерин») снижает риск смертельного исхода (1988 год); у лиц, родители и близкие родственники (родные братья и сестры) которых страдали сердечно-сосудистыми заболеваниями, риск их развития значительно выше (2004–2005 годы).
Данные повторных исследований являются чем-то вроде научного эквивалента Ferrari. Они представляют особую ценность, когда речь идет о выявлении причинно-следственных связей, картина которых развертывается на протяжении нескольких лет или даже десятилетий. Например, исследование дошкольников под названием Perry Preschool Study началось в конце 1960-х годов и охватило группу из 123 афроамериканцев – выходцев из бедных семей в возрасте от трех до четырех лет. Эти дети были случайным образом распределены в группу, которая проходила интенсивное обучение по программе дошкольного образования, тогда как участники контрольной группы, использовавшейся для сравнения, его не проходили. В течение последующих сорока лет ученые анализировали различные результаты этого эксперимента, которые стали убедительным доводом в пользу раннего обучения детей. Учащиеся, которые прошли интенсивное обучение по программе дошкольного образования, уже в пятилетнем возрасте демонстрировали более высокие показатели IQ и имели больше шансов успешно окончить среднюю школу. В сорокалетнем возрасте у них были более высокие доходы. И напротив, многие из участников эксперимента, не получившие дошкольного образования, к сорокалетнему возрасту успевали по пять и более раз побывать за решеткой.
Нет ничего удивительного в том, что далеко не каждый из нас может позволить себе покупку Ferrari. Исследовательским эквивалентом этой машины является так называемый «поперечный срез», то есть совокупность данных, собранных в какой-то определенный момент времени. Если, например, эпидемиологи пытаются выявить причину какого-либо нового заболевания (или вспышки старого), они могут собрать данные обо всех, кто им страдает, в надежде получить картину, которая приведет к его источнику. Может быть, причина в том, что они едят? Или эти люди побывали в какой-то местности и заболели в результате этого? Что еще общего между людьми, страдающими этой болезнью? Кроме того, исследователи могут собрать данные о здоровых людях, чтобы выявить разницу между двумя группами.
На самом деле все эти оживленные дискуссии вокруг данных «поперечного среза» напоминают мне неделю перед моей свадьбой, когда я стал частью некой совокупности данных. В то время я работал в Катманду (столице Непала) и занемог желудком в результате малопонятной болезни под названием «сине-зеленые водоросли» (это заболевание было выявлено лишь в двух местах в мире). Ученым удалось выделить патоген, который был причиной болезни, но они все еще не были уверены, что собой представляет этот организм, поскольку на то время он еще не был известен науке. Когда я позвонил домой, чтобы рассказать невесте о моем диагнозе, я был вынужден признать, что это не самая приятная новость. Неизвестно, каким путем эта болезнь передается от человека к человеку и как ее лечить, к тому же она могла вызывать сильное утомление и прочие малоприятные побочные эффекты в период от нескольких дней до многих месяцев [36] . Учитывая, что до свадьбы оставалась всего неделя, это могло оказаться серьезной проблемой. Следовало ли мне держать себя в руках, когда я бродил по супермаркету? Пожалуй, да.
36
На тот момент средняя продолжительность этой болезни составляла сорок три дня со среднеквадратическим отклонением, равным двадцати четырем дням.