litbaza книги онлайнДомашняяКак не ошибаться. Сила математического мышления - Джордан Элленберг

Шрифт:

-
+

Интервал:

-
+

Закладка:

Сделать
1 ... 51 52 53 54 55 56 57 58 59 ... 160
Перейти на страницу:

В этом и состоит проблема: различие слишком большое. Действительно ли возможно, что среди всех состоящих в браке женщин, испытывающих симпатию к Митту Ромни, почти половина на протяжении большой части месяца поддерживают Барака Обаму? Неужели этого никто не заметил бы?

Если даже политический поворот в сторону правых во время овуляции действительно существует, то он, по-видимому, существенно меньше. Однако сравнительно небольшой размер исследуемой выборки означает, что, как ни парадоксально, более реалистичная оценка воздействия будет отброшена фильтром p-значения. Другими словами, мы можем быть вполне уверены, что значительное воздействие, о котором свидетельствуют результаты исследования, – это главным образом или всецело всего лишь шум в сигнале.

Однако этот шум с одинаковой вероятностью может направить вас в сторону, противоположную реальному воздействию, а может сказать правду{124}. В итоге мы остаемся в неведении, получив результат, имеющий высокую статистическую значимость, но весьма низкую достоверность.

Ученые называют эту проблему «проклятие победителя», и это одна из причин, почему при повторном проведении того же опыта впечатляющие, громко расхваливаемые результаты экспериментов зачастую тают, превращаясь в удручающую лужицу. В одном показательном случае группа ученых под руководством Кристофера Шабри[140] изучала тринадцать одиночных нуклеотидных полиморфизмов (single-nucleotide polymorphism, далее по тексту – SNP) в геноме, которые в предыдущих исследованиях показали статистически значимую корреляцию с показателем IQ[141]. Нам известно, что способность успешно проходить тесты на определение коэффициента интеллекта в какой-то мере передается по наследству, поэтому поиск генетических маркеров не лишен оснований. Однако, когда команда Шабри проверила эти SNP на предмет корреляции с показателями IQ на больших множествах данных (таких как данные висконсинского лонгитюдного исследования, охватившего 10 тысяч человек), все эти связи оказались статистически незначимыми{125}: если такие связи и существуют, они почти наверняка настолько слабые, что их невозможно обнаружить даже в ходе крупного эксперимента. В наше время специалисты по геномике считают, что наследственный компонент IQ, по всей вероятности, не сосредоточен в нескольких генах «умности», а скорее, формируется как совокупность многочисленных генетических особенностей, каждая из которых оказывает малое воздействие. Это означает, что, занявшись поиском большого воздействия отдельных полиморфизмов, вы добьетесь успеха – с тем же показателем 1 из 20, что и в случае гадания по внутренностям животных.

На самом деле даже Иоаннидис не считает, что только одна из тысячи опубликованных работ безошибочна. Большинство научных исследований не сводится к произвольному блужданию по геному; они проверяют гипотезы, в отношении которых у исследователей есть основания считать, что они истинны, поэтому нижняя строка матрицы не так уж значительно преобладает над верхней строкой. Однако кризис воспроизводимости результатов исследований действительно имеет место. В 2012 году было проведено исследование, в ходе которого ученые из калифорнийской биотехнологической компании Amgen попытались воспроизвести ряд самых известных экспериментальных результатов исследований в области биологии рака (всего пятьдесят три исследования){126}. В процессе проведения независимых испытаний они смогли воспроизвести результаты лишь шести работ.

Как такое могло произойти? Причина не в том, что специалисты по геномике и ученые, изучающие онкологические заболевания, кретины. В какой-то мере кризис воспроизводимости результатов исследований – это просто отражение того факта, что наука трудна, а большинство идей, которые у нас возникают, оказываются неправильными – даже большинство идей, которые прошли первый круг тестирования.

Однако в мире науки существуют практики, которые еще больше усугубляют кризис воспроизводимости результатов исследований, и их можно изменить. Во-первых, мы используем неправильный подход к публикации научных работ. Рассмотрим в качестве примера ситуацию, изображенную на комиксе.

Как не ошибаться. Сила математического мышления Как не ошибаться. Сила математического мышления Как не ошибаться. Сила математического мышления Как не ошибаться. Сила математического мышления Как не ошибаться. Сила математического мышления Как не ошибаться. Сила математического мышления

Предположим, вы проверили двадцать генетических маркеров на наличие связи с тем или иным заболеванием и обнаружили, что только один результат имеет статистическую значимость p < 0,05. Будучи грамотным математиком, вы осознаете, что один успешный результат из двадцати – это в точности то, чего вы ожидали бы, если ни один из маркеров не оказывал бы никакого воздействия, и высмеяли бы ничем не обоснованный заголовок, как это пытается сделать художник, нарисовавший этот комикс.

1 ... 51 52 53 54 55 56 57 58 59 ... 160
Перейти на страницу:

Комментарии
Минимальная длина комментария - 20 знаков. Уважайте себя и других!
Комментариев еще нет. Хотите быть первым?