 |
Мыслить как интуитивный ученый
|
|
|
|
На протяжении всей этой главы я проводила мысль о том, что повседневное мышление имеет много общего с исследовательскими методами, используемыми учеными, когда они хотят понять сущность событий, которые изучает их область науки. Многие заблуждения и проблемы, затрудняющие научные исследования, часто встречаются в повседневном мышлении. Если вы поймете некоторые из этих проблем и будете их избегать, то вы будете более грамотно пользоваться чужими исследованиями и сами лучше справитесь с ролью «интуитивного ученого».
Когда вы оцениваете результаты чужих исследований или выдвигаете свои собственные утверждения, следует иметь в виду несколько вопросов:
1. Каков был характер выборки? Достаточно ли она велика? Репрезентативна ли она?
2. Даны ли переменным рабочие определения? Что означают эти термины?
3. Были ли проведенные измерения чувствительными, обоснованными и надежными? Правильно ли проведены сравнения, подтверждающие заключение?
4. Контролировались ли остальные переменные? Как можно по-другому объяснить результаты?
5. Следуют ли данные выводы из проведенных наблюдений?
6. Не используется ли корреляция для поддержки заключения о причинной связи?
7. Рассмотрены ли данные, свидетельствующие о противоположном?
8. Могли ли ожидания экспериментатора вызвать ошибки в интерпретации результатов? (293:)
Давайте применим эти рекомендации для выбора программы лечения в примере, приведенном в начале этой главы. Во-первых, чем подтверждается процент успешности лечения? Несмотря на то, что в программе 1 приводится гораздо более высокий процент, чем в программе 2, этими цифрами нельзя пользоваться для сравнения программ, потому что в программе 1 этот процент подсчитан только для тех, кто занимался не менее года, и нет информации о тех, кто бросил занятия, не прозанимавшись и года. Таким образом, приведенный уровень успешности программы 1 не является обоснованной оценкой ее эффективности. У нас также нет информации о том, сколько шансов у человека поправиться вообще без лечения. Другими словами, нет контрольной группы, с которой можно было бы сравнить результаты лечения для определения его эффективности. К сожалению, нет информации о размере выборки, поскольку нам не сообщают, сколько пациентов занимались по каждой из программ. Если бы вам надо было принимать настоящее решение, необходимо было бы запросить всю эту информацию. При имеющейся информации говорить пока не о чем. Я обнаружила, что большинству людей нравится мысль о том, что лечение проводит человек, который сам является бывшим наркоманом и «сам побывал в этой шкуре». Но его компетентность проблематична, поскольку его рассказы о том, что «подействовало на него», могут быть совершенно бесполезными. Доус (Dawes, 1994) очень критично относится к рассуждениям, которые приводят людей к убеждению, что для консультаций лучше всего обратиться к бывшему наркоману. Как отмечает Доус, к таким выводам приводит примерно следующий ход мысли:
|
|
|
Консультант был наркоманом.
Он сделал X и излечился.
Если я сделаю X, то я тоже излечусь.
Надеюсь, вы видите, что это очень слабое доказательство. Если вы уже прочитали главу 4, в которой говорится о рассуждениях, вы узнали в этом доказательстве категорический силлогизм — и можете убедиться, что заключение не является валидным. Кроме того, обоснованием утверждения служит опыт одного индивидуума (размер выборки равен единице), в нем сказывается необъективность памяти, отсутствует независимая проверка полезности X, встают проблемы мнимой корреляции и многие другие. Конечно, не исключено, что этот индивидуум отличный психотерапевт, но судя по предоставленной вам информации ожидать этого нет причин. С другой стороны, консультант, который изучал психологические и биологические особенности наркомании, должен знать различные способы лечения, теории, объясняющие возникновение наркотической зависимости, и, что самое главное, уровни успешности различных способов лечения. Это очень важный момент. Попробуйте задать вопрос, приведенный в начале главы, своим друзьям и родственникам. Вы, вероятно, обнаружите, что они склонны выбрать в качестве консультанта излечившегося наркомана.
|
|
|
Если вы внимательно исследуете свои собственные заключения и выводы, сделанные другими людьми, с точки зрения принципов проверки гипотез, то вы сможете оградить себя от необоснованных утверждений и усовершенствовать свою способность делать разумные выводы из наблюдений. (294:)
Применение алгоритма
При применении алгоритма мышления для проверки гипотез рассмотрите следующие вопросы.
1. Какова цель? Вам следует использовать навыки, выработанные в этой главе, всякий раз, когда вы выдвигаете гипотезу о связях между событиями, а затем собираете наблюдения для проверки истинности вашей гипотезы. Существует огромное количество примеров областей применения этих навыков. Их следует использовать при рассмотрении социальных взаимоотношений (например, «Ей нравится, когда я делаю ей комплименты»), физических зависимостей (например, «Ртуть в трубочке поднимается при увеличении температуры»), эффективности лечения (например, «Смехотерапия может способствовать выздоровлению от некоторых серьезных болезней») и при использовании результатов чужих исследований.
2. Что известно? Этот вопрос касается планирования процесса мышления. Когда вы мыслите как «интуитивный ученый», вам необходимо начать с четкого определения того, какую природу имеет проверяемая вами гипотеза и как вы будете проводить наблюдения. Вам также необходимо рассмотреть относительную опасность различного рода ошибок. Вам известно, как вы собираетесь оперировать своими переменными и какая необходима степень уверенности для того, чтобы решить, что ваша гипотеза верна. Короче говоря, на этом этапе конкретизируется отправная точка мыслительного процесса. При определении причин один из важнейших вопросов касается того, случайным ли образом испытуемые распределялись по различным «группам воздействия». Если это не так, чрезвычайно трудно обоснованно утверждать о наличии причинных связей.
|
|
|
3. Какие навыки мышления позволят вам достичь поставленной цели? Выбор соответствующих навыков зависит от того, как вы ответили на предыдущие вопросы. Если гипотеза, по вашему мнению, настолько важна, что требует формальной проверки, то необходимо составить репрезентативную выборку и обеспечить наличие достаточно большого количества испытуемых и проведение точных измерений. Конечно, я не ожидаю, что вы будете испытывать смертельно ядовитые лекарственные вещества с помощью методики проверки гипотез, предложенной в этой главе. Такого рода испытания должны проводить ученые, имеющие обширные знания в области планирования исследований и экспериментов. Но вы должны уметь пользоваться результатами подобных исследований и искать в них данные, подтверждающие применение правильных методов проверки гипотез.
Чтобы мыслить как «интуитивный ученый», необходимо иметь следующие навыки:
· Осознание необходимости формулировки рабочих определений и их применение.
· Понимание необходимости изоляции и контроля переменных для установления сильных причинных связей.
· Проверка адекватности размера выборки и ее репрезентативности при обобщении результатов.
· Способность описать связь между любыми двумя переменными как положительную или отрицательную или признать ее отсутствие. (295:)
· Понимание ограничений, связанных с корреляционным рассуждением.
· Стремление к конвергентной валидности для усиления своей уверенности в решении.
· Проверка наличия и понимание необходимости контрольных групп.
· Осознание того, что при оценке вариативности почти всегда присутствует необъективность.
· Учет степени «вредности» ошибок различных типов.
|
|
|
· Умение определить, как самопрограммирование может влиять на результаты экспериментов и повседневные наблюдения.
· Понимание, когда можно и когда нельзя говорить о наличии причинной связи. Эти навыки следует использовать при мышлении и при критическом подходе к мышлению других людей. После чтения данной главы вы должны уметь применять эти навыки в любом контексте, в котором они необходимы.
4. Достигнута ли поставленная цель? Последний вопрос, который надо рассмотреть, — это удалось ли вам уменьшить неопределенность: можете ли вы предсказать результаты определенных действий или принять более обоснованные решения с помощью навыков проверки гипотез, предложенных в этой главе? Тщательная забота о точности всегда является окончательной проверкой качества принятого вами решения. Когда вы действуете как «интуитивный ученый», вы иногда будете принимать неправильные решения, потому что мы никогда не знаем «истины». Но путем аккуратного применения методики проверки гипотез, представленной в этой главе, вы можете свести число неправильных решений к минимуму.
Краткий итог главы
1. Большая часть нашего повседневного мышления похожа на научный метод проверки гипотез. Мы формулируем представления о мире и собираем наблюдения, чтобы решить, верны ли наши представления.
2. При применении индуктивного метода мы выдвигаем гипотезы на основе своих наблюдений. При применении дедуктивного метода мы накапливаем наблюдения, которые либо подтверждают, либо опровергают наши гипотезы. Как правило, при мышлении эти два процесса переплетаются, так что мы разрабатываем гипотезы^, основываясь на опыте, проводим наблюдения, а затем на основе этих наблюдений переопределяем свои гипотезы.
3. Рабочие определения — это точные формулировки, которые позволяют идентифицировать и измерять переменные.
4. По независимым переменным мы предсказываем или объясняем поведение зависимых переменных. При выдвижении гипотез мы хотим выяснить, как независимая переменная влияет на зависимую переменную (или переменные).
5. При выведении заключений из своих наблюдений важно использовать выборки достаточно большого размера, потому что люди реагируют по-разному. Боль-
шинство проявляет чрезмерную склонность к обобщениям результатов, полученных на малых выборках.
6. Для того чтобы установить, что одна переменная (например, курение) приводит к появлению другой переменной (например, рака легких), необходимо изолировать и контролировать переменные, между которыми предполагается причинная связь. Для того чтобы сделать строгий вывод о наличии причинной связи, необходима трехступенчатая схема проведения эксперимента, которая была описана в этой главе.
|
|
|
7. В контексте повседневного мышления мы часто пользуемся ретроспективными методами для установления причин, вызвавших появление события. Эти методы обладают недостатками, связанными с селективностью и уступчивостью памяти и с отсутствием систематических наблюдений за причиной. Для установления причинно-следственных связей лучше пользоваться проспективной методикой, когда события записывают в момент их наступления, а затем выясняют, последуют ли гипотетические результаты.
8. Переменные, которые соотносятся между собой таким образом, что изменениям одной переменной сопутствуют изменения другой переменной, называются коррелирующими переменными. Корреляция может быть положительной, как связь между ростом и весом человека (люди более высокого роста, как правило, весят больше, в то время как люди маленького роста обычно весят меньше), или отрицательной, как связь между физической нагрузкой и весом (люди, которые много тренируются, склонны к худобе, а те, кто мало тренируется, склонны к полноте).
9. Широко распространена ошибка, когда корреляцию между переменными принимают за причинную связь. Существуют различные возможности: переменная А является причиной переменной В; или переменная В является причиной переменной А; или переменные А и В влияют друг на друга; или и A, и В вызваны какой-то третьей переменной.
10. Ошибки еще одного типа, часто встречающиеся в человеческих рассуждениях, возникают тогда, когда считают, что между двумя переменными существует корреляция, в то время как на самом деле ее нет (мнимая корреляция).
11. Важно, чтобы ваши измерения были чувствительными, валидными и надежными, в противном случае выводы могут оказаться неверными. Очень немногие люди учитывают важность проблем, связанных с измерениями, когда делают повседневные выводы о природе окружающего мира.
12. Несмотря на то, что многие наши суждения необоснованны, люди испытывают в них глубокую уверенность. Это явление называется мнимой валидностью.
13. Сами того не желая, мы можем действовать таким образом, что придем к подтверждению или опровержению гипотезы в соответствии со своими ожиданиями. Это называется самопрограммированием.
Термины для запоминания
Проверьте, насколько хорошо вы разобрались в понятиях, представленных в этой главе, перечитав их определения. Если окажется, что какой-то термин вызывает у вас затруднения, обязательно перечитайте раздел, в котором он обсуждается. (297:)
(А) Переменная. Измеримая характеристика, которая может принимать более одного значения (например, рост, пол, возраст, раса).
Валидность. Показывает, измеряет ли оценка (например, тест) именно то, что вы хотите измерить.
Выборка. Подгруппа контингента, которая изучается для того, чтобы сделать выводы обо всем контингенте.
Гипотеза. Набор представлений о природе мироздания, обычно касающихся связи между двумя или несколькими переменными.
Двойной слепой эксперимент. Разновидность эксперимента, когда ни испытуемые, ни лица, собирающие данные, не знают, к какой группе воздействия относится испытуемый.
Дедуктивный метод. Метод формулирования гипотез, при котором вы формулируете гипотезу, которую считаете истинной, а затем выводите из нее следствия. Затем проводятся систематические наблюдения для проверки правильности вашей гипотезы.
Зависимая переменная. Переменная, значение которой измеряется при эксперименте, чтобы определить, зависит ли оно от значения независимой переменной. Сравните с независимой переменной.
Закон малых чисел. Готовность поверить, что результаты, полученные для нескольких испытуемых, можно обобщать на весь контингент.
Изменчивость. Термин для обозначения того факта, что все люди (и животные) по-разному реагируют на экспериментальные раздражители.
Индуктивный метод. Метод формулирования гипотез, при котором вы наблюдаете события, а затем выдвигаете гипотезу об этих событиях.
Испытуемый. Человек, животное или организм, который участвует в эксперименте.
Конвергентная валидность. Использование нескольких различных оценок или методов, которые все приводят к одному заключению.
Контингент. В терминологии статистики и проверки гипотез контингент — это вся группа людей (животных или организмов), которые вас интересуют и на которую вы хотите обобщать результаты.
Корреляция между переменными. Существование связи между двумя или несколькими переменными. См. положительную и отрицательную корреляции.
Мнимая валидность. Уверенность в том, что оценка валидна (т. е. измеряет именно то, что вам надо), тогда как на самом деле это не так. Из-за этого явления люди испытывают излишнюю уверенность в своих суждениях.
Мнимая корреляция. Убеждение о корреляции двух переменных, когда на самом деле такой корреляции нет.
Надежность. Постоянство оценки (например, теста) при повторении измерения.
Независимая переменная. Переменная, которую при проверке гипотезы экспериментатор выбирает (или оперирует ею), чтобы выяснить, приведут ли изменения независимой переменной к изменениям зависимой переменной. Например, если вы хотите узнать, с помощью чего легче убедить людей — с помощью угроз или с помощью разумных обращений, — то вы можете обратиться к одной группе людей с угрозами, а к другой — с разумными призывами (независимой переменной является тип обращения), а затем определить, насколько изменилось их отношение к данной теме (зависимая переменная). (298:)
Нерепрезентативная выборка. Выборка, не являющаяся репрезентативной для населения, из которого она была отобрана.
Обобщение. Использование результатов, полученных на выборке, для заключения о том, что если бы был обследован весь контингент, то были бы получены аналогичные результаты. (При использовании в контексте решения задач обобщение означает стратегию, в которой проблема рассматривается как пример более широкого класса задач.)
Отрицательная корреляция. Связь между двумя или несколькими переменными, при которой увеличению одной переменной сопутствует уменьшение другой.
Положительная корреляция. Связь между двумя или несколькими переменными, при которой увеличению одной переменной сопутствует увеличение другой и уменьшение одной переменной происходит одновременно с уменьшением другой.
Проверка гипотезы. Научный метод накопления наблюдений для подтверждения или опровержения представлений о связях между переменными.
Проспективные исследования. Метод проведения исследований, когда факторы, являющиеся возможными причинами события, определяются до того, как оно произошло. Затем экспериментаторы определяют, произойдет ли гипотетическое событие.
Рабочее определение. Четко сформулированный набор процедур, объясняющих читателю, как распознать и оценить интересующее его понятие.
Размер выборки. Количество людей, выбранных для проведения исследования.
Репрезентативная выборка. Выборка, пропорциональная контингенту по значимым показателям, таким как соотношение между количеством мужчин и женщин, социоэкономический статус и возраст и т.п.
Ретроспективные исследования. После того как событие произошло, экспериментатор исследует прошлое, чтобы определить причину этого события.
Самопрограммирование. Склонность действовать таким образом, который влияет на экспериментальные результаты так, что мы получаем результаты, соответствующие нашим ожиданиям.
Случайная выборка. Выборка, куда с одинаковой вероятностью может попасть любой человек из контингента.
Смешанное влияние факторов (confounding). Когда экспериментальные группы отличаются по нескольким показателям, невозможно выделить влияние каждой из переменных. Например, если вы обнаружили, что девочки-подростки получают более высокие результаты при тестировании вербальных способностей, чем мальчики в возрасте до 12 лет, то вы не поймете, связаны ли эти различия в вербальных способностях с половыми или с возрастными различиями между группами.
Удобные выборки. Группы людей, используемые в качестве выборки, которые легко доступны как участники эксперимента. Такие выборки могут не быть репрезентативными для контингента, из которого они отобраны.
Чувствительность измерений. Возможность при измерениях определить небольшие изменения зависимой переменной.
|
|
|
