Принятие решений в неопределенности стр.20

Надежда на то, что результаты возможно воспроизвести почти во всей полноте, объясняет обычное, хотя и довольно прискорбное явление. Исследователь, который вычисляет все корреляции между тремя индексами тревожности и тремя индексами зависимости, будет часто сообщать и довольно уверенно интерпретировать единственную полученную существенную корреляцию. Его уверенность в неточном результате является следствием его убеждения, что полученная матрица корреляций высоко репрезентативна и легко воспроизводима.

В этом разделе, мы увидели, что сторонник закона малых чисел ведет свою научную деятельность следующим образом:

1.    Он подвергает риску свои исследовательские гипотезы на небольших выборках, не осознавая, что шансы в его пользу чрезвычайно низки. Он переоценивает мощность.

2.    Он необоснованно уверен в ранних тенденциях (например, в данных, полученных на первых нескольких испытуемых) и в стабильности наблюдений (например, в количестве и идентичности значимых результатов). Он переоценивает значимость.

3.    В оценке повторных исследований, своих собственных или чужих, он имеет необоснованно высокие ожидания относительно воспроизводимости значимых результатов. Он недооценивает величину доверительных интервалов.

4.    Он редко объясняет отклонение от ожидаемых результатов выборки изменчивостью выборок, потому что он находит “объяснение” любому несоответствию. Таким образом, он имеет мало возможностей распознать изменчивость выборок в действии. Поэтому его вера в закон малых чисел, навсегда останется непоколебимой.

Наш анкетный опрос выявлял многочисленные примеры распространенности веры в закон малых чисел2. Нашим типичным респондентом являлся сторонник этого закона, независимо от группы, к которой он принадлежит.

Не было фактически никаких различий между среднестатистическими ответами в аудитории на собрании, где обсуждались проблемы математической психологии и на общей сессии съезда Американской Психологической Ассоциации, хотя мы не заявляем о репрезентативности любой из этих двух выборок. Очевидно, познания в области формальной логики и теории вероятности не уменьшают ошибочную интуицию. Что же, в таком случае, можно сделать? Можно ли искоренить веру в закон малых чисел или, по крайней мере, контролировать ее?

Опыт исследований, вряд ли, сильно поможет, потому что дисперсия выборок также легко «объясняется». Корректирующие эксперименты - это эксперименты, которые не обеспечивают ни мотива, ни возможности для ложного объяснения. Таким образом, студент, изучающий статистику, может брать повторяемые выборки заданного размера из совокупности, и изучать влияние размера выборки на изменчивость выборки на личном опыте. Однако нет уверенности, что ожидания могут быть скорректированы таким способом, так как предубеждения, подобные таким, как ошибки игрока в казино, сохраняются несмотря на опыт.

Даже если нельзя отказаться от стереотипов, студенты могут научиться распознавать их существование и принимать необходимые меры предосторожности. Так как в обучении статистике немало предостережений, предупреждение относительно стереотипности статистической интуиции не может быть неуместным. Очевидная ь*ера предосторожности это вычисление. Сторонник закона малых чисел имеет ошибочные убеждения относительно уровня достоверности, мощности и интервалов доверительности. Уровни значимости обычно вычисляются, и о них сообщается, а мощность и интервалы доверительности - нет. Возможно, они должны быть.

Явное вычисление мощности, относящееся к некоторой обоснованной гипотезе, например, малым, большим и средним результатам Дж.Коена (1962,


⇐ назад к прежней странице | | перейти на следующую страницу ⇒