Принятие решений в неопределенности стр.284

Удерживая в уме все упомянутые понятия о том, как влияет на испытуемых наблюдаемый случай, давайте вернемся к нормативному вопросу: как следует людям регулировать свои выводы в свете знаний о процедуре осуществления выборки и типичности выборки с учетом всех ковариантных черт? Формальная теория и прикладная статистическая практика предлагают нам меньше, чем видит глаз, и значительно меньше, чем нам нужно.

Одно правило с неприятным и решительно научным вкусом утверждает, что все заключения о совокупности следует выводить лишь исключительно на основе должным образом случайно осуществленной выборки, иначе предположения о статистических процедурах нарушаются, и невозможно узнать, какую уверенность следует вкладывать в заключение. Согласно этому суровому правилу, испытуемые, не получившие никакой информации о процедуре осуществления выборки или типичности надзирателя в видеоза писи, должны были воздерживаться от всех выводов, и, таким образом, их отношение к тюремным надзирателям должно было быть одинаковым, независимо от того, видели ли они гуманного или жестокого надзирателя.

Это правило может быть отклонено на трех различных основаниях: гносеологическом, прагматическом и логическом.

1.    Первый довод исходит из наблюдения Голдмана, что “...гносеологический совет или правила должны быть такими, чтобы им можно было следовать” (Goldman, 1978, с. 513). Наше обсуждение возможных механизмов создания отношений наводит на мысль, что “воздержание от выводов” может быть возможным правилом для повседневного сознания людей. Возможно, необходимо значительно более подробное правило, показывающее, как освободить от предубеждения содержание ассоциативной памяти и как компенсировать аффективные реакции.

2.    Даже если мы можем применить в высшей степени запрещающее правило, это не окажет влияния на препятствование изучению большинства из того, что мы все-таки изучаем, как в повседневной жизни, так и в науке. Узнавая о деканах колледжа или об условиях движения на автомагистралях, человек стойко придерживается своей случайной выборки, на которую он натолкнулся лично или косвенно. И научные исследования выводов человека, цитируемые в этой статье, использовали испытуемых, материалы или обстановку, выборка которых осуществлялась не статистически, но была в наличии или легко создаваемой.

3.    Наконец, случайность - это не непосредственно наблюдаемое или самоочевидное качество процесса осуществления выборки; это качество математических моделей, которые могут или не могут быть хорошими описаниями процессов реального мира. Случайная выборка может быть эффективно “случайной”, потому то мы уверены, что определенные модели являются хорошим описанием мира и, как мы указывали, умный статистик, создающий модели, может облечь подобную интуицию в адекватную математическую формулировку.

Что мы могли бы посоветовать для родственной проблемы типичности ковариантных черт? Поверхностно, это могло бы казаться призывом формулировать критику против обобщения на основе выборки, которая существенно отличается от центральной популяции по чертам, являющимся возможно релевантными. Согласно этому правилу, испытуемые, которые знали, что выборка в случае, рассматривавшем пособия, была атипичной по одной релевантной черте (продолжительность получения пособия), должны были воздержаться от выводов обо всех других характеристиках этого случая вообще. Но это правило подвергается такой же критике, что и правило о случайности. Гносеологическая критика точно такая же: верное правило должно считаться с действительными когнитивными механизмами, используемыми в извлечении выводов в повседневной жизни, и должно быть таким, чтобы ему можно было следовать. Прагматическая критика подобна критике предыдущего правила. В большинстве научных исследований можно найти некоторые черты выборки, которые атипичны, и которые возможно релевантны. Насколько можно быть убежденным в модели, которая утверждает, что такие черты являются в высокой степени релевантными? Наконец, даже если мы знаем или сильно подозреваем, что атипичная ковариантная черта важна, мы все же можем представить ее значение в модель и обеспечить соответствующую коррекцию. В примере о доходах музыкантов и поэтов-любителей мы могли бы постараться получить сырую оценку воздействия возраста и пола и сравнить адаптированные средние значения по двум группам. Конечно же, в этом примере было бы почти немыслимо сделать выводы с какой бы то ни было уверенностью, но это наверняка оттого, что у нас нет хорошей модели для воздействия возраста и пола на доход.


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