Ложные связи: как научиться правильно оценивать причины и следствия | Forbes Woman | Forbes.ru
$57.5
67.72
ММВБ2071.83
BRENT57.95
RTS1134.45
GOLD1280.61

Ложные связи: как научиться правильно оценивать причины и следствия

читайте также
+46 просмотров за суткиШальная императрица: как женщины управляли Россией +55 просмотров за суткиСтремительный взлет: как Джасинда Ардерн стала лидером партии, а затем и премьер-министром Новой Зеландии +14 просмотров за суткиOne-woman WikiLeaks: на Мальте убита журналистка, расследовавшая коррупцию в стране +13 просмотров за суткиЛюбимая внучка, будущая королева, жена Джека-потрошителя. Отрывок из книги «Империя должна умереть» +37 просмотров за суткиЗанимательная география: как выстроить работу дистанционной команды +36 просмотров за сутки«Мы работаем нон-стоп – как фабрика». Директор оркестра «Русская Филармония» о новых форматах и невыгодных гастролях +41 просмотров за суткиСтоп-морщин: бывшая модель четыре года потратила на борьбу со старением и заработала $30 млн +41 просмотров за суткиThe Good Wife: как создатели автосервисов «Вилгуд» зарабатывали первоначальный капитал +39 просмотров за суткиФастфуд класса люкс: как россиянка кормит итальянцев икрой и шампанским +55 просмотров за суткиТайны феминизма: какими изображал женщин Forbes с 1917 по 2017 год +75 просмотров за суткиБезусловная любовь: развестись с мужем и остаться с ним в бизнесе +12 просмотров за суткиПять генеральных: женщины-СЕО крупнейших частных компаний России +2 просмотров за суткиМиллионер против правительства. Отрывок из книги Михаила Зыгаря «Империя должна умереть» +4 просмотров за суткиЗвезда «Карточного домика» Робин Райт вошла в рейтинг самых дорогих телевизионных актрис +43 просмотров за сутки «Мозг — самый ленивый орган тела». 10 правил карьеры от метеоролога, которая стала аудитором +53 просмотров за суткиЛучше сама: как Наталья Касперская стала участницей рейтинга богатейших женщин +60 просмотров за суткиУйти, чтобы вернуться: что делать с отношениями, переставшими приносить удовлетворение +30 просмотров за суткиЛюбви все рейтинги покорны: одно личное мнение Стоит сжечь: тур по кухням ресторанов с романом «Манарага» Владимира Сорокина +8 просмотров за суткиМиф или реальность: существует ли гендерное неравенство в российских IT-компаниях? +11 просмотров за суткиВыход в никуда: как безболезненно вернуться на работу из декретного отпуска

Ложные связи: как научиться правильно оценивать причины и следствия

Forbes Woman публикует отрывок книги Саманты Клейнберг «Почему. Руководство по поиску причин и принятию решений» издательства «Манн, Иванов и Фербер»

Почему люди часто ошибаются, пытаясь в конкретной ситуации выделить причину и следствие? Как вообще наш мозг обнаруживает причинно-следственные связи, и видят ли их маленькие дети? Как научиться правильно пользоваться понятиями о вероятности событий и корреляции между ними? На все эти вопросы Клейнберг, доцент Технологического института Стивенс в Нью-Джерси, пытается ответить в своей книге.

В 1999 году британский солиситор (категория адвокатов в Великобритании – Forbes Woman) Салли Кларк предстала перед судом по обвинению в убийстве двух своих детей. Первый сын умер внезапно в возрасте 11 недель в декабре 1996 года. Тогда это сочли смертью от естественных причин, но всего через год скончался и второй ребенок: ему было 8 недель. В обоих случаях дети казались в целом здоровыми, поэтому их внезапная гибель вызвала подозрения.

Обстоятельства были очень схожими: малыши умерли примерно в одинаковом возрасте, именно Салли Кларк обнаружила их бездыханными, дома с ними находилась она одна, и оба ребенка, согласно патологоанатомическому исследованию, имели травмы.

Изначально повреждения на теле  первого мальчика  объяснялись попытками проведения реанимации, но после гибели второго данные были пересмотрены, и ситуация показалась подозрительной. Через месяц после второй смерти обоих родителей арестовали, а позднее Салли Кларк обвинили в убийстве и вынесли приговор.

Какова вероятность того, что двое детей из одной семьи умерли от синдрома внезапной детской смерти (СВДС)?  По мнению английских обвинителей, это событие настолько невероятно, что два подобных исхода могли быть только  результатом  убийства. Этот аргумент (одна из причин в такой степени невероятна, что могла иметь место только другая) и привел к событию, ставшему одним из знаменитых примеров несправедливого приговора. И это ярчайший образец того, к каким последствиям приводит неверное применение статистики и игнорирование причинных зависимостей.

Главная из причин, по которой этот случай получил широкую известность среди статистиков и исследователей вопросов каузальности (причинности – Forbes Woman), заключается в аргументе обвинения. Он был основан, по сути, на следующем: объяснение защиты слишком невероятно, чтобы быть правдой.  В качестве эксперта сторона обвинения привлекла доктора Роя Мидоу, который заявил, что вероятность двух летальных исходов от СВДС (или, как говорят в Великобритании, «смертей в колыбели») в одной семье равна 1:73000000. Далее обвинители утверждали: эта вероятность столь ничтожна, что гибель детей никак не может проистекать от естественных причин, а следовательно, должна быть только результатом убийства.

Такая статистика совершенно неверна. Но, даже если бы она оказалась справедливой, все равно ее нельзя использовать так, как это было сделано.

Мидоу базировал свой вывод на научном докладе, в котором шансы СВДС оценивались как  1:8543, а потом заявил,  что вероятность двух смертей равна 1:8543× 8543, то есть примерно 1:730000001.

Но эти вычисления ложны, потому что заключение опиралось на предпосылку о независимости двух событий, ставших предметом судебного разбирательства (вероятность наступления независимых событий рассчитывается как произведение вероятностей этих событий – Forbes Woman).

Когда вы бросаете монетку, то шанс выпадения «орла» не влияет на то, как монетка упадет в следующий раз. Поскольку  вероятность каждого исхода всегда равна одной второй, математически корректно перемножить оба числа, если мы желаем узнать вероятность выпадения двух «орлов» подряд.

Именно это и сделал Мидоу.

Причины СВДС точно неизвестны, однако среди факторов риска указываются и окружающие условия: к примеру, курят ли родители, употребляют ли алкоголь. Это означает, что, если в семье был один случай СВДС, другой может произойти с вероятностью намного большей, чем 1:8543, поскольку у детей общая генетика и одинаковые условия жизни. То есть первая смерть дает сведения о вероятности второй.

Представленный случай, таким образом, можно сравнить с шансами киноактера на получение второго «Оскара». Ведь награды присуждаются не случайным образом: скорее, те же свойства (талант, известность, связи), что обеспечили кому-то первую  из них, повышают вероятность получения второй.

В этом и коренилась проблема дела Кларк. Поскольку оба события не были независимыми  и, напротив, для обоих могла иметься общая причина, неверно  рассчитывать вероятность простым умножением. Вместо этого, анализируя шанс второй смерти, следовало принять во внимание факт первой, а значит, определить  допустимость СВДС в семье, где уже произошла подобная трагедия. Показатель вероятности и то, как его использовали, были столь явно и ввысшей степени ошибочны, что при рассмотрении первой апелляции защита вызвала в качестве свидетеля профессионального статистика, а Королевское статистическое общество прислало письмо с выражением своих сомнений.

Неверные расчеты, однако, оказались не единственной проблемой, связанной с причинностью. Обвинители попытались поставить знак равенства между вероятностью некоего события (а именно двух СВДС)  в 1:  73000000 и возможностью того, что Салли Кларк невиновна. Подобного рода ошибочное рассуждение, когда шанс события приравнивается к вероятности вины или невиновности, известно как «заблуждение прокурора».

Но мы уже знаем, что невероятные события случаются.  Возможность двух смертей от СВДС мала, однако шанс того, что два ребенка в одной семье умрут младенцами, также крайне невысок. Значит, нужно не просто решать, принять СВДС в качестве объяснения или нет, а провести сравнение с другим доступным толкованием.

Таким образом, нужно было сравнивать вероятности убийства двоих детей в одной семье (а именно такова была версия обвинения) и того, что оба ребенка одних родителей подвержены СВДС (а обстоятельства дела позволяют это  редположить).

Вероятность смерти от СВДС двоих детей из одной семьи не равна шансу того, что эти конкретные малыши страдали таким заболеванием. В деле есть и другие факты,  включая физические доказательства, наличие мотива преступления и так далее. Их следовало учитывать наравне с вероятностными данными (например, допустимость убийства при отсутствии мотива, возможности или орудия преступления наверняка была ниже общего показателя).

Наконец, любое маловероятное событие однажды произойдет, если будет  совершено достаточно попыток. Некорректно низкая вероятность в деле Кларк (1: 73000000) все же более чем в 3 раза выше шанса выиграть в лотерею Mega Millions  (1: 258000000) (Mega Millions — популярная американская лотерея, проходящая в 44 штатах, округе Колумбия и на Виргинских островах. Минимальный  анонсируемый джекпот Mega Millions — $15 млн, а самый крупный разыгранный суперприз составил $656 млн. — Прим. ред.) Допустимость, что вы станете победителем подобной лотереи, очень мала;  а как насчет шанса, что кто-то все же выиграет? Он весьма высок. Это значит, что использование только вероятностного метода для определения вины и невиновности гарантированно приводит как минимум к ряду ошибочных приговоров. Суть в том, что для отдельного человека возможность стать участником подобных событий крайне низка, но, учитывая, что в мире живут миллионы семей с двумя детьми, где-то такое событие случается.

В итоге после повторной апелляции в январе 2003 года приговор Кларк был пересмотрен. К тому моменту она провела в тюрьме три года.