Ложные связи: как научиться правильно оценивать причины и следствия - Forbes Woman
$59.2
67.1
ММВБ1878.94
BRENT46.67
RTS1003.79
GOLD1246.61

Ложные связи: как научиться правильно оценивать причины и следствия

читайте также
+555 просмотров за суткиУчить или не учить: 6 ловушек бизнеса по онлайн-образованию. Советы предпринимательницы +4103 просмотров за суткиРодить ребенка в России: сколько это стоит для работающей женщины +1361 просмотров за суткиДвое в пустыне: как женский экипаж собирается покорить «Шелковый путь» +147 просмотров за суткиВот это жизнь: лучшие автобиографии, написанные нашими современницами +79 просмотров за суткиВакантная позиция: кандидатом на роль главы Uber называют COO Facebook Шерил Сэндберг +110 просмотров за суткиИстория игрушек: как гендиректор парфюмерной сети возглавила детские магазины и почему сыновья не ревнуют ее к работе +134 просмотров за сутки«Зачем отказываться от талантливых людей из-за того, что они рожают детей?» Вице-президент EY о карьере и предпринимательстве +34 просмотров за суткиОппозиции вопреки: впервые в 70-летней истории МИД Южной Кореи возглавила женщина +158 просмотров за суткиСемейный Agile: как построить командную работу в семье по методу компаний Кремниевой долины +24 просмотров за суткиЮлия Пересильд: «Я не люблю никаких украшений и пафоса» +48 просмотров за сутки«Гувернантка стала моим партнером по бизнесу». 10 правил карьеры от руководителя Oxbridge Trinity Partners +55 просмотров за суткиСамые богатые писательницы мира: рейтинг Forbes Woman +193 просмотров за суткиДавно пора: как избавиться от хлама, который мешает идти к своей мечте +117 просмотров за суткиНакормить сказками: как основатель сети кафе «АндерСон» реформирует свой бизнес +8 просмотров за суткиЮлия Петрова: «Музеи конкурируют не друг с другом, а с торговыми центрами» +70 просмотров за суткиМать-героиня: как выйти замуж, создать свой бизнес и успеть к вечернему кормлению +33 просмотров за суткиПростая математика: как преподаватель мехмата зарабатывает 76 млн рублей в год на детских играх +23 просмотров за суткиЭкономика материнства: как связаны образование, карьера и семейная жизнь +14 просмотров за суткиВключи голову: можно ли научить мозг быть творческим +8 просмотров за суткиВозмутительные истории астронавта и другие книги июня. Выбор Forbes +30 просмотров за сутки«Я не читатель, я теперь писатель»: как зарабатывать миллионы на непрофессиональных авторах

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.