Ћекции.ќрг


ѕоиск:




 атегории:

јстрономи€
Ѕиологи€
√еографи€
ƒругие €зыки
»нтернет
»нформатика
»стори€
 ультура
Ћитература
Ћогика
ћатематика
ћедицина
ћеханика
ќхрана труда
ѕедагогика
ѕолитика
ѕраво
ѕсихологи€
–елиги€
–иторика
—оциологи€
—порт
—троительство
“ехнологи€
“ранспорт
‘изика
‘илософи€
‘инансы
’ими€
Ёкологи€
Ёкономика
Ёлектроника

 

 

 

 


»нтуици€ и формулы Ц кто кого?





ѕол ћил Ц удивительный и необычный человек, один из самых разносторонних психологов ’’ века. ¬ ћиннесотском университете он в разное врем€ занимал преподавательские должности на факультетах психологии, юриспруденции, психиатрии, неврологии и философии. ≈го работы также касались вопросов религии, политологии и способности крыс к обучению. ќн был не только исследователем, глубоко понимающим статистику и критикующим голословные утверждени€ клинических психологов, но и практикующим психоаналитиком. ћил написал несколько глубоких статей о философских основах психологических исследований Ц в годы аспирантуры € выучил их наизусть. ћы ни разу не встречались лично, но он стал одним из моих кумиров с тех пор, как € прочел его Ђ линический и статистический прогнозы: теоретический анализ и фактологический обзорї.
¬ этой небольшой работе, которую ћил позже называл своей Ђподрывающей основы книжечкойї, он рассмотрел результаты двадцати исследований, анализирующих, что точнее: клинические прогнозы, основанные на субъективных представлени€х врачей-профессионалов, или статистические прогнозы, полученные по строгой формуле, объедин€ющей оценки и данные. ¬ типичном эксперименте социальные педагоги после сорокап€тиминутного опроса каждого студента предсказывали оценки первокурсников к концу учебного года. »нтервьюерам также предоставл€лс€ доступ к результатам обучени€ в старшей школе и итогам тестов на интеллект и способности, а также к четырехстраничному эссе абитуриента, необходимому дл€ поступлени€ в университет. —татистическа€ формула использовала только часть всей этой информации, а именно отметки старшей школы и результаты одного теста на вы€вление способностей. “ем не менее формула оказалась точнее в прогнозах, чем 11 из 14 педагогов. —ходные результаты были получены при изучении р€да других предсказаний, в частности веро€тности нарушени€ режима условно-досрочного освобождени€, успешного прохождени€ программы подготовки пилотов или криминального рецидива.
Ќеудивительно, что Ђкнижечкаї ћила вызвала у многих психологов-клиницистов оторопь и недоверие, а начата€ в ней полемика дала начало потоку исследований, который не исс€кает до сих пор, спуст€ полвека после публикации. „исло исследований, сравнивающих клинические и статистические прогнозы, возросло до двух сотен, но счет в и гре Ђчеловек против формулыї с тех пор не изменилс€. ѕримерно 60 % исследований доказали перевес в пользу формулы (то есть статистические прогнозы оказались гораздо точнее). ƒругие сравнени€ показали равные по точности результаты, но по статистическим законам ничь€ равносильна победе, а использовать статистику дешевле, чем нанимать экспертов. Ќикаких убедительных исключений из правила замечено не было.
— тех пор статистическое прогнозирование стало использоватьс€ и в медицине Ц дл€ определени€ продолжительности жизни раковых больных, сроков госпитализации, вы€влени€ кардиологических заболеваний и веро€тности возникновени€ синдрома внезапной смерти новорожденных. ¬ экономике с его помощью рассчитывают перспективы успеха новых компаний, оценивают риски кредитовани€ в банках и возможность профессионального Ђвыгорани€ї. —татистические прогнозы примен€ютс€ и в государственных учреждени€х Ц дл€ отбора кандидатов в приемные родители, определени€ веро€тности рецидива у ма лолетних правонарушителей, а также возможности совершени€ ими других форм насили€. —татистические прогнозы провод€тс€ во многих област€х Ц с целью оценки научных презентаций, дл€ поиска победителей в футбольном чемпионате и предсказани€ будущих цен на вина.  ажда€ из этих областей содержит значительную меру неопределенности и непредсказуемости. ћы называем их Ђмалодостоверными област€миї. ¬ каждом случае результативность экспертов не уступает или даже проигрывает точности формулы.
 ак с законной гордостью заметил ћил через тридцать лет после выхода книги, Ђеще ни одному противоречию в общественных науках не посв€щали такого множества качественно разнородных исследований, движущихс€ в одном направленииї.
ѕринстонский экономист и знаток вин ќрли јшенфельтер подготовил убедительную демонстрацию превосходства простой статистики над мнением всемирно известных экспертов. јшенфельтер хотел предсказать изменение цен на бордо по информации, доступной в год урожа€. Ёто Ц важный момент, поскольку вину требуетс€ несколько лет, чтобы созреть.   тому же цены сильно варьируют в зависимости от выдержки Ц цены на вина из одного и того же виноградника, разлитые с интервалом 12 мес€цев, могут отличатьс€ в дес€тки раз, а то и больше. —пособность предсказывать эти изменени€ очень важна, поскольку инвесторы вкладывают средства в марочные вина как в произведени€ искусства, в надежде, что с годами они будут дорожать.
ќбщеизвестно, что на вкус марочного вина вли€ют только изменени€ погоды в период созревани€ винограда. Ћучшие вина получают в те годы, когда лето сухое и теплое (виноделам Ѕордо следует воздать дань парниковому эффекту). ƒождлива€ весна Ц еще один благопри€тный фактор, поскольку повышает урожайность винограда, не вли€€ на качество. јшенфельтер преобразовал все эти сведени€ в статистическую формулу, котора€ позвол€ет спрогнозировать изменение цен (на вино конкретного производител€ и конкретного разлива) по трем м етеорологическим показател€м: средней температуре за лето, объему осадков в период сбора урожа€ и за предшествующую зиму. ≈го формула дает точный прогноз цен на ближайшие годы и даже дес€тилети€. Ѕолее того, если в расчетах исходить из нынешних цен на молодое вино, прогноз будет менее точен. Ётот пример Ђсхемы ћилаї бросает вызов как способност€м экспертов, чье мнение формирует раннюю цену, так и всей экономической теории, согласно которой цены должны отражать всю имеющуюс€ информацию, включа€ погодные услови€. ‘ормула јшенфельтера дает чрезвычайно точный результат Ц коррел€ци€ между насто€щей и предсказанной ценой выше 0,90.
“ак почему же эксперты проигрывают формулам? ќдна причина, как предположил ћил, состоит в том, что они пытаютс€ быть умнее, мыслить независимо и принимать во внимание сложные комбинации факторов. ¬ иных случа€х сложность помогает, но чаще всего она снижает достоверность предсказаний. Ћучше исходить из простых комбинаций факторов. »сследовани€ продемонстрировали, что люди, принимающие решени€, уступают в точности формуле, даже когда им показывают результат, вычисленный посредством формулы! »м кажетс€, что они могут отвергнуть этот результат, поскольку обладают дополнительной информацией, но чаще всего ошибаютс€. ѕо ћилу, всего в нескольких случа€х имеет смысл обращатьс€ к экспертам, а не к формуле. ¬ знаменитом мысленном эксперименте он описывает формулу, котора€ предсказывает, отправитс€ ли некий человек нынешним вечером в кино. —огласно ћилу, разумно игнорировать формулу, если стало известно, что днем человек сломал ногу. “ак по€вилось Ђправило сломанной ногиї. —мысл его в том, что перелом Ц событие редкое, но ключевое.
ƒруга€ причина того, что эксперты проигрывают формулам, Ц непростительное непосто€нство человеческих обобщений при обработке сложной информации. ≈сли предоставить экспертам один и тот же набор данных дважды, они часто дают разные ответы. —тепень этого непосто€нства вызывает серьезную тревогу. ќпытные радиологи, оценива€ рентгенограммы грудной клетки (норма или патологи€), противоречат себе в 20 % случа€х, когда повторно вид€т одни и те же снимки. ќпрос 101 независимого аудитора, которым предложили определить надежность внутрикорпоративных аудиторских проверок, вы€вил равную долю противоречий. ќбзор 41 исследовани€ о надежности суждений, высказанных аудиторами, патологами, психологами, менеджерами и прочими специалистами, позвол€ет предположить, что така€ частота противоречий типична дл€ всех случаев, даже если повторна€ оценка материала проводилась спуст€ всего несколько минут. Ќенадежные оценки не могут привести к точным предсказани€м.
¬озможно, непосто€нство суждений столь широко распространено из-за крайней зависимости —истемы 1 от контекста. »сследовани€ в области прайминга показывают, что незамеченные воздействи€ окружающей среды сильно вли€ют на наши мысли и действи€. Ёти вли€ни€ поминутно мен€ютс€. ѕри€тна€ прохлада ветерка в жаркий ден ь может настроить вас на оптимистичный лад и сказатьс€ на вашем мнении в данный момент. Ўансы преступника на досрочное освобождение сильно колеблютс€ в соответствии с графиком работы судей (между перерывами на еду). Ћюди редко осознают напр€мую, что происходит у них в головах, а потому не догадываютс€, что даже самые незначительные обсто€тельства способны радикально изменить их решение. ‘ормулы, напротив, не подвержены вли€нию обсто€тельств. ѕри одних и тех же данных они всегда выдают один и тот же ответ.  огда предсказуемость низка (как в большинстве исследований, изученных ћилом и его последовател€ми), непосто€нство уничтожает прогностическую значимость.
ƒанные исследовани€ подвод€т нас к неожиданному выводу: дл€ максимального повышени€ прогностической точности конечные решени€ следует доверить формулам, особенно в Ђмалодостоверныхї област€х. Ќапример, при поступлении в медицинские вузы последнее решение оставл€етс€ за преподавател€ми, провод€щими собеседование с абитуриентами. Ќемногочисленные свидетельства позвол€ют предположить, что проведение собеседовани€, скорее всего, снижает точность процедуры отбора, поскольку интервьюеры обычно излишне уверены в собственной интуиции и слишком часто полагаютс€ на собственные наблюдени€, не обраща€ внимани€ на другие источники информации. јналогичным образом эксперты по оценке качества незрелого вина получают данные, которые скорее ухудшают, чем улучшают точность прогноза по поводу его будущей стоимости, Ц им позвол€ют дегустировать вино. ƒаже отдава€ себе отчет, что качество вин прежде всего зависит от погоды, эксперты не могут соперничать с формулой в посто€нстве выводов.
Ќаиглавнейшим достижением в этой области науки после работы ћила можно считать знаменитую статью –обина ƒоуза Ђ√руба€ красота неточных линейных моделей, используемых в прин€тии решенийї. ¬ общественных науках преобладает статистическа€ практика приписывать вес каждому из элементов предсказани€ (предиктору), сл еду€ алгоритму, называемому множественной регрессией. ¬ наше врем€ этот алгоритм встраивают в типовое программное обеспечение. Ћогику множественной регрессии невозможно опровергнуть: она находит оптимальную формулу дл€ совмещени€ взвешенной комбинации предикторов. ќднако ƒоуз обнаружил, что сложность статистического алгоритма почти не повышает его эффективности. — равным успехом можно выбрать несколько показателей, обладающих некоторой значимостью дл€ предсказани€ результата, и подогнать их значени€ дл€ сравнимости по стандартным позици€м. ‘ормула, соедин€юща€ предикторы с равными весами, была бы настолько же точна в предсказании новых случаев, как и формула множественной регрессии, оптимальна€ дл€ изначальной выборки. Ќовейшие исследовани€ пошли еще дальше: согласно им, формулы, придающие равный вес всем предикторам, часто превосход€т другие, поскольку на них не вли€ют случайности, возникающие при составлении выборки.
ѕоразительный успех равновесных схем имеет ва жное практическое значение: стало возможно разрабатывать полезные алгоритмы без предварительных статистических исследований. ’орошо предсказывают значимые результаты простые равновесные формулы, основанные на существующей статистике или здравом смысле. ¬ одном запоминающемс€ примере ƒоуз показал, что устойчивость брака предсказываетс€ формулой:

частота зан€тий любовью минус частота ссор

’орошо, если результат будет величиной положительной.
¬ажный вывод данного исследовани€ состоит в том, что алгоритм, сочиненный Ђна коленкеї, по результативности часто соперничает с оптимально взвешенной формулой и с легкостью превосходит прогноз эксперта. Ёто правило применимо ко многим област€м, будь то выбор акций дл€ инвестиционного портфел€ или выбор метода лечени€ врачами или пациентами.
 лассическое применение этот подход нашел в простом алгоритме, который спас жизнь сотн€м тыс€ч новорожденных. јкушеры знают, что ребенок, у которого в первые минуты после рождени€ не устанавливаетс€ нормальное дыхание, впоследствии подвержен высокому риску повреждений головного мозга и гибели. ƒо вмешательства анестезиолога ¬ирджинии јпгар в 1953 году врачи и повивальные бабки, оценива€ состо€ние новорожденного, полагались на собственные клинические суждени€. ѕри этом каждый специалист искал определенные симптомы: одни изучали проблемы с дыханием, другие Ц когда раздастс€ первый крик. Ѕез стандартизированной п роцедуры признаки опасности часто упускались из виду, и многие дети погибали в младенчестве.
ќднажды за завтраком начинающий врач спросил јпгар, как проводить комплексную оценку состо€ни€ новорожденного. ЂЁто просто, Ц ответила она. Ц Ќадо сделать вот такЕї — этими словами јпгар наскоро записала п€ть параметров (пульс, дыхание, выраженность рефлексов, мышечный тонус и цвет кожных покровов) и три варианта оценки (0, 1, 2 Ц в зависимости от степени про€влени€ признака). ќсознав, что ее метод легко применить в любой родильной палате, јпгар начала оценивать по этой шкале младенцев через минуту после рождени€. –ебенок с общим показателем от 8 и выше находилс€ в хорошем состо€нии: он дрыгалс€, кричал и гримасничал, имел пульс от 100 и выше, а также розовый цвет кожи. ¬ то же врем€ ребенок с показателем 4 и ниже Ц синюшного цвета, в€лый, малоподвижный, со слабым пульсом Ц нуждалс€ в срочной медицинской помощи. ѕерсонал родильных палат, пользу€сь шкалой јпгар, получил пос то€нные стандарты дл€ определени€ того, какому ребенку грозит опасность, что в итоге значительно понизило смертность среди детей до года. Ўкала јпгар до сих пор ежедневно используетс€ в родильных домах. ’ирург јтул √аванде недавно опубликовал книгу Ђћанифест контрольного перечн€ї, где приводитс€ множество примеров полезности шкал и простых правил.

 





ѕоделитьс€ с друзь€ми:


ƒата добавлени€: 2015-09-20; ћы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 930 | Ќарушение авторских прав


ѕоиск на сайте:

Ћучшие изречени€:

—тудент может не знать в двух случа€х: не знал, или забыл. © Ќеизвестно
==> читать все изречени€...

1045 - | 677 -


© 2015-2023 lektsii.org -  онтакты - ѕоследнее добавление

√ен: 0.008 с.