Почему - Саманта Клейнберг (2017)

Рис. 4.5 показывает искусственную медианную кривую значений веса учащихся по временному параметру (половина значений выше медианы, половина ниже). После изменений в меню заметно внезапное снижение, которое устойчиво держится месяцами. Значит ли это, что такой показатель вызван новыми блюдами здорового питания?

Рис. 4.5. Значение переменной по временному критерию. После изменения значение измеренной переменной падает

Такой вид графика, где наблюдается четкое изменение значения переменной после некоторого события, часто применяется для подтверждения вывода; но вряд ли можно считать его убедительным аргументом. Общий пример подобной ситуации – когда сторонники некоего закона заявляют о падении уровня смертности сразу после его введения в действие, или когда человек уверен, что лекарство вызвало побочный эффект, потому что тот проявился через несколько дней после его приема.

В примере со столовой мы понятия не имеем, идет ли речь о той же самой группе учащихся (возможно, в школу поступили новые дети, которым нравится здоровая пища, а те, кто терпеть не может фрукты, разом переехали); а может, дети или их родители потребовали изменить меню, потому что уже раньше пытались регулировать вес; или в отмеченный период произошло некое изменение, вызвавшее такое следствие (возможно, одновременно наметился рост физической активности в каникулы). Редко бывает так (если бывает вообще), чтобы единственная вещь трансформировалась, а остальной мир пребывал в полнейшей неизменности; поэтому представление динамического ряда всего лишь с двумя переменными ведет к ошибочному представлению о том, что следствие нового фактора проявляется изолированно. Это опять-таки лишь корреляция, пусть и временная.

Вмешательства в реальный мир – это гораздо более сложные и гораздо менее безусловные явления, чем лабораторные эксперименты. Скажем, в районе, где располагается промышленное предприятие, регистрируется ряд предположительных диагнозов рака. В итоге предприятие закрывается, и принимаются меры по ликвидации последствий загрязнения воды и почвы. Если после этого снижается число диагнозов рака, можно ли сделать вывод, что именно производство было причиной заболевания?

Мы действительно не представляем, стал ли зарегистрированный спад совпадением (или сам первоначальный рост был таковым), или же что-то другое в то же самое время вызвало изменения и стало истинной причиной, и тому подобное. Помимо того, количественная статистика порой столь мала, что любые вариации не могут быть статистически значимыми.

Есть общеизвестный софизм, который звучит так: post hoc ergo propter hoc, или «после этого, следовательно, по причине этого». Иными словами, некто ошибочно заключает, что одно событие вызвано другим просто потому, что происходит после него.

Например, можно выяснить, как некий рейтинг поменялся после определенного исторического события: действительно ли уровень смертности в ДТП упал после принятия закона о ремнях безопасности? Однако многие изменения случаются в одно и то же время, и даже вся система целиком может трансформироваться в результате вмешательства. О вызове под названием «смерть» мы поговорим в главе 7. Но возможно, однако, что здоровая пища в школьной столовой лишь косвенно вызвала потерю веса, просто побуждая учеников активнее заниматься спортом. Аналогично временные паттерны (к примеру, если спортивная команда побеждает каждый раз, когда перед матчем идет дождь) могут заставить кого-то решить, что это причинная зависимость, даже если события с большой долей правдоподобия можно объяснить совпадениями.