Рациональность. Что это, почему нам ее не хватает и чем она важна - Стивен Пинкер
Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Причинное разветвление нам уже знакомо: оно описывает эпифеномен и сопутствующую ему опасность ошибиться в определении истинной причины. Возраст (В) влияет на словарный запас (А) и размер обуви (С): чем старше ребенок, тем больше у него нога и тем больше слов он знает. Очевидно, что объем словарного запаса коррелирует с размером ноги, но вряд ли мы посоветуем детским садам готовить детей к школе, снабжая их кроссовками большего размера.
Не меньшую опасность таит и коллайдер, где не связанные друг с другом причины сходятся к единому следствию. На самом деле он еще опаснее, ведь большинство из нас без пояснений осознают ошибку мешающего параметра (смеются шуткам на эту тему), а вот «искажение коллайдера» практически неизвестно. Имея дело с причинным коллайдером и фокусируясь на ограниченном диапазоне эффектов, мы получаем опасность установить несуществующую отрицательную корреляцию между причинами, поскольку одна причина будет компенсировать другую. Бывалые пользовательницы приложений для знакомств порой недоумевают, почему красивые мужчины такие сволочи. Это утверждение может быть клеветой на красавцев, и не стоит тратить время попусту, высасывая из пальца объяснительные теории типа той, будто хорошо выглядящих мужчин испортили толпы поклонниц и поклонников, которые с детства им потакали. Многие женщины готовы встречаться с мужчиной (В) только при условии, что он либо красавец (А), либо хороший человек (С). Даже если доброта и приятная внешность вообще не коррелируют в массиве потенциальных партнеров, мужчины заурядной наружности должны быть добрыми, иначе женщины просто не станут с ними встречаться, а вот красавцы подобного отбора не проходят. Ложная отрицательная корреляция вводится дизъюнктивной разборчивостью женщин.
Искажение коллайдера дурачит и противников тестовых испытаний, заставляя их думать, будто экзаменационные оценки не имеют значения, потому что студенты, поступившие в институт с высокими экзаменационными баллами, не чаще прочих добираются до диплома. Хитрость тут в том, что студенты, поступившие несмотря на низкие оценки, очевидно, могут похвастаться какими-то другими достоинствами[349]. Если не знать об этом искажении, можно даже подумать, будто курение беременной женщины идет на пользу будущему ребенку, поскольку маловесные дети курящих матерей жизнеспособнее по сравнению с другими маловесными новорожденными. Но дело в том, что низкий вес при рождении чем-то да обусловлен, и другие возможные причины маловесности, например наркомания или алкоголизм матери, могут повредить ребенку сильнее[350]. Кстати, искажение коллайдера объясняет и то, почему Дженни Кавиллери несправедливо считала, будто богатые мальчики глупы: чтобы попасть в Гарвард (В), ты должен быть либо богат (А), либо умен (С).
От корреляции к причинности: настоящие и естественные эксперименты
Теперь, когда мы познакомились с природой корреляции и природой причинности, давайте посмотрим, как перейти от одного к другому. Проблема не в том, что «корреляция не предполагает причинности». Как правило, предполагает: если корреляция не иллюзорна и перед нами не случайное совпадение, что-то же заставляет одну переменную равняться на другую! Проблема в том, что, если одно явление коррелирует с другим, это еще не значит, что первое вызывает второе. Как гласит статистическая мантра, «если А коррелирует с В, это может означать, что А вызывает В, или что В вызывает А, или что какой-то третий фактор, С, вызывает как А, так и В».
Обратная причинная зависимость и мешающие параметры, вторая и третья часть этой мантры, вездесущи. Наш мир — гигантская байесовская причинно-следственная сеть, со стрелками, указывающими сразу во все стороны, и с событиями, запутанными в узлы, где все коррелирует со всем. Существование подобных узлов (именуемых мультиколлинеарностью и эндогенностью) может объясняться эффектом Матфея, без обиняков сформулированным Билли Холидей: «Всякому имеющему дастся, а у не имеющего отнимется. Так сказано еще в Библии, а мы все удивляемся»{34},[351]. В более богатых странах население обычно здоровее, уровни счастья, безопасности, образования, миролюбия, демократии, либеральности и гендерного равенства выше, а уровни религиозности и загрязнения окружающей среды — ниже[352]. Более богатые люди, как правило, здоровее, лучше образованны, имеют больше социальных связей, чаще занимаются спортом, сбалансированнее питаются и с большей вероятностью принадлежат к привилегированным группам[353].
Такая спутанность означает, что почти любое заключение о причинной обусловленности, которое вы сделаете на основе корреляции по странам или отдельным людям, скорее всего, будет неверным или в лучшем случае недоказанным. Демократические страны миролюбивей, потому что их лидеры не готовы пускать граждан на пушечное мясо? Или же страны, которым не угрожают соседи, могут позволить себе роскошь демократии? Это учеба в колледже обеспечивает человека знаниями и умениями, которые позволяют заработать на хлеб с маслом? Или же высшее образование по плечу лишь умным, дисциплинированным или привилегированным, которые могут перевести свои врожденные активы в финансовые?
Однако безупречный способ разрубить эти узлы все-таки существует — это рандомизированный эксперимент, часто называемый рандомизированным контролируемым испытанием (РКИ). Возьмите крупную выборку из изучаемой популяции, случайным образом разделите всех испытуемых на две группы, воздействуйте предполагаемой причиной только на одну из них и проверьте первую группу на изменения, а вторую — на их отсутствие. Рандомизированный эксперимент позволяет нам максимально близко подобраться к созданию контрфактического мира, этой лакмусовой бумажки причинности. В причинно-следственной сети рандомизированный эксперимент позволяет с хирургической точностью отделять предполагаемую причину от всех прочих влияющих факторов, варьировать ее величину и смотреть, будет ли изменяться вероятность предполагаемых последствий[354].
Ключ к успеху — рандомизированность, то есть случайность разбиения на экспериментальную и контрольную группы: если давать лекарство тем пациентам, которые живут ближе к больнице, или первыми записались на участие в эксперименте, или демонстрируют больше интересующих нас симптомов, чем пациенты, которым дают плацебо, вы никогда не узнаете, работает ли ваша таблетка. Один из моих университетских преподавателей любил переиначивать реплику из пьесы Джеймса Барри «Что знает каждая женщина» (What Every Woman Knows): «Рандомизированность — она как обаяние. Если она у вас есть, вам больше ничего не нужно; если ее у вас нет, неважно, что еще у вас есть»[355]. Относительно обаяния это не совсем верно, как и относительно рандомизированности, но я и десятилетия спустя помню эти слова, причем они мне нравятся больше клише, провозглашающего рандомизированные испытания «золотым стандартом» доказательства причинно-следственной связи.
Премудрость РКИ постепенно просачивается в политику, экономическую науку и образование. «Рандомисты» все чаще убеждают политиков проверять действенность предлагаемых последними мер на случайной выборке деревень, школьных классов или городских районов и сравнивать полученные результаты
