Том13. Абсолютная точность и другие иллюзии. Секреты статистики - Грима Пере - Страница 21

Фишер в те годы уже был известным ученым. В 1935 году он опубликовал ставший классическим труд The Design of Experiments о стратегиях выбора экспериментальных данных. Во второй главе его книги некоторые ключевые понятия проиллюстрированы именно этим примером с чашками чая.

Сначала предположим, что дегустатор чая не может различить, что было добавлено в чашку сначала, чай или молоко. Это предположение совершенно логично. Опровергнуть первоначальную гипотезу могут только результаты качественно продуманного и проведенного эксперимента. Исходная гипотеза будет опровергнута, если результаты эксперимента окажутся маловероятными при допущении, что дегустатор действительно не может различить чашки. Какие именно результаты окажутся «маловероятными», определяем мы сами: менее 5 % случаев, менее 1 % случаев или любое другое число.

Допустим, мы готовы поверить, что дегустатор чая действительно может различать чашки, только тогда, когда вероятность случайного угадывания не будет превышать 5 %. Следовательно, эксперимент, в котором нужно выбрать 3 чашки из 6, будет некорректным, так как это можно сделать 20 различными способами, и вероятность случайного угадывания составит ровно 1 к 20, то есть 5 %. Это нетрудно проверить: первую чашку можно выбрать шестью способами, вторую — пятью, третью — четырьмя, следовательно, 3 чашки можно выбрать 6·5·4 = 120 способами. Однако здесь мы учитываем порядок выбора, то есть предполагаем, что чашки подписаны буквами от А до F и считаем варианты ADF и FDA различными. Чтобы учесть повторы, нужно поделить число вариантов на число способов, которыми можно упорядочить 3 чашки (3·2·1 = 6). Следовательно, выбрать 3 чашки из 6 можно 120/6 = 20 способами. Если нужно правильно выбрать 4 чашки из 8, то число вариантов будет равняться (8·7·6,5)/(4·3·21) = 70. Так как выбрать случайным образом все 4 чашки, в которых был сначала налит чай, а затем — молоко, можно только одним способом, то вероятность угадывания равняется 1 к 70, то есть 1,4 %. Если участник эксперимента верно укажет на 3 чашки из 4, это не будет доказывать, что вкус чая будет отличаться: вероятность правильного выбора трех чашек случайным образом равна примерно 23 %.

Но не стоит тратить все силы на математические рассуждения. Также нужно уделить очень большое внимание деталям проведения эксперимента, отсутствию подсказок для испытуемого и другим нюансам. Фишер прямо указывает, что чашки в эксперименте должны располагаться случайным образом:

«Наш эксперимент состоит в том, что мы приготовим восемь чашек чая с молоком, четыре — одним способом, четыре — другим, после чего подадим чашки, расположенные в произвольном порядке, дегустатору, который вынесет свой вердикт. Порядок проведения эксперимента объясняется дегустатору заранее: он должен попробовать чай из восьми чашек в произвольном порядке (определенном с помощью игральных костей, рулетки, карт или просто с помощью случайно выбранных чисел). Задача дегустатора — разделить чашки на две группы по четыре в зависимости от того, что было налито в каждую чашку сначала — чай или молоко».

Каков же был результат эксперимента? Фишер не упоминает об этом в своей книге, но среди присутствующих находился профессор Хью Смит, который рассказал об этом случае Дэвиду Салсбергу, автору превосходной книги о бурном развитии статистики в XX веке. Книга называется The Lady Tasting Tea. В тексте подробно описывается этот эксперимент, который и дал название книге. По словам Хью Смита, леди действительно удалось точно указать все четыре чашки.

The Design of Experiments — классический труд, автор которого, Рональд Фишер, на примере дегустатора чая объясняет суть своего метода.

* * *

* * *

Мы знаем, что рост и вес человека связаны и что высокие люди обычно весят больше, чем низкие (разумеется, существуют исключения, но мы говорим об общем правиле). Здесь речь не идет о строгой связи: нет математической формулы, с помощью которой можно вычислить вес человека, зная его рост. Тем не менее существует тенденция, определенная взаимосвязь.

На следующей диаграмме показана связь роста и веса в группе из 92 студентов университета (использовались данные, входящие в пакет статистических программ Minitab, о котором мы уже упоминали в главе 1).

Соотношение между весом и ростом в группе из 92 студентов.

Как вы охарактеризуете эту зависимость? Она «сильная», «заметная» или «слабая»? Как вы понимаете, в подобных ситуациях необходимо оценивать зависимость более точно. Для этого используется показатель, называемый коэффициент корреляции (иногда его называют коэффициентом корреляции Пирсона).

Формула для вычисления коэффициента корреляции несколько громоздка, но вывести ее нетрудно (не беспокойтесь, мы не будем выводить эту формулу). По сравнению с другими похожими показателями коэффициент корреляции обладает многими преимуществами: его значения всегда лежат в интервале от —1 до 1 и не зависят от единицы измерения исходных данных. В нашем случае коэффициент корреляции не изменится, если мы будем использовать сантиметры и килограммы вместо дюймов и фунтов (как в исходных примерах).

Если коэффициент корреляции равен 1, это означает, что между двумя переменными существует строгая зависимость. При увеличении значения одной переменной значение другой также увеличится. В этом случае между переменными действительно присутствует математическая зависимость, и зная значение одной переменной, можно точно вычислить значение другой. Однако в реальности подобная ситуация встречается крайне редко. Если коэффициент корреляции равен, например, 0,8, это означает наличие четкой взаимосвязи. В нашем примере коэффициент корреляции равен 0,785. Если он равен нулю, это указывает на отсутствие какой-либо взаимосвязи. Отрицательные значения означают то же, что и положительные, с единственной разницей: с ростом значения одной переменной значение другой будет не увеличиваться, а уменьшаться.