Надежность. Постоянство оценки (например, теста) при повторении измерения.
Независимая переменная. Переменная, которую при проверке гипотезы экспериментатор выбирает (или оперирует ею), чтобы выяснить, приведут ли изменения независимой переменной к изменениям зависимой переменной. Например, если вы хотите узнать, с помощью чего легче убедить людей - с помощью угроз или с помощью разумных обращений, - то вы можете обратиться к одной группе людей с угрозами, а к другой - с разумными призывами (независимой переменной является тип обращения), а затем определить, насколько изменилось их отношение к данной теме (зависимая переменная).
Нерепрезентативная выборка. Выборка, не являющаяся репрезентативной для населения, из которого она была отобрана.
Обобщение. Использование результатов, полученных на выборке, для заключения о том, что если бы был обследован весь контингент, то были бы получены аналогичные результаты. (При использовании в контексте решения задач обобщение означает стратегию, в которой проблема рассматривается как пример более широкого класса задач.)
Отрицательная корреляция. Связь между двумя или несколькими переменными, при которой увеличению одной переменной сопутствует уменьшение другой.
Положительная корреляция. Связь между двумя или несколькими переменными, при которой увеличению одной переменной сопутствует увеличение другой и уменьшение одной переменной происходит одновременно с уменьшением другой.
Проверка гипотезы. Научный метод накопления наблюдений для подтверждения или опровержения представлений о связях между переменными.
Проспективные исследования. Метод проведения исследований, когда факторы, являющиеся возможными причинами события, определяются до того, как оно произошло. Затем экспериментаторы определяют, произойдет ли гипотетическое событие.
Рабочее определение. Четко сформулированный набор процедур, объясняющих читателю, как распознать и оценить интересующее его понятие.
Размер выборки. Количество людей, выбранных для проведения исследования.
Репрезентативная выборка. Выборка, пропорциональная контингенту по значимым показателям, таким как соотношение между количеством мужчин и женщин, социоэкономический статус и возраст и т.п.
Ретроспективные исследования. После того как событие произошло, экспериментатор исследует прошлое, чтобы определить причину этого события.
Самопрограммирование. Склонность действовать таким образом, который влияет на экспериментальные результаты так, что мы получаем результаты, соответствующие нашим ожиданиям.
Случайная выборка. Выборка, куда с одинаковой вероятностью может попасть любой человек из контингента.
Смешанное влияние факторов (confounding). Когда экспериментальные группы отличаются по нескольким показателям, невозможно выделить влияние каждой из переменных. Например, если вы обнаружили, что девочки-подростки получают более высокие результаты при тестировании вербальных способностей, чем мальчики в возрасте до 12 лет, то вы не поймете, связаны ли эти различия в вербальных способностях с половыми или с возрастными различиями между группами.
Удобные выборки. Группы людей, используемые в качестве выборки, которые легко доступны как участники эксперимента. Такие выборки могут не быть репрезентативными для контингента, из которого они отобраны.
Чувствительность измерений. Возможность при измерениях определить небольшие изменения зависимой переменной.
Глава 7. Вероятность и неопределенность: понимание законов вероятности
Вероятностная природа мира
Вероятность и неопределенность. Шансы. Законы случая. Степени уверенности
Факторы, влияющие на суждения о вероятности и неопределенности Поиски смысла. Чрезмерная уверенность
Использование законов вероятностей
Игры, основанные на случайности. Вычисление вероятности событий с несколькими возможными исходами. Ошибка при конъюнкции - применение правила «и». Совокупный риск - применение правила «или».
Ожидаемые значения
Субъективная вероятность Ошибка игрока
Игнорирование базового уровня
Принятие вероятностных решений
Прогнозы на основе объединения информации Нерегрессивные суждения
Риск
Оценка риска. Необъективность при оценке риска
Использование статистики и возможные ошибки, возникающие при этом
О среднем. Точность. Значимые различия. Экстраполяция. Статистические мистификации
Применение алгоритма
Краткий итог главы
Термины для запоминания
При рассмотрении дела «Народ против Коллинс» в 1968 г. присяжные столкнулись с трудной задачей (цит. по: Arkes Hammond, 1986). Мужчина, ставший жертвой ограбления, не мог опознать напавшего на него человека. Он вспомнил лишь то, что грабителем была блондинка с волосами, завязанными в «конский хвост», после ограбления уехавшая на желтом автомобиле с откидным верхом, которым управлял негр с усами и бородой. Внешность подозреваемой соответствовала этому описанию, но могли ли присяжные быть уверены «без обоснованных сомнений», что подсудимая была грабительницей? Она была блондинкой и часто завязывала волосы в «конский хвост». Среди ее знакомых был негр с усами и бородой, владевший желтым автомобилем с откидным верхом. Если бы вы были защитником, то вы бы подчеркивали, что потерпевший не может узнать в этой женщине грабителя. Какую стратегию вы бы выбрали, если бы были обвинителем?
Обвинитель пригласил специалиста по теории вероятностей, который сообщил суду, что вероятность совпадения всех этих условий (блондинка плюс прическа «конский хвост» плюс бородатый друг-негр плюс наличие у него желтого автомобиля с откидным верхом и так далее, при условии независимости всех этих характеристик) равна одной двенадцатимиллионной. Специалист заявил суду, что это сочетание характеристик столь необычно, что присяжные могут быть уверены «без обоснованных сомнений» - перед ними грабительница. Присяжные вынесли вердикт «виновна».
Вероятностная природа мира
Теория вероятностей - это всего лишь здравый смысл, подтвержденный вычислениями.
Лаплас (1749-1827)
Как видно из приведенного выше примера, юристы признают, что в юридических вопросах мы никогда не имеем дела с абсолютной определенностью. Вместо этого мы оперируем различными степенями неопределенности. Присяжных инструктируют выносить решение о виновности подсудимого в преступлении, когда они уверены в этом «без обоснованных сомнений». Такая норма принята потому, что всегда остаются некоторые минимальные сомнения в виновности осужденного. При решении вопроса о виновности или невиновности в гражданских делах присяжным следует допускать другую степень сомнения. При рассмотрении гражданских дел они должны выносить вердикт «виновен», когда такое решение поддерживают «преобладающие доказательства». Таким образом, при рассмотрении уголовных и гражданских дел присяжным полагается оперировать двумя различными уровнями неопределенности. При вынесении решения о виновности обвиняемого в уголовном преступлении им необходима большая уверенность, чем в случае гражданского дела.
Теория вероятностей изучает вероятность и неопределенность. Она играет решающую роль во всех профессиях и при принятии большинства повседневных решений. Все медицинские диагнозы и назначения вида лечения по своей природе являются вероятностными, так же как и деловые решения, прием в колледжи, реклама и научные исследования. Законы вероятности являются краеугольным камнем науки; ими руководствуются при интерпретации всех научных открытий. Многие из наших развлечений также основаны на вероятностных принципах, особенно игра на скачках и карточные игры. Каждый раз, принимая решение взять с собой зонтик, вложить деньги в ценные бумаги, купить страховой полис или поставить на лошадь на скачках, вы выносите вероятностное суждение. Как говорится в одной английской поговорке, кроме неизбежности смерти и уплаты налогов, очень немногие вещи в жизни известны наверняка. Поскольку мы живем в вероятностном мире, для критического мышления необходимо понимание законов вероятностей.
Существуют веские доказательства того, что обучение использованию законов вероятности способствует совершенствованию умения правильно оперировать вероятностными величинами. Проведя исследование использования статистического мышления при повседневных рассуждениях, ученые пришли к выводу, что «это исследование ясно показало, что изучение статистики может способствовать применению ее правил в суждениях о повседневной жизни, причем в совершенно ином контексте по сравнению с контекстом обучения» (Fong et al., 1986, p. 280). Другими словами, несмотря на то, что мыслительные навыки, представленные в этой главе, требуют знания основ арифметики, а также сосредоточенности и труда, если вы поработаете над предложенными задачами, ваше мышление, вероятно, станет совершеннее.
