-4

Почему нам трудно признаться в том, что мы чего-то не знаем

Почему нам трудно признаться в том, что мы чего-то не знаем Статистика, Исследования, Знания, Проблема, Факты, Наука, Длиннопост

В январе 2018 года веб-сайт BBC News заявил, что за три месяца до ноября 2017 года безработица в Великобритании снизилась до «3000 человека на 1,44 миллиона». Причина этого падения широко обсуждалась, но никто не сомневался в том, действительно ли эта цифра была точной. Однако эксперты Управления национальной статистики Великобритании показали, что погрешность в этом случае составляла плюс или минус 77000 — другими словами, истинное изменение могло быть между падением на 80000 или ростом на 74000, и более правдивый заголовок гласил бы: «Безработица в Великобритании, возможно, выросла или снизилась».


Хотя журналисты и политики, по-видимому, полагали, что это заявленное снижение до уровня 3000 человек было фиксированным, неизменным подсчётом безработного населения всей страны, на самом деле это была неточная оценка, основанная на опросе примерно 100000 человек. Аналогичным образом, когда Бюро статистики труда США сообщило о сезонном росте безработицы среди гражданского населения на 69000 в период с декабря 2017 года по январь 2018 года, эти данные, как оказалось, были основаны на выборке примерно из 60000 домохозяйств и имели погрешность (опять же, её довольно трудно определить) плюс или минус 300000. Подсчёты безработицы, основанные на опросах предприятий, также должны подлежать существенному пересмотру.


И хотя цифры часто рассматриваются как «холодные», твёрдые факты, мы должны быть готовы признать, насколько неопределёнными они могут быть.


Мы все (возможно, за исключением некоторых политиков) довольствуемся признанием неопределённости в отношении будущего: никто не может знать наверняка, что произойдёт, а биржи ставок и различные статистические веб-сайты зарабатывают на жизнь тем, что предугадывают вероятность будущих событий. Но мы не только не уверены в будущем – учитывая данные по безработице – мы также можем не знать, что происходит сейчас или что происходило в прошлом.


Предположим, у меня есть монета, и я прошу вас высказать своё мнение относительно того, каковы шансы, что выпадет «орёл». Вы с радостью отвечаете: «50 на 50». Затем я подбрасываю монету, скрываю результат, прежде чем кто-либо из нас увидит его, и снова спрашиваю, каковы шансы, что выпал «орёл». После недолгой паузы вы с неохотой можете снова ответить: «50 на 50». Затем я быстро смотрю на монету, не показывая вам, и повторяю вопрос. Опять же, вы, как и большинство людей, бормочите неуверенно: «50 на 50».


Это простое упражнение показывает главное различие между двумя типами неопределённости: так называемая «алеаторическая» неопределённость (до того, как я подброшу монету) — вероятность непредсказуемого будущего события — и «эпистемическая» неопределённость (после того, как я подбросил монету) — выражение личного незнания о событии, которое является фиксированным, но неизвестным. Такая же разница существует между билетами обычной лотереи (где будущее — исход — зависит от случая) и мгновенной (где исход уже решён, но вы не знаете, каков он).


Наша жизнь полна эпистемической неопределённости. Азартные игроки пытаются предугадать следующую карту, мы обсуждаем возможный пол ребёнка, мы сплетничаем о том, кто может тайно крутить роман, мы ломаем голову над загадками в детективных романах, мы спорим о количестве тигров, оставшихся в дикой природе, и нам говорят оценки примерного числа мигрантов или безработных. Все эти факты или величины существуют в мире, но мы просто не знаем, что они собой представляют. Мы также живём в эпоху дезинформации и скептицизма в отношении науки, будь то вакцинация или изменения климата. Чиновникам и учёным может казаться, что им не будут доверять, если они признают ограниченность своих знаний, и поэтому у них может возникнуть соблазн преувеличить свою уверенность в безопасности вакцин и причинах изменений в нашей окружающей среде. Однако при этом они рискуют быть уличёнными во лжи.


Однако, как показывают результаты исследований с участием тысяч участников, доверие не теряется, если эксперты уверены в своей неопределённости. Здорово, когда у нас есть хорошие опросы, поскольку в таком случае мы можем количественно оценить пределы погрешности, если речь идёт о безработице. Но опросы могут быть ненадёжными. Ошибки, связанные с предвзятостью, также могут поставить под сомнение полученные результаты.


В мире, где доминируют резкие голоса, открытое признание того, чего мы не знаем, может стать маленьким шагом к смирению и надёжности. Конечно, если мы не знаем всего, это не значит, что мы не знаем ничего. Таким образом, главная идея заключается в том, что мы должны иметь чёткое представление о том, что мы знаем, а затем уверенно заявлять о неопределённости.


via

Дубликаты не найдены

0

Просто ложь, наглая ложь и статистика, они обе шлюхи, мы оба едим голубцы.

Все "оригинальные" комменты, которые появляются под постами, в которых упоминается статистика, я выложил одним комментом.

Может, в других появится что-то действительно умное?

0
Интересно почему какие либо выводы о чем либо, любят делать эмпирическим путем? Не пытаясь узнать глубже тематику вопроса?