Долго я держала себя в руках и не писала эту статью, хотя хотелось периодически. Но неделя выдалась какая-то запредельно бурная и пришлось "отбиваться" от желающих доказать мне, как я не права, ссылками на научные исследования. Поэтому я решила, что материал назрел и лучше не откладывать его написание.
Мои читатели - умные люди, привыкшие думать и разбираться в процессах, поэтому есть ощущение, что эту статью поймут и данный текст заставит многих задуматься, что это не будет "глас вопиющего в пустыне".
---
Сейчас такое время, что знания абсолютно любого уровня доступны всем. Каждый человек может войти в базы данных и прочитать любое исследование, благо, теперь даже английский для этого не нужен - гугл-переводчик всю работу сделает за вас.
В итоге, мы получили ситуацию, когда далекие от науки люди читают исследования, даже не понимая его дизайна, поставленной проблемы, а потом печатают обрывками странные утверждения, пробелы заполняя собственными измышлениями.
Потом удобное и понятное из написанного подхватывают широкие массы и мы получаем бредообразные высказывания, перепечатываемые друг другу со всеми сопутствующими эффектами игры в "сломанный телефончик".
Корреляционные исследования ничего не доказывают и не объясняют
Простой примерчик.
Ученый померил количество съедаемого мороженого на пляже в разные дни, а потом померил количество утонувших.
И о, чудо! Есть корреляция!
Корреляция - это когда одно событие случается в то же время, когда и другое. Говорят, что события коррелируют, грубо можно сказать, что совпадают по времени.
И другой пример.
Допустим, долго не было автобуса и на остановке собралось много народу. Событие "время ожидания автобуса" коррелирует с событием "количество людей на остановке".
Ученые это очень любят, потому что корреляция позволяет нам сделать предположение, что между событиями есть связь.
Подчеркну - ПРЕДПОЛОЖЕНИЕ о связи и не более того. Это не объясняет механизмов, ничего не гарантирует. Это лишь дает основу для дальнейших размышлений о теме.
Очевидно, что много народу на остановке могло собраться не потому что автобуса давно не было, а потому что только что закончился сеанс в кинотеатре и люди вышли на улицу.
Такая штука будет названа статистических выбросом и убрана из исследования, чтобы не мешать думать над первоначальной гипотезой.
Но вернемся к пляжу, мороженому и утонувшим.
Да есть корреляция: чем больше съедено мороженого, чем больше утонувших! И такая статистика из года в год!
Что бы это значило?
Неужели так опасно есть мороженное?
Неужели, чтобы не утонуть, нужно не есть мороженое?
Когда пишу про мороженое, то смешно. Но именно такая же логика в ЛЮБОМ корреляционном исследовании!
И блогеры бездумно берут исследования и транслируют своим читателям подобные измышления.
Почему же есть корреляция?
Да потому что в жаркие дни люди больше едят мороженого и в жаркие же дни больше купаются.
Чем больше купаются, тем больше тонут.
Поедание мороженого НИКАК НЕ СВЯЗАНО с опасностью утонуть. Хотя корреляция будет надежная и статистически не придерешься.
---
Понять исследование может только человек, который обладает базовыми знаниями о проблеме. Зачем ученый провел эту работу? Какой пробел (или противоречие) в имеющихся знаниях он пытался заполнить (решить).
Если вы не понимаете дизайна исследования, вы не поймете о чем оно.
Пример из жизни - Татьяна Черниговская о сенсации, которая через несколько лет стала вызывать вопросы
Дизайн исследования - это очень сложная штука.
Что мы сравниваем, с чем и зачем?
Мин 15:50, Татьяна Черниговская об одном нашумевшем исследовании:
"Мы, наверное, неправильно трактуем полученные нами научные данные.
То, что эти данные честные и то, что они получены серьёзными людьми в серьёзных лабораториях, - это точно. Ошибки здесь нет.
Мы не можем прям сослаться на то, на что я хотела бы сослаться: ошибка, это ошибка.
Нет. Ошибки здесь нет.
Но мы, наверное, что-то не за то принимаем."
И это нормально! Это называется научный поиск.
Поэтому в медицине есть такие штуки, как уровень убедительности рекомендаций (A, B, C, D) и классы рекомендаций (I, II и т.д).
- И только на уровне убедительности А мы считаем, что рекомендация основана на высоком уровне доказательности,
- и только в классе рекомендаций I считается доказанным, что данный вид лечения или диагностики полезен и эффективен. Уже с класса II фиксируются противоречивые доказательства.
И опять же повторюсь, что это нормально. Нужно просто знать уровень того материала (исследования, рекомендации, вывода), которым вы пользуетесь.
Автор статьи и организатор марафонов похудения: Кочеткова Наталья, консультант по снижению веса проекта KgMinus.ru.