При анализе данных и формировании гипотез, исследователи сталкиваются с рядом когнитивных искажений, которые могут исказить результаты и выводы исследования. Одним из таких искажений является "систематическая ошибка согласованности", которая заключается в том, что исследователи склонны проверять гипотезу только путем прямого тестирования, пренебрегая косвенными и альтернативными проверками гипотез.
Систематическая ошибка согласованности может привести к запутанным и недостоверным выводам в результате исследования. Ориентирование только на прямое тестирование гипотезы может привести к неполному или даже искаженному представлению о связях и зависимостях между переменными.
Приведем несколько примеров:
1. Если исследователи считают, что человек у которого есть оружие более склонен к совершению убийства, то сосредоточат внимание на людях, которые владели оружием и совершили убийство, не беря в расчет людей, у которых это оружие есть, но убийство они не совершали. И совершенно игнорируя группу людей, совершивших убийство не используя оружие.
2. Исследователи хотят изучить связь между уровнем образования и доходом. Они анализируют данные и обнаруживают, что люди с высшим образованием в среднем зарабатывают больше, чем люди с низким образованием. Исходя из этого, они заключают, что образование прямо влияет на доход, и чем выше образование, тем выше заработок.
В приведенном примере исследователи сконцентрировались только на среднем доходе, не учитывая другие факторы, которые также могут влиять на доход, например, опыт работы, специализация, регион проживания и т. д. Они также не учли, что в группе людей с низким образованием могут быть отдельные индивидуумы, которые зарабатывают очень высокий доход, а в группе с высшим образованием – люди с невысоким доходом.
Для более надежных выводов исследователям следовало бы учитывать не только средний доход, но и разброс данных, чтобы определить, насколько сильно образование влияет на доход, и какие другие факторы также могут оказывать влияние.
Систематическая ошибка согласованности также может привести к игнорированию альтернативных гипотез. При исследовании и анализе данных важно рассматривать несколько возможных гипотез и тщательно их проверять. Если исследователь сосредотачивается только на одной гипотезе и не рассматривает альтернативные варианты, он может принимать ошибочные заключения или упустить важные аспекты исследования.
Систематическая ошибка согласованности подчеркивает необходимость критического мышления и всестороннего подхода к анализу данных. Исследователи должны оставаться объективными и учитывать все возможные варианты исследования. Кроме того, они должны применять разнообразные методы проверки гипотез, включая косвенные тесты и анализ альтернативных гипотез.
Косвенное тестирование гипотезы подразумевает проверку предположений путем рассмотрения набора данных, не прямо связанных с исследуемой проблемой. Исследователи могут использовать исторические данные, мета-анализы или корреляционные исследования для подтверждения или опровержения своих гипотез. Косвенное тестирование помогает увидеть полную картину исследования, а не только узкое подтверждение или опровержение исходной гипотезы.
Еще одним аспектом, который стоит упомянуть, является обобщение результатов исследования. Систематическая ошибка согласованности может повлиять на обобщение результатов, основанное только на ограниченных данных. Исследователи должны быть осторожными, чтобы не делать слишком широкие заключения на основе узкого прямого тестирования гипотезы.
В следующей статье разберем наиболее подробно один из классических прмеров систематической ошибки согласованности, известный как "Задача 2-4-6".
