Герд Гигеренцер - Понимать риски. Как выбирать правильный курс
Правило 1/ N. Распределяйте все ваши ресурсы равномерно между N альтернативными вариантами. Также называется эвристикой равенства.
Правило Байеса (Bayes’ rule). Правило уточнения вероятности гипотез с учетом новых данных. Его авторство приписывается преподобному Томасу Байесу. Для простого случая бинарной гипотезы (Н и не-Н, например, есть рак или нет рака) и данных D (например, положительный результат тестирования) правило выглядит так:
p(H|D) = p(H)p(D|H)/[p(H)p(D|H) + p(не-H)p(D|не-H)],где p(D|H) – апостериорная вероятность, p(H) – априорная вероятность, p(D|H) – вероятность D при условии H, p(D|не-H) это вероятность D при условии неH.
Многим трудно понимать это правило. Но вот полезный совет. Интересно, что расчет p(D|H) становится более интуитивно понятным, когда исходные величины представляются в виде естественных частот, а не вероятностей. Для естественных частот правило выглядит так:
p(H|D) = a/(a + b),где а – это число D случаев Н, а b – это число D случаев не-Н. См. естественные частоты.
Правило следования (Rule of succession). Вероятность того, что событие произойдет снова, если до этого оно случалось n раз = (n+ 1)/(n+ 2). Это правило может быть выведено из правила Байеса, если принять прошлые вероятности одинаковыми.
Предрасположенность (Propensities). См. Проявление на физическом уровне.
Простое практическое правило (Rule of thumb). См. Эвристика.
Процентные показатели (Percentages). Относительные частоты, умноженные на сто, называются процентными показателями. Они находятся в диапазоне от 0 до 100, в то время как вероятности и относительные частоты лежат в диапазоне от 0 до 1. Большинству людей легче оперировать процентными показателями. Рассмотрим утверждение: «Около 80 % курящих американских женщин продолжают курить и во время беременности». Теперь сравним его со следующим: «Американские женщины с вероятностью 0,8 продолжают курить и во время беременности». Утверждение, в котором используется вероятность, менее удобно и понятно для широкой публики. Вот почему процентные показатели используются на протяжении всей этой книги.
Проявление на физическом уровне (Physical design). Одна из трех интерпретаций вероятности (наряду с относительными частотами и степенью доверия). В этой интерпретации вероятность имеет отношение к конструкции, а не к подсчету (как в случае с относительными вероятностями). Например, электронные игровые автоматы запрограммированы таким образом, чтобы обеспечивать определенную вероятность выигрыша. Иногда проявление на физическом уровне также называют предрасположенностью. Исторически оно нашло отражение в теории вероятностей благодаря азартным играм, в частности в кости и в рулетку.
Разумная достаточность (Satisficing). Эвристика для выбора альтернативы (например, дома или супруги) из большого числа вариантов. Задается уровень притязаний, и поиск прекращается после нахождения первого объекта, соответствующего этому уровню. Уровень притязаний может быть понижен, когда долго не находится ни одной подходящей альтернативы.
Рандоминизированное испытание или исследование методом случайной выборки (Randomized trial). Исследование, призванное оценить пользу и вред лечения с помощью рандомизации как метода контроля. Через какое-то время две группы сравниваются по заданному критерию, например по показателю смертности, чтобы определить, было ли лечение эффективным. Рандомизация делает возможным контроль переменных – таких, как возраст, образование и здоровье, – которые могут приниматься в качестве альтернативных объяснений (помимо самого лечения) наблюдаемых различий между группами.
Раннее обнаружение (Early detection). Обследование людей без симптомов болезни с целью снижения заболеваемости или смертности. Раннее обнаружение (скрининг) – это не предупреждение заболевания. Скрининг означает выявление болезни, которая уже возникла, а предупреждение означает снижение вероятности возникновения болезни. Эти два термина путают еще и потому, что для обозначения скрининга иногда используют термин «вторичное предупреждение». Раннее обнаружение может снижать, а может и не снижать смертность. Например, при отсутствии эффективных методов лечения раннее обнаружение и последующее лечение не приведут к снижению смертности.
Распространенность (Prevalence). См. Базовый показатель.
Риск (Risk). Если неопределенность, ассоциируемая с событием, может быть количественно оценена на основе эмпирических наблюдений или каузального знания (проявление на физическом уровне), то такая неопределенность называется риском. Относительные частоты и вероятности – это способы выражения рисков. В отличие от повседневного использования этого термина риск не следует ассоциировать с причинением вреда; он может рассматриваться как позитивное, нейтральное или негативное событие. Авторство классического определения различия между известными рисками (риск) и неизвестными рисками (неопределенность) приписывается экономисту Фрэнку Найту. См. Неопределенность.
Синдром СНК (SIC syndrome). Ключевая проблема в здравоохранении, о которой должен знать каждый пациент. Большинство врачей:
• используют оборонительные медицинские практики (Самозащита);
• не понимают медицинской статистики (математическая Неграмотность);
• работают ради получения прибыли, а не ради излечения пациентов (Конфликт интересов).
Эти три фактора действуют совместно, приводя к выбору вторых наилучших методов лечения, гипердиагностированию и гиперлечению, что идет во вред пациентам.
Скрининг (Screening). См. Раннее обнаружение.
Снижение смертности (Mortality reduction). Мера пользы лечения, выраженная через количество спасенных жизней. Снижение смертности может быть представлено разными способами, в том числе как снижение относительного риска, снижение абсолютного риска и повышение продолжительности жизни. Применительно к скринингу показатели смертности – более уместные статистические показатели, чем коэффициенты выживаемости. См. Коэффициент выживаемости.
Социальное копирование страха (Social imitation of fear). Психологический принцип «бояться всего, чего боится твоя социальная группа», позволяет нам узнавать о всех опасностях, не подвергая им себя. Он защищает нас, когда приобретение личного опыта может привести к летальному исходу. В то же время он может заставлять нас бояться того, чего бояться не надо.
Специфичность (Specificity). Специфичность теста – это процент индивидов, которые были правильно классифицированы как не имеющие заболевания. Формально специфичность представляет собой условную вероятность Р (отрицательный результат/отсутствие заболевания) отрицательного результата теста при отсутствии заболевания. Специфичность и доля ложных положительных результатов в сумме дают 100 %.
Ссылочный класс (Reference class). Класс событий или объектов, с которым ассоциируются относительные частоты. При частотной интерпретации концепции вероятности не существует вероятности без конкретного ссылочного класса. Такой подход исключает использование вероятностей отдельных событий, которые по определению не уточняют ссылочный класс.
Степень доверия (Degrees of belief). Одна из трех интерпретаций вероятности (наряду с относительными частотами и проявлением на физическом уровне). Вероятность события является мерой субъективной веры индивида в то, что это событие имело место. Исторически степень доверия попала в теорию вероятности из залов суда, где часто рассматривалась степень доверия к показаниям свидетелей. Степень доверия ограничивается законами вероятности (в том числе тем, которое требует, чтобы вероятности в сумме составляли единицу), а это означает, что убежденности должны следовать этим законам, чтобы квалифицироваться как субъективные вероятности.
Страх перед пугающим риском (Dread-risk fear). Легко заставить людей бояться реальных или воображаемых ситуаций, в которых внезапно погибает сразу много людей, например при атаке 11 сентября. Благодаря выработавшемуся паттерну страха и бегства люди стараются избегать таких ситуаций. Напротив, довольно трудно заставить людей бояться ситуаций, в которых столько же или еще больше людей погибает в течение года, например в дорожных авариях или от курения. Страх перед пугающим риском, возможно, был в человеческой истории адаптивным в то время, когда наши предки жили небольшими группами, в которых внезапная смерть большого числа членов такой группы серьезно угрожала выживанию остальных.
