По ту сторону среднего. Как видеть мир таким, каким его показывают данные

Илья Лейн

По ту сторону среднего. Как видеть мир таким, каким его показывают данные

Введение

Начну с простого предположения. Нам лучше жить, когда решения опираются не только на уверенность, привычку и громкий голос в споре, но и на факты. Под фактами я имею в виду не красивую таблицу ради таблицы, а наблюдения, которые имеют отношение к вопросу. Под размышлением я имею в виду не торжественный вид человека у доски, а обычную работу головы: сравнить, проверить, спросить себя, что еще могло бы объяснить картину.

Это звучит почти обидно очевидно. Кто станет спорить с тем, что факты полезны? На практике спор начинается сразу. Одни факты замечают быстро, другие прячутся в способе подсчета. Один и тот же набор чисел может поддержать разумный вывод и, если его повернуть неудачно, привести к выводу прямо противоположному. Иногда ошибается не тот, кто врет. Ошибается тот, кто честно смотрит не туда.

Есть случаи, где числа ведут себя дружелюбно. Допустим, врач каждый месяц видит пациентов с раком легких и замечает, что среди них непропорционально много курильщиков. Когда в населении курит меньшинство, а среди больных курильщиков большинство, эта разница бросается в глаза. Она не доказывает все сама по себе, но заставляет задать правильный вопрос. И дальше, когда появляются исследования, механизмы и повторяющиеся результаты, картина становится убедительной.

Но не все данные так любезны. В медицине, демографии, экономике и бытовой статистике хватает ловушек, где первое объяснение оказывается самым соблазнительным и самым неверным. В одной старой истории исследователи смотрели на младенцев с низкой массой при рождении. Дети курящих матерей чаще рождались маленькими. Маленькие дети чаще умирали в первый месяц жизни. Казалось бы, вывод ясен. Но внутри группы маленьких детей внезапно получалось, что дети курящих матерей умирают реже. Из этого можно было бы сделать странный вывод, будто курение чем-то защищает таких младенцев.

На самом деле никакой защиты там не было. Была ошибка в том, как выделили группу и что потом сравнили внутри нее. Курение оставалось вредным. Просто способ смотреть на данные смешал разные причины низкой массы при рождении и создал видимость пользы. Такая ошибка особенно неприятна тем, что она не выглядит глупо снаружи. Таблица настоящая. Числа настоящие. Обман возникает не в цифрах, а в вопросе, который к ним задали.

Эта книга написана именно о таких местах. О моментах, когда здравый смысл дает сбой не потому, что человек глуп, а потому что наша интуиция плохо приспособлена к вероятностям, смещениям выборки и многомерным сравнениям. Мы уверены, что понимаем среднее. Мы думаем, что редкое легко отличить от обычного. Мы верим, что если показатель вырос, значит явление стало сильнее. Часто это правда. Но слово часто в статистике опасно. Оно усыпляет.

Я не хочу превращать читателя в человека, который на любой разговор отвечает: нужны данные. Это такой же плохой стиль мышления, как и полное пренебрежение числами. Данные нужны тогда, когда они помогают ответить на вопрос. И еще нужно понимать, откуда они взялись, кого не заметили, кого посчитали дважды, какую группу выбрали, что спряталось в среднем и почему красивый процент может означать почти ничего.

Хороший пример - разговоры о вакцинах, рисках и смертности. Представим сообщение: среди умерших от болезни большинство были привиты. Фраза звучит тревожно. Ее легко произнести по радио или в подкасте так, чтобы у слушателя внутри все сжалось. Но без базовых долей она почти ничего не говорит. Если привито почти все пожилое население, то даже эффективная вакцина не сделает привитых невидимыми в статистике смертей. Чтобы понять пользу или вред, надо сравнивать риски внутри групп, а не просто считать, кто попал в итоговую колонку.

Ошибка такого рода называется ошибкой базовой частоты. Название сухое, но жизнь у него довольно драматичная. Из-за этой ошибки люди неверно понимают медицинские тесты, судебные доказательства, страховые риски, спортивные прогнозы и новости. Человек видит процент, цепляется за него и забывает спросить, процент от чего. Иногда одного этого вопроса достаточно, чтобы громкое утверждение развалилось.

В старых газетах статистика долго жила в основном на спортивных страницах. Там были таблицы, очки, проценты попаданий, средние результаты. Потом числа постепенно перебрались в политику, здоровье, образование, транспорт, климат, преступность. Журналисты научились строить графики, исследователи открыли данные, программисты сделали инструменты, и теперь почти любой спор можно сопровождать диаграммой. Это хорошо. И это опасно. График придает уверенность даже слабому выводу.

Я буду пользоваться числами, но не буду требовать от читателя веры в них. Напротив, привычка недоверия здесь полезна. Не мрачного недоверия, где все куплено и никто ничего не знает. А спокойного рабочего недоверия: что именно измерили, как получили выборку, почему сравнили эти две группы, что изменится, если посмотреть иначе. Иногда после таких вопросов вывод останется на месте. Иногда станет сильнее. Иногда исчезнет.

Мне нравится подход, при котором пример не просто пересказывают, а собирают заново. Если кто-то утверждает, что распределение роста похоже на колокол, можно найти данные, построить график и увидеть, насколько похоже. Если кто-то говорит, что средний человек существует, можно взять набор измерений и проверить, найдется ли такой человек среди реальных людей. Проверка не убивает мысль. Она убирает лишнюю торжественность.

В этой книге мы будем идти от простых случаев к более неприятным. Сначала поговорим о нормальности. Не в медицинском и не в моральном смысле, а в статистическом. Что значит быть близким к среднему? Почему почти каждый человек по отдельному признаку может казаться обычным, а по совокупности признаков оказывается странным? Почему проектировать вещь под среднего человека почти то же самое, что проектировать ее ни для кого?

Потом мы увидим, как способ наблюдения искажает мир. Студенты учатся в более больших группах, чем показывает средний размер группы в отчете университета. Пассажир чаще попадает в длинный интервал между поездами, чем в короткий. Человек в социальной сети часто обнаруживает, что у его друзей больше друзей, чем у него. Это не заговор популярных людей. Это следствие того, как работает выборка.

Дальше появятся семейные размеры, рекорды, выбросы, причинность, справедливость, парадоксы и споры, где каждая сторона держит в руках настоящий кусок правды. Я не обещаю дать набор правил, который защитит от всех ошибок. Такого набора нет. Но после нескольких хороших примеров человек начинает узнавать знакомую форму ловушки. Он уже не так быстро принимает первый вывод. Он чаще спрашивает: а что здесь было выбрано? кто отсутствует? какое среднее скрывает разброс? почему редкое событие оказалось таким заметным?

Мне нравится мысль, что статистика не обязана быть холодной. Она начинается с очень человеческих вопросов. Почему мне всегда кажется, что поезд опаздывает? Почему все вокруг будто нормальные, а я нет? Почему хороший тест иногда пугает без причины? Почему один рекордсмен уходит от остальных так далеко, что это похоже на нарушение правил? В этих вопросах есть раздражение, зависть, страх, любопытство. Числа не отменяют этих чувств. Они помогают не дать им рулить выводом.

Правила чтения будут простыми. Не нужно заранее знать много математики. Когда понадобится формула, я объясню ее через пример. Когда понадобится график, он будет работать как картинка, а не как экзамен. Если где-то появится среднее, мы спросим, кого оно представляет. Если появится процент, спросим, от какой базы он посчитан. Если появится удивительный вывод, не будем сразу выбрасывать его и не будем сразу верить. Сначала посмотрим, какая дорога к нему привела.

И еще одно. Я не считаю данные последним словом в человеческих делах. Решение может зависеть от ценностей, цены ошибки, свободы, справедливости, доверия и от того, кто несет последствия. Но когда спор касается того, что происходит в мире, числа имеют право войти в комнату. Только пусть они входят не как начальник, а как свидетель. Свидетеля можно допрашивать.

Начнем с вопроса, который кажется почти детским: нормальный ли вы человек. Ответ неприятно короткий. Скорее всего, нет. Утешение в том, что остальные тоже нет.

Глава 1 — Нормальных людей не завезли

Что значит быть нормальным? В обычном разговоре это слово живет сразу в двух местах. С одной стороны, нормальный - это близкий к среднему. Рост примерно как у большинства, вес без резких крайностей, руки не слишком короткие, характер без броских углов. С другой стороны, нормальный - это распространенный. Если такое бывает у многих, значит, ничего особенного. Если встречается редко, значит, странность.

Мы привыкли думать, что эти два смысла почти совпадают. Близко к среднему - значит часто. Далеко от среднего - значит редко. Для одного признака это обычно верно. Рост взрослых людей, например, довольно хорошо ведет себя как школьная картинка про колокол: много людей около середины, меньше людей по краям, совсем мало людей на дальних концах. Если взять взрослое население и измерить рост, большинство окажется где-то рядом со средним значением.

Но стоит измерять не один признак, а несколько, привычная мысль начинает портиться. При десяти признаках человек, близкий к среднему сразу по всем десяти, становится редкостью. При сотне признаков почти исчезает. При тысячах способов отличаться от других выражение нормальный человек превращается в удобную выдумку. В математическом смысле каждый из нас далеко от среднего по множеству направлений.

Это не психологическая утешительная фраза. Не плакат на стене кабинета школьного психолога. Речь о простой арифметике. Если по одному измерению примерно четверть людей попадает в узкую область около среднего, то по двум независимым измерениям в обе области попадет уже около одной шестнадцатой. По трем - еще меньше. По десяти - почти никто. Даже если признаки связаны между собой, общая картина остается такой же: средний человек испаряется, когда его ищут целиком.

Начнем с тела, потому что тело удобно измерять. У армии есть для этого особый талант. Военные могут не знать, как сделать мир добрее, но знают, как назвать расстояние от одной костной точки до другой. В начале 2010-х годов в США измерили несколько тысяч военнослужащих. Измеряли рост, длину рук, окружности, высоты, ширины, расстояния между ориентирами, о которых большинство людей никогда не слышали. Вышел набор из десятков телесных параметров.

Возьмем рост. Если построить распределение отдельно для мужчин и женщин, получаются две знакомые горки. Они сдвинуты относительно друг друга, но обе похожи на колокол. Много людей возле середины, меньше по краям. Такую форму часто описывают гауссовой кривой. За названием стоит Карл Фридрих Гаусс, но сама идея не требует портрета математика на стене. Представьте правило: чем дальше значение от середины, тем быстрее падает его вероятность. Рядом с серединой людей много, далеко от нее мало.

Удивительно не то, что рост можно нарисовать кривой. Удивительно, что такая простая кривая часто прилично описывает сложную живую вещь. Человеческий рост зависит от наследственности, питания, болезней, гормонов, условий детства, случайностей развития и еще от множества мелких причин. Никакая одна причина не держит все в руках. Но когда много небольших влияний складываются, результат часто приближается к колоколу.

Здесь работает мысль, которую в учебниках называют центральной предельной теоремой. Ее можно сказать без торжественности. Если сложить много случайных вкладов, каждый из которых не слишком велик по сравнению с остальными, сумма часто ведет себя как гауссова кривая. Не всегда идеально. Мир не обязан подчиняться удобной формуле. Но довольно часто этого хватает, чтобы модель оказалась полезной.

Представьте рост как сумму маленьких прибавок и убавок. Один ген чуть прибавил. Детская болезнь чуть отняла. Питание в важный период прибавило. Еще десятки факторов сделали свои мелкие ставки. У одного человека случайно набралось больше плюсов, у другого больше минусов, у большинства плюсы и минусы частично погасили друг друга. В результате выходит не хаос, а знакомая форма.

Такая картина не доказывает, что каждый фактор действительно складывается ровно как монетки в банке. Биология сложнее. Вклады могут быть связаны. Один фактор может усиливать другой. Что-то включается только при определенных условиях. Но для формы распределения не всегда нужна полная простота. Достаточно, чтобы ни один вклад не был чудовищно сильнее остальных и чтобы взаимодействия не разнесли систему в разные стороны.

Теперь полезно сменить способ смотреть на распределение. Гистограмма показывает, сколько людей попало в каждый интервал. Есть другой вид графика: накопленная кривая, или функция распределения. Она отвечает на вопрос: какая доля людей имеет значение не больше этого? Если женщина ростом 160 сантиметров выше или равна 34 процентам женщин в выборке, ее процентильный ранг равен 34. Если мужчина ростом 180 сантиметров выше или равен 75 процентам мужчин, его ранг 75.

Процентили хороши тем, что сравнение становится спокойнее. Не нужно спорить, где именно у гистограммы пик и насколько шумит каждый столбик. Можно смотреть, как быстро кривая поднимается от нуля к ста процентам. Если модель и данные идут рядом, значит модель ведет себя прилично. Если расходятся, надо понять, почему. Расхождение не означает, что люди неправильные. Это модель не дотянулась до людей.

Эта оговорка кажется мелкой, но она нужна. В истории статистики часто чувствуется странная привычка: модель как будто идеальна, а мир от нее отклоняется. В реальной жизни все наоборот. Мир не сдает экзамен модели. Это модель пытается быть достаточно полезной, чтобы мы не утонули в деталях. Когда она не справляется, ее надо поправить или выбросить, а не ругать данные за непослушание.

В армейских измерениях почти все параметры тела довольно хорошо похожи на гауссовы распределения. Не идеально, но достаточно хорошо для многих задач. Высота подколенной точки, длина предплечья, окружности, ширины - у каждого признака есть своя середина, свой разброс, свои маленькие неровности. И тут легко сделать неверный шаг. Раз каждый признак по отдельности имеет понятную середину, значит можно собрать из этих середин среднего человека. А потом под него проектировать одежду, кресло, кабину, рабочее место.

Именно эта мысль когда-то дорого стоила конструкторам. В середине прошлого века один исследователь ВВС США задал простой вопрос: существует ли средний летчик? Не в смысле средних способностей, а в смысле тела. Если взять несколько телесных измерений и определить для каждого середину, найдутся ли люди, которые близки к середине по всем измерениям сразу?

Он взял десять параметров, важных для одежды и оборудования. Рост, окружность груди, длину рукава, высоту промежности, другие размеры. Для каждого параметра определил область примерно около среднего. Потом начал отсеивать людей. Сначала оставил тех, кто близок к среднему по росту. Из них оставил тех, кто близок к среднему по окружности груди. Потом по длине рукава. И так дальше.

Результат был неприятный. На первых шагах людей оставалось еще достаточно. Потом число быстро падало. К десятому измерению не осталось никого. Ни одного человека, который был бы примерно средним сразу по всем десяти параметрам. Если сшить форму или построить кабину под такого среднего человека, вещь будет вроде бы разумной на бумаге и плохо подходящей почти каждому настоящему человеку.

Эта история важна не только для армии. Она объясняет, почему стандартный размер часто никому не подходит по-настоящему. Почему стул удобен десять минут, а потом спина начинает торговаться. Почему защитная маска оставляет щели на одних лицах и давит другим. Почему телефон, который дизайнер держал в своей ладони, становится неудобным для человека с меньшей рукой. Среднее значение по одному параметру полезно. Средний человек по многим параметрам - мираж.

Можно повторить тот же опыт на более свежих данных и получить почти тот же ответ. Берем тысячи измеренных людей. Выбираем десять телесных признаков. Для каждого оставляем тех, кто находится рядом со средним. На финише снова пусто. Особенно выразительно то, что пусто не потому, что люди какие-то чрезмерно разные. По отдельности каждый признак выглядит вполне обычным. Пустота появляется из-за накопления условий.

Представьте, что вас пригласили пройти через десять дверей. Каждая дверь открыта примерно для четверти людей. Через первую вы, может быть, прошли. Через вторую тоже. Но шанс пройти через все десять быстро становится маленьким. Никакой драматической странности в вас для этого не требуется. Достаточно быть немного выше среднего здесь, чуть ниже там, шире в одном месте, уже в другом, и вот вы уже не подходите под образ среднего тела.

С телом все видно. Но та же логика работает с характером. Психологи давно пытаются измерять устойчивые черты личности. Один из распространенных подходов говорит о пяти больших чертах: экстраверсия, эмоциональная устойчивость, доброжелательность, добросовестность и открытость опыту. Названия не идеальны, но они понятны настолько, насколько вообще могут быть понятны попытки измерить характер анкетой.

В таких анкетах человеку дают утверждения вроде: мне легко среди людей, я часто беспокоюсь, я довожу дела до конца, я интересуюсь чужими проблемами, мне нравятся новые идеи. Ответы переводят в баллы. По каждому признаку получается шкала. Кто-то выше среднего по экстраверсии, кто-то ниже. Кто-то более добросовестен, кто-то чаще бросает вещи на пол и обещания на полпути.

Если построить распределения этих баллов, часть из них тоже напоминает колокол. Часть скошена, потому что люди не всегда честно признаются в неприятных качествах. Вопрос я оскорбляю людей не вызывает очереди желающих поднять руку. Социально желательные ответы подталкивают людей в одну сторону. Но для нашей темы точная форма не так важна. Важно другое: по каждому признаку можно определить область около среднего и посмотреть, сколько людей окажутся там сразу по всем пяти.

Ответ снова скромный. По одному признаку около среднего находится заметная доля людей. По двум - меньше. По пяти - совсем мало. Большинство людей оказывается далеко от среднего хотя бы по нескольким чертам. Один слишком замкнут по сравнению с серединой. Другой тревожен. Третий чрезмерно аккуратен или, наоборот, живет так, будто календарь и полка с документами его лично оскорбили. Почти у каждого найдется свой набор отклонений.

Слово отклонение здесь нехорошее. Оно звучит так, будто есть правильная линия, а человек от нее ушел. Я использую его только как техническое слово: расстояние от среднего значения. Никакого морального суда в нем нет. Если вы очень открыты новому опыту, это отклонение. Если вы совсем не любите новое, тоже. Если вы любите людей больше, чем средний участник анкеты, это такое же численное отличие, как длинная стопа или короткое предплечье.

Можно даже посчитать грубую странность. Берем набор признаков и считаем, по скольким из них человек находится вне области около среднего. По пяти личностным чертам почти никто не оказывается средним везде. Большинство странно в нескольких отношениях. Если взять десятки телесных измерений, странностей станет много. При сотнях отношений и пропорций каждый набирает длинный список.

Сначала это кажется смешным: у одного человека странная длина руки относительно ноги, у другого необычное отношение окружности талии к окружности груди, у третьего редкая комбинация ширины плеч и высоты сидения. Но именно такие мелочи решают, подходит ли человеку одежда, удобно ли сидеть в кресле, безопасно ли пристегиваться ремнем, легко ли работать с инструментом. Странность перестает быть отвлеченным словом и становится зазором между телом и предметом.

Если признаков много, появляется еще один неожиданный результат. Все не просто странные. Все странные примерно в одинаковой степени, если считать достаточно много способов отличаться. У одного человека больше крайностей в одних местах, у другого в других. Но общее число отличий от среднего стремится к довольно узкому диапазону. Самый нормальный и самый необычный оказываются ближе друг к другу, чем кажется.

Это математическая мысль, и ее легко неправильно употребить. Нельзя сказать человеку, которому мир каждый день мешает жить: не переживайте, все одинаково странные. Мир относится к странностям не одинаково. Одни отличия почти никто не замечает. Другие сразу бросаются в глаза. Одни не мешают пользоваться вещами. Другие превращают обычную дверь, рабочий стол, защитные очки или школьное расписание в постоянную мелкую борьбу.

Если у вас необычно высоко расположена какая-нибудь костная точка возле лодыжки, никто, скорее всего, не будет об этом шутить. Если у вас заметно необычная форма лица, люди могут помнить это раньше имени. Если вы интроверт, вас могут считать спокойным и вдумчивым, а могут считать недостаточно активным, хотя работа от этого не становится хуже. Если вы тревожны, мир не всегда скажет: у вас такая точка на шкале. Он чаще скажет: соберитесь.

Здесь статистика сталкивается с дизайном и властью. Когда вещь рассчитана на среднего мужчину определенного роста и телосложения, она хуже подходит женщинам, детям, невысоким мужчинам, высоким людям, людям с другой пропорцией тела. Автомобильный ремень, бронежилет, медицинская маска, перчатки, смартфон, кафедра для лекций - все это может быть почти незаметно удобным для одних и каждый день неудобным для других.

Особенно коварно то, что неудобство часто записывают на счет человека. Если вещь вам не подходит, говорят: у вас нестандартная фигура. Если рабочая среда вам мешает, говорят: вы плохо адаптируетесь. Если расписание, шум, постоянные встречи и требование немедленно отвечать выбивают вас из работы, говорят: надо развивать гибкость. Иногда человек действительно может что-то изменить. Но иногда предмет или правило просто плохо спроектированы.

Миф о среднем человеке удобен производителю. Он позволяет сделать одну форму, один размер, одну инструкцию, один график. Но человек приходит не как набор средних значений. Он приходит целиком. И если система держится на предположении, что большинство людей близки к среднему во всем, система начинает удивляться реальным людям. Они все время не туда садятся, не так надевают, не помещаются, жалуются, устают, ошибаются.

Хороший дизайн начинается с признания разброса. Не с красивой фразы про разнообразие, а с простой инженерной честности: люди разные по многим измерениям сразу. Регулируемое сиденье лучше среднего сиденья. Несколько размеров лучше одного универсального. Интерфейс, который можно настроить, лучше интерфейса, где дизайнер решил за всех. Правило, допускающее разные способы работать, часто лучше правила, которое награждает один темперамент.

То же относится к тому, как мы думаем о себе. Человек часто сравнивает свою внутреннюю жизнь с чужой внешней витриной. Он знает свои странности подробно: как устает, чего боится, где прокрастинирует, в чем завидует, что не умеет объяснить. Про других он знает меньше. Снаружи многие выглядят ближе к среднему, чем есть на самом деле. Статистика здесь выполняет полезную грубую работу: напоминает, что нормальность целиком почти никому не достается.

Но не надо делать из этого сладкий вывод. Фраза все странные не отменяет того, что одни странности наказываются сильнее. Человек с редкой болезнью, человек с инвалидностью, человек с телом, под которое не делают одежду, человек с нервной системой, которой тяжело в обычной школе, не получает равную долю странности. Он получает больше трения. Математика может сказать, что отклонения есть у всех. Общество решает, какие из них станут проблемой.

Поэтому полезнее говорить так: среднего человека нет, а реальные люди требуют запаса. Запаса в размерах, времени, правилах, способах объяснения, вариантах доступа. Когда мы строим систему без запаса, она выглядит аккуратно только на схеме. Потом в нее приходят живые люди, и начинается ремонт на ходу.

Эта мысль применима шире, чем кажется. В образовании средний ученик - опасная фигура. Один быстро понимает текст, но плохо считает в уме. Другой легко решает задачи, но теряется в длинной инструкции. Третий молчит не потому, что не знает, а потому что ему нужно больше времени. Если учить среднего ученика, часть класса будет скучать, часть тонуть, а учитель будет думать, что проблема в дисциплине.

В медицине средний пациент тоже не приходит на прием. Приходит человек с возрастом, привычками, страхами, сопутствующими болезнями, деньгами на лекарства или без них, готовностью следовать рекомендациям или усталостью от рекомендаций. Средняя эффективность лечения нужна, но она не заменяет вопроса: что происходит именно с этим человеком и к какой группе он ближе?