Подведем итог. Выбор граничного значения нельзя делать только с помощью методов статистики; нужно рассматривать конкретную ситуацию. Когда проводится эксперимент, в котором сравнивается эффективность нового и существующего лекарств, выбор граничного значения 0,05 означает, что с вероятностью в 5 % будет сделан ошибочный вывод об эффективности лекарства. Какие последствия это повлечет? Имеет ли новое лекарство серьезные побочные эффекты? Дороже ли новое лекарство, чем то, что уже используется? Ответы на эти вопросы крайне важны при выборе оптимального граничного значения.
Однако верно и то, что во многих случаях значение 0,05 выбирается без какого-либо анализа. Это происходит потому, что для этого значения уже рассчитаны различные статистические показатели, которые можно найти в справочных таблицах. Когда много лет назад эти величины рассчитывались с помощью примитивных средств, в таблицы заносились лишь значения, соответствующие определенным вероятностям, в частности 0,001; 0,005; 0,01; 0,05; 0,10. Из возможных табличных значений в качестве границы, отделяющей «обычное» от «необычного», чаще всего выбиралось именно 0,05. Преимущество этого значения в том, что это круглое число в нашей десятичной системе счисления. Если бы у нас на руках было по шесть пальцев, то в качестве граничного значения было бы естественно выбрать 0,06.
Глава 5
Что лучше? Что эффективнее? Как формировать выборки для ответов на подобные вопросы
Статистику необходимо использовать тогда, когда для ответа на вопрос нужно собрать и проанализировать данные. К таким вопросам относятся, например, вопросы об эффективности вакцины или лекарства, о прочности нового способа сварки и другие.
Как правило, сбор данных — трудоемкая и дорогостоящая операция. Следует тщательно продумать, каков оптимальный способ решения этой задачи, позволяющий потратить минимум ресурсов. Кроме того, почти никогда не удается получить все необходимые данные и нужно знать, как извлечь из них максимальную выгоду. Не стоит забывать и о вариации данных, которые не подчиняются строгим математическим законам, и при одних и тех же исходных данных результаты могут различаться.
Если нужно ответить на вопрос, снижает ли регулярный прием определенной дозы аспирина вероятность инфаркта, это можно сделать на основе рассуждений о действии аспирина на организм, однако во многих случаях реальность преподносит немало сюрпризов. Точнее всего на этот вопрос можно ответить, если собрать экспериментальные данные. Нужно сформировать две группы людей, обладающих как можно более схожими признаками, одной группе прописать аспирин, другой — нет, после чего сравнить результаты. Нам известно, что не все участники исследования одинаковы, поэтому реакция на аспирин у них будет различаться. Нужно учесть все эти факторы и сделать корректные выводы, указав степень их надежности. Именно этим и занимается статистика.
