ОТ РЕШЕНИЙ К ВЫВОДАМ

Люди, которые не любят статистику, считают, что все эти модные проверки статистической значимости не имеют особого смысла. Они не правы. С другой стороны, люди, поклоняющиеся статистике, считают, что за каждым статистическим решением автоматически следует экспериментальный вывод. Они тоже не правы. Мы попытаемся показать, что истина находится между этими крайностями. Наш девиз: используйте статистику, но сделайте так, чтобы она стала вашей служанкой, а не вашей госпожой.

Игнорирование проверки на значимость

Предположим, что Флинер и Кернс не стали бы рассматривать нуль-гипотезу. Они решили бы расценивать любое различие в пользу ухода матери как подтверждающее их экспериментальную гипотезу. В таком случае они приняли бы различие 0,93 для младшей группы тоже как значимое. Это было бы довольно рискованно. При дальнейшем знакомстве с их статьей можно увидеть, что для самой младшей исследовавшейся группы детей (в возрасте от трех до пяти месяцев) различие оказалось равным 1,78 с противоположным знаком, т. е. плач был больше при уходе ассистентки. Таким образом, выбирая тактику постоянного игнорирования нуль-гипотезы, экспериментаторы вынуждены были бы прийти к подтверждению противоположной гипотезы, которая в данном случае выглядит довольно бессмысленно.

Мы можем сразу увидеть, к каким последствиям приведет противоположная тактика, при которой нуль-гипотеза никогда не отвергается. Польза от проверки нуль-гипотезы всегда видна сразу. Если куль-гипотеза окажется верной, экспериментальные выводы, не учитывающие ее, всегда будут ложными: будет считаться, что получила подтверждение либо экспериментальная гипотеза, либо противоположная ей гипотеза. Более того, когда нуль-гипотеза неверна и существует некоторое действительное различие в пользу того или иного условия, выводы тоже зачастую могут оказаться ложными. Предположим, что для младших детей бесконечный эксперимент показал небольшое преобладание плача при уходе матери. В любом конкретном эксперименте это различие вполне могло оказаться с противоположным знаком. Эта последняя ошибка будет делаться тем чаще, чем меньше надежность данных. Вообще говоря, в младшую группу входило только девять детей, так что надежность полученных по ним данных довольно сомнительна.