Есть большая ложь а есть статистика. Ложь, наглая ложь и статистика

Марк ТВЕН

Законы теории вероятностей не являются абстрактными, а математически выражают реальные закономерности массовых случайных явлений природы.

Разработка методов регистрации, описания и анализа статистических экспериментальных данных, получаемых в результате наблюдения массовых случайных явлений, составляет предмет МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ.

1

Определение закона распределения случайной величины по статистическим данным.

Так как на практике приходится иметь дело с ограниченным количеством экспериментальных данных, то результаты наблюдений всегда будут содержать элемент случайности.

Поэтому возникает задача сглаживания статистических данных и описания их с помощью простых аналитических зависимостей.

2

Проверка правдоподобия гипотез.

Эта задача связана с предыдущей. Например, она может отвечать на вопрос: согласуются ли результаты эксперимента с гипотезой о том, что случайная величина подчиняется данному закону распределения?

3

ждение неизвестных параметров распредел

Часто необходимо определить не сам закон распределения СВ на основе экспериментальных данных, а некоторые числовые характеристики ПриСВ.малом числе опытов определяются только «оценочные» значения этих параметров, т.е. такие приближенные значения, которые приводят в среднем к меньшим ошибкам, чем

Отдел маркетинга швейной фабрики прове анкетирование 100 покупателей. В числе вопросов анкеты были вопросы о мужских костюмах. Обработка анкет дала следующие результаты о предпочтении:

По месту изготовления: 40 % - отечественные, 60 % - импортные.

2. По стоимости в долларах США:

«Существуют три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика». Эта фраза, приписанная Марком Твеном премьер-министру Великобритании Бенджамину Дизраэли, неплохо отражает отношение большинства к математическим закономерностям. Действительно, теория вероятностей порой подкидывает удивительные факты, в которые сложно поверить с первого взгляда - и которые, тем не менее, подтверждены наукой.

⚠ Проблема Монти Холла

Именно эту задачу в фильме «Двадцать одно» предложил студентам хитрый профессор MIT. Дав верный ответ, главный герой попадает в команду блестящих молодых математиков, обыгрывающих казино в Лас-Вегасе.

Классическая формулировка звучит так: «Допустим, некоему игроку предложили поучаствовать в известном американском телешоу Let’s Make a Deal, которое ведет Монти Холл, и ему необходимо выбрать одну из трех дверей. За двумя дверьми находятся козы, за одной - главный приз, автомобиль, ведущий знает расположение призов. После того, как игрок делает свой выбор, ведущий открывает одну из оставшихся дверей, за которой находится коза, и предлагает игроку изменить свое решение. Стоит ли игроку согласиться или лучше сохранить свой первоначальный выбор?»

Вот типичный ход рассуждений: после того, как ведущий открыл одну из дверей и показал козу, игроку остается выбрать между двумя дверями. Машина находится за одной из них, значит, вероятность ее угадать составляет ½. Так что нет разницы - менять свой выбор или нет. И тем не менее, теория вероятностей гласит, что можно увеличить свои шансы на выигрыш, изменив решение. Разберемся, почему это так.

Для этого вернемся на шаг назад. В тот момент, когда мы сделали свой изначальный выбор, мы разделили двери на две части: выбранная нами и две остальные. Очевидно, что вероятность того, что автомобиль прячется за «нашей» дверью, составляет ⅓ - соответственно, автомобиль находится за одной из двух оставшихся дверей с вероятностью ⅔. Когда ведущий показывает, что за одной из этих дверей - коза, получается, что эти ⅔ шанса приходятся на вторую дверь. А это сводит выбор игрока к двум дверям, за одной из которых (изначально выбранной) автомобиль находится с вероятностью ⅓, а за другой - с вероятностью ⅔. Выбор становится очевидным. Что, разумеется, не отменяет того факта, что с самого начала игрок мог выбрать дверь с автомобилем.

⚠ Задача трех узников

Парадокс трех узников схож с проблемой Монти Холла, хотя действие разворачивается в более драматических условиях. Трое заключенных (А, Б и В) приговорены к смертной казни и помещены в одиночные камеры. Губернатор случайным образом выбирает одного из них и дает ему помилование. Надзиратель знает, кто из троих помилован, но ему велено держать это в тайне. Узник A просит стражника сказать ему имя второго заключенного (кроме него самого), который точно будет казнен: «если Б помилован, скажи мне, что казнен будет В. Если помилован В, скажи мне, что казнен будет Б. Если они оба будут казнены, а помилован я, подбрось монету, и скажи любое из этих двух имен». Надзиратель говорит, что будет казнен узник Б. Стоит ли радоваться узнику А?

Казалось бы, да. Ведь до получения этой информации вероятность смерти узника А составляла ⅔, а теперь он знает, что один из двух других узников будет казнен - значит, вероятность его казни снизилась до ½. Но на самом деле узник А не узнал ничего нового: если помилован не он, ему назовут имя другого узника, а он и так знал, что кого-то из двоих оставшихся казнят. Если же ему повезло, и казнь отменили, он услышит случайное имя Б или В. Поэтому его шансы на спасение никак не изменились.

А теперь представим, что кто-то из оставшихся узников узнает о вопросе узника А и полученном ответе. Это изменит его представления о вероятности помилования.

Если разговор подслушал узник Б, он узнает, что его точно казнят. А если узник В, то вероятность его помилования будет составлять ⅔. Почему так произошло? Узник А не получил никакой информации, и его шансы на помилование по-прежнему ⅓. Узник Б точно не будет помилован, и его шансы равны нулю. Значит, вероятность того, что на свободу выйдет третий узник, равна ⅔.

⚠ Парадокс двух конвертов

Этот парадокс стал известен благодаря математику Мартину Гарднеру, и формулируется следующим образом: «Предположим, вам с другом предложили два конверта, в одном из которых лежит некая сумма денег X, а в другом - сумма вдвое больше. Вы независимо друг от друга вскрываете конверты, пересчитываете деньги, после чего можете обменяться ими. Конверты одинаковые, поэтому вероятность того, что вам достанется конверт с меньшей суммой, составляет ½. Допустим, вы открыли конверт и обнаружили в нем $10. Следовательно, в конверте вашего друга может быть равновероятно $5 или $20. Если вы решаетесь на обмен, то можно подсчитать математическое ожидание итоговой суммы - то есть, ее среднее значение. Она составляет 1/2х$5+1/2×20=$12,5. Таким образом, обмен вам выгоден. И, скорее всего, ваш друг будет рассуждать точно так же. Но очевидно, что обмен не может быть выгоден вам обоим. В чем же ошибка?»

Парадокс заключается в том, что пока вы не вскрыли свой конверт, вероятности ведут себя добропорядочно: у вас действительно 50-процентный шанс обнаружить в своем конверте сумму X и 50-процентный - сумму 2X. И здравый смысл подсказывает, что информация об имеющейся у вас сумме не может повлиять на содержимое второго конверта.

Тем не менее, как только вы вскрываете конверт, ситуация кардинально меняется (этот парадокс чем-то похож на историю с котом Шредингера, где само наличие наблюдателя влияет на положение дел). Дело в том, что для соблюдения условий парадокса вероятность нахождения во втором конверте большей или меньшей суммы, чем у вас, должна быть одинаковой. Но тогда равновероятно любое значение этой суммы от нуля до бесконечности. А если равновероятно бесконечное число возможностей, в сумме они дают бесконечность. А это невозможно.

Для наглядности можно представить, что вы обнаруживаете в своем конверте один цент. Очевидно, что во втором конверте не может быть суммы вдвое меньше.

Любопытно, что дискуссии относительно разрешения парадокса продолжаются и в настоящее время. При этом предпринимаются попытки как объяснить парадокс изнутри, так и выработать наилучшую стратегию поведения в подобной ситуации. В частности, профессор Томас Кавер предложил оригинальный подход к формированию стратегии - менять или не менять конверт, руководствуясь неким интуитивным ожиданием. Скажем, если вы открыли конверт и обнаружили в нем $10 - небольшую сумму по вашим прикидкам - стоит его обменять. А если в конверте, скажем, $1 000, что превосходит ваши самые смелые ожидания, то меняться не надо. Эта интуитивная стратегия в случае, если вам регулярно предлагают выбирать два конверта, дает возможность увеличить суммарный выигрыш больше, чем стратегия постоянной смены конвертов.

⚠ Парадокс мальчика и девочки

Этот парадокс был также предложен Мартином Гарднером и формулируется так: «У мистера Смита двое детей. Хотя бы один ребенок - мальчик. Какова вероятность того, что и второй - тоже мальчик?»

Казалось бы, задача проста. Однако если начать разбираться, обнаруживается любопытное обстоятельство: правильный ответ будет отличаться в зависимости от того, каким образом мы будем подсчитывать вероятность пола другого ребенка.

💬 Вариант 1

Рассмотрим все возможные комбинации в семьях с двумя детьми:

1. Девочка/Девочка
2. Девочка/Мальчик
3. Мальчик/Девочка
4. Мальчик/Мальчик

Вариант девочка/девочка нам не подходит по условиям задачи. Поэтому для семьи мистера Смита возможны три равновероятных варианта - а значит, вероятность того, что другой ребенок тоже окажется мальчиком, составляет ⅓. Именно такой ответ и давал сам Гарднер первоначально.

💬 Вариант 2

Представим, что мы встречаем мистера Смита на улице, когда он гуляет с сыном. Какова вероятность того, что второй ребенок - тоже мальчик? Поскольку пол второго ребенка никак не зависит от пола первого, очевидным (и правильным) ответом является ½.

Почему так происходит, ведь, казалось бы, ничего не изменилось?

Все зависит от того, как мы подходим к вопросу подсчета вероятности. В первом случае мы рассматривали все возможные варианты семьи Смита. Во втором - мы рассматривали все семьи, подпадающие под обязательное условие «должен быть один мальчик». Расчет вероятности пола второго ребенка велся с этим условием (в теории вероятностей это называется «условная вероятность»), что и привело к результату, отличному от первого.

Эта статья была автоматически добавлена из сообщества

«Ложь, наглая ложь и статистика » (полный вариант: Существуют три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика , англ. There are three kinds of lies: lies, damned lies, and statistics ) - высказывание, приписываемое премьер-министру Великобритании Бенджамину Дизраэли , а известность оно получило благодаря Марку Твену после публикации «Главы моей автобиографии» в журнале North American Review 5 июля 1907 г. : «Цифры обманчивы, - писал он, - я убедился в этом на собственном опыте; по этому поводу справедливо высказался Дизраэли: „Существует три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика“». Однако этой фразы нет в работах Дизраэли. Также она не была известна ни при его жизни, ни вскоре после смерти. С точки зрения современных представлений наиболее вероятной кандидатурой на авторство является Чарльз Дилк (1843-1911).

Это высказывание, помимо Дизраэли, приписывали также и многим другим: журналисту и политику Генри Лабушеру (1831-1912) и Леонарду Кортни (1832-1918), который использовал эту фразу в 1895 году. Два года спустя он стал президентом Королевского статистического общества .

Сейчас известно, что впервые фраза использована в письме, написанном 8 июня 1891 года и опубликованном 13 июня 1891 года в National Observer(p.93(-94): NATIONAL PENSIONS London, 8th June, 1891): «Сэр, … очень остроумно замечено, что существует три вида лжи: первая - неправда, вторая - прямая ложь, и, наконец, самое страшное - это статистика». Чуть позже, в октябре 1891, в журнале Notes and Queries человек под псевдонимом «St Swithin» прислал вопрос об авторстве этой фразы, что указывает на ее широкое распространение уже в те дни. В октябре 1891, Charles W. Dilke, без какой-либо ссылки на автора, дважды использовал это высказывание. «Сэр Charles Dilke (1843-1911) на днях сказал, что, по его мнению, „ложь“ можно классифицировать по возрастающей степени, как: невинная ложь, ложь и статистика» (The Bristol Mercury and Daily Post, Monday, October 19 1891 г.). Dr. E.R.L. Gould, который использовал эту фразу в 1892 г., также ссылался на авторство Charles Dilke: "Сэр Charles Dilke в определенном смысле был прав, сказав: «Есть три уровня лжи, - выдумка, ложь и статистика …» .

Как упоминает Роберт Гиффен (Robert Giffen - помощник редактора журнала The Economist и в 1882-84 - президент Статистического Общества) в 1892 г., высказывание «о статистике» лишь интерпретация фразы «Есть старая шутка о том, что существует три вида лжецов: обычные обманщики, возмутительные лжецы и научные эксперты. Позже стали говорить несколько иначе: есть три степени лжи: ложь, бессовестная ложь и статистика». .

Возникновение оригинала («про экспертов») приписывают более раннему периоду, чем высказывание «про статистику», а именно в журнале Nature от 26 ноября 1885 г. (заметим, что Дизраэли к этому моменту уже умер) на 74 стр. находим: «…одному известному адвокату, в настоящее время - судье, пришло в голову разделить свидетелей на три группы: простые лжецы, проклятые лгуны, и эксперты».

Примечания

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Ложь, наглая ложь и статистика" в других словарях:

Самая точная из всех лженаук. Джин Ко Статистика может доказать что угодно, даже правду. Ноэл Мойнихан Статистика есть наука о том, как, не умея мыслить и понимать, заставить делать это цифры. Василий Ключевский Статистика все равно что купальник …

Ложь бывает четырех видов: ложь, наглая ложь, статистика и цитирование. Не следует беззастенчиво лгать; но иногда необходима уклончивость. Маргарет Тэтчер Верь только половине того, что видишь, и ничему из того, что слышишь. Английская пословица… … Сводная энциклопедия афоризмов

Гистограмма (метод графических изображений) У этого термина существуют и другие значения, с … Википедия

Статистика - (Statistics) Статистика это общетеоретическая наука, изучающая количественные изменения в явлениях и процессах. Государственная статистика, службы статистики, Росстат (Госкомстат), статистические данные, статистика запросов, статистика продаж,… … Энциклопедия инвестора

- (1835 1910 гг.) американский писатель Ад единственная действительно значительная христианская община во Вселенной. Банкир это человек, который одолжит вам зонтик в солнечную погоду и отберет его в тот самый момент, когда начинается дождь. Билл… … Сводная энциклопедия афоризмов

Цитата: неверное повторение чужих слов. Амброз Бирс Цитата это риск под чужую ответственность. Владислав Гжещик Если тебя цитируют ты уже кто то. Если у тебя крадут ты человек выдающийся. Но настоящая слава начинается лишь тогда, когда тебе… … Сводная энциклопедия афоризмов

Гарри Каспаров Гарри Кимович Каспаров Гарри Каспаров, 2007 год Дата рождения: 13 апреля 1963 (46 лет) Место рождения … Википедия

Каков процент подтасовки статистических данных в научных работах по психологии, какие ошибки выявила программа проверки и чем она похожа на Т9, выяснил сайт.

Программы могут не только постмодернистские тексты песен, путь в Лондонском метро, моделировать процессы и в банке, но и искать ошибки в работах нечестных или невнимательных психологов. сайт рассказывает, как компьютер выявляет неточности в научных работах и к чему это может привести.

Блеск и нищета современной психологии

Балансируя между «житейскими мудростями» и философско-метафизическими категориями на тоненькой ниточке непротиворечивых данных, «наука о душе» постоянно подвергается опасности перегибов. Копаться во внутреннем мире людей (если не рассматривать анатомическую сторону вопроса) никогда не было просто, поэтому исследования психологов с трудом поддаются верификации. Имея очень субъективный предмет изучения, психология некоторыми своими отраслями и разделами пересекается с медициной и нейробиологией, а другими выходит за грань научного: даже доктор психологических наук и заместитель директора Института психологии РАН Андрей Юревич определил место психологии между наукой и паранаукой. Даже примененные по всем правилам научной методологии, подходы психологии порой не дают удовлетворительных результатов. Если в более тщательной и долгой работе с одним человеком можно предположить уникальность случая и заявить, что экстраполировать выводы на всех людей нельзя, то в большой группе трудно понять, какое в действительности значение имеют для каждого участника исследования унифицированные вопросы и ответы. К тому же, у испытуемых всегда могут быть внутренние причины скрывать какую-либо информацию и отвечать на вопросы не до конца честно. Поэтому рефлексию (обращение внимания человека внутрь себя) нельзя считать инструментом, позволяющим добыть абсолютно достоверную информацию. о компьютерном алгоритме, который выявил потенциальные ошибки в почти восьми тысячах психологических статей (и это только в период с 1985 по 2013 год и только в восьми научных психологических журналах) сработала как палка, разворошившая осиное гнездо, и без того неспокойное из-за постоянных споров. Под руководством Мишель Нюйтен было проанализировано 30 717 статей, из них 16 695 использовали статистические данные. В половине из этих работ была как минимум одна предполагаемая статистическая ошибка, на которую указала программа.

Когда исследование проводится на большой группе испытуемых, для обработки используются статистические методы. Популярное высказывание «существует три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика», авторство которого так туманно, что более ста лет назад Марк Твен приписал его Бенджамину Дизраэли (но уже не был уверен, откуда оно на самом деле пошло), не так уж далеко от истины. В области человеческого знания, где так сложно создавать теории, обладающие достоверной предсказательной силой (вспомните того же Зигмунда Фрейда или Альфреда Адлера), риск случайной ошибки и соблазн сознательной «подгонки» действительного результата под желаемый довольно высок.

Как компьютер «поймал с поличным» нечестных психологов

Программа, которая подтвердила справедливость этого ироничного наблюдения, называется Statcheck. Она анализирует P-значение (p-value) - величину, которую ученые используют для проверки статистических гипотез. Эта цифра показывает, насколько вероятен полученный результат, если нулевая гипотеза, лежащая в основе исследования, верна. В статье, которая была опубликована в журнале Behavior Research Methods, показано, что программа оценила достоверность более чем 258 000 p-значений (примерно 11 на каждую научную работу) за два часа, обнаружив, что 13% работ содержат ошибку, которая «переворачивает» полученные данные. В результате, например, P < 0,05 превращается в P = 0,05, или некоторые знаки после запятой просто отбрасываются, а не влияют на следующий знак по правилам округления чисел. Казалось бы, такое маленькое различие не должно серьезно влиять на результат, однако чаще всего P = 0,05 принимается как пограничное значение между статистически достоверным и недостоверным результатом. В итоге малейшее отклонение в одну или в другую сторону делает вывод в статье ложноположительным или ложноотрицательным.

Первоначально программа работала с литературой в целом, но один из соавторов исследования, Крис Хартгеринк, специалист по научной методологии из Тильбургского университета (Нидерланды), предложил сконцентрировать внимание на более специфических текстах - научных статьях. Он же позднее, в августе этого года, загрузил на проверку 50 000 статей и выложил результаты в Pub Peer (форум ученых, где они часто обсуждают вышедшие научные статьи), вызвав огромный резонанс в профессиональном сообществе. По мнению Хатгеринка, такие посты будут информировать авторов о возможных ошибках и «принесут науке гораздо больше пользы, чем просто свалка данных». С ним, как сообщает дискуссионная статья Монии Бейкер в Nature, согласны не все. Часть ученых, в том числе представители Немецкой психологической ассоциации, предупреждает, что ложноотрицательные результаты (здесь подразумевается исправление компьютером правильных данных на неправильные) могут скорее навредить репутации ученых, чем помочь развитию психологии как науки. Исполнительный директор Ассоциации психологических наук в Вашингтоне в ответ на публикацию заявил, что осуждает «повальное очернение» психологов в блогах и социальных медиа, явственно дав понять, что публикации результатов компьютерного анализа с указанием на возможные ошибки должны расцениваться как оскорбление.

Statcheck и P-value: кого в топку, кого в топ?

С другой стороны, подобные посты продвигают концепцию открытой науки (кстати, и Нюйтен, и Хартгеринк имеют награды от организаций, поощряющих развитие этого направления), которая позволит быстрее находить и корректировать статистические неточности. По мнению Ника Брауна, ученого-психолога из Университета Гронингема в Нидерландах, такие алгоритмы помогут только в том случае, если исследователи начнут читать их и оценивать с точки зрения специалистов, а не просто проникаться недоверием к журналу, опубликовавшему сомнительные статьи с ошибками.

На данный момент уже несколько тысяч человек, воодушевленных этой возможностью, бесплатно скачали эту программу, написанную на языке программирования R.

Однако Statcheck и сам может делать ошибки, как заявляет Томас Шмидт, критикуя программу . Например, она не всегда учитывает необходимые статистические погрешности и порой не может понять, что неверно в статье: P-значение или относительный параметр. Просканировав две статьи с большим количеством статистических данных, он обнаружил, что программа не смогла оценить 43 параметра, проверила 137 и определила 35 как «потенциально некорректные». Два из них оказались ошибками, не влияющими на результат, три были ошибками в других параметрах, не касающихся P-value, а остальные 30 оказались результатом «ложной тревоги».

Некоторые психологические журналы и вовсе начинают отказываться от p-value для проверки достоверности гипотез, считая этот параметр недостаточно надежным.

Сами создатели не отрицают, что их программа «никогда не будет столь же точна, как проверка вручную», но подчеркивают быстроту ее работы: если на проверку достоверности значения P-value одной средней психологической статьи уходит около десяти минут, то программа может справится с десятками тысяч в считанные часы, что незаменимо для проведения мета-анализа или первичной проверки присылаемых редакторам научных журналов статей. В этом качестве ее уже с июля этого года используют редакторы журнала Psychological Science. Они сравнивают эту программу с корректорами Word или T9, над нелепостью которых все смеются, но отказаться от них согласились бы немногие. Как и эти автокорректоры, Statcheck, по их мнению, можно считать «удобным инструментом, который иногда говорит глупости».

Есть выражение: «Ложь бывает трех видов- просто ложь, наглая ложь и статистика»
Вообще-то, статистика не нуждается в защите. Статистические методы успешно и даже победоносно применяются во всех видах разумной деятельности человека- от организации коммунального хозяйства до ядерной физики. И все-таки именно эта выдающаяся эффективность статистики является огромным соблазном использовать ее в чисто демагогических целях.
Есть такое заболевание эпилепсия, характеризуется поражением мозга, выражающееся в частых (иногда не слишком) приступах, в тяжелой форме выражающееся в судорожных припадках. В более легких (и гораздо более часто встречающихся) формах – это потеря сознания на несколько секунд или минут, без судорог и даже без падений.
Во время одного из моих заключений в сумасшедший дом, я, за небольшую плату: несколько пачек сигарет, кажется, переводил для одного из врачей небольшую книжку с английского. Книжка фактически представляла собой данные статистических исследований у детей, страдающих эпилепсией. Это была самая великолепная научная работа, которую мне приходилась читать. Определялся индекс интеллекта у разных групп больных детей школьного возраста. Группы составлялись по самым разнообразным признакам- степень заболевания, финансовое обеспечение семьи и так далее. Наибольший интерес представляло сравнение детей, обучавшихся в специальных школах для эпилептиков и в обыкновенных общих школах. Как и ожидалось, индекс развития (интеллекта) у детей в спецшколах оказался значительно ниже, чем у здоровых детей. Неожиданность возникла, когда определяли индекс у детей в обычных школах. Он оказался намного выше не только индекса таких же больных в спецшколах, но и выше, чем у здоровых детей, обучавшихся в тех же школах! Эпилептики оказались в числе первых учеников и отличников в своих классах! Кстати, это отлично совпало с давно известным фактом непропорционально большого количества эпилептиков среди выдающихся людей. Возьмем хотя бы Петра Первого и Достоевского. Желающие могут привести и другие примеры.
Объяснение неожиданного результата объяснить просто. Возникал «барьерный эффект». Больные дети, ощущая некоторую неполноценность из-за своих приступов, из –за детского стремления к соперничеству, стремились компенсировать ее усиленной учебой и делали это так успешно, что выходили в первые ученики! В спецшколах этого не было- все вокруг были такие же как они и соперничать было не с кем. Разумеется, спецшколы остались необходимыми для тяжелых больных, нуждающихся в постоянной помощи и наблюдении, но для более легких случаев они оказались не только бесполезными, но даже вредными. И Америка постепенно стала сворачивать свою превосходную сеть спецшкол.
Но вот вопрос- а зачем она ее вообще создала? Представьте себе, тоже на основании статистических исследований. Проводились обширные и многочисленные опросы врачей-специалистов, родителей и даже учеников. Все они высказывались в пользу создания таких учреждений. Однако все это было опрокинуто всего лишь одним маленьким исследованием- что-то около 500 случаев.
Статистика не виновата, просто в маленьком исследовании она показала реальное положение дел, тогда как в предыдущих исследований- степень заблуждения, профессионального и других, степень любви родителей, в общем, все что угодно, кроме фактического положения дел.
Недавно я услышал как один уважаемый профессор доказывал необходимость запрета показывать по ТВ «сцены насилия и убийства», и даже просто сообщений с описанием реальных преступлений тем, что 80% статистических исследований доказывают необходимость такого запрета. Так вот, он просто вешал вам на уши лапшу, а его «доказательство» некорректно. Что касается отдельных случаев, когда преступление совершается по образу и подобию киношных сценариев, так это вообще не может быть доказательством- возможно, на одного потенциального преступника, отождествляющего себя с киногероем- преступником, приходится десять, представляющих себя в роли жертвы, что привило им отвращение к убийству, и еще десять, избавившихся от чрезмерной беспечности и постаравшихся усилить свою безопасность и защиту.
А ведь при опросе, именно эти 20, испытавших неприязнь, выскажутся,скорее всего, за запрет.
Но это не имеет значение.
Опросите школьников относительно того, как они отнесутся к возможности не ходить в школу. Боюсь, что они будут в восторге.
Но разве это довод в пользу прекращения образования?

Рецензии

Конечно не довод.Я вообще считаю,что статистика это своего рода замануха для не знающих людей.Например:35% людей в России уже имеют в доме сосудомойку,50%нет,остальные не знают, что это такое.Так вот эти 50% думают:"А мы чем хуже". И процент у кого есть это "чудо техники" увеличивается.Вот и вся статистика