Почему мы часто ошибаемся в своих умозаключениях, и как сделать вывод, опираясь на научную точку зрения? Предлагаем вам полезные сведения об анализе данных и определении причинно-следственных связей.
Человек получает знание о причинах при помощи:
При развитии способности анализировать информацию причинное восприятие не вызывает большого доверия. Ведь тот факт, что в комнате раздался хлопок, и загорелся свет еще не подтверждает связи между двумя этими событиями: временная привязка может быть простым совпадением. Зачастую из-за временной и пространственной близости событий мы делаем ложные выводы, а как правильно анализировать информацию, не понимаем.
Причиной неверных заключений и невозможности установить причинно-следственную связь могут стать близлежащие по времени события. У вас разболелась голова, и вы приняли лекарство. Спустя время боль отступила. Знакомая ситуация? Временной паттерн позволяет предположить снятие симптома за счет действия препарата. Однако утверждать, что боль не прошла бы сама, вы не можете.
Корреляцию не обязательно связывать с причинной зависимостью. Взаимосвязь может убеждать и осуществлять прогнозы, но иногда объясняется еще не измеренными причинами. Например, есть ли соотношение в ситуации между съедающим плотный завтрак и тем, кто успевает вовремя прийти на работу? Возможно он рано встал, у него хватило времени позавтракать и, не торопясь, отправиться на службу.
Представьте, что вы готовитесь к важному собеседованию и спрашиваете успешно прошедших его друзей, что именно им помогло. Связаны ли названные условия с прохождением собеседования, даже если вы в точности повторите их действия? Вероятность мала. И тем не менее, широко изучаются факторы, приводящие к удачному исходу, в то время как правильнее было бы учесть переоценку своих способностей и недооценку случайностей.
Причина ошибки с выводом заключается в том, что данные могут не быть репрезентативными с точки зрения исходного распределения. Рассмотрим на примере опроса в интернете: в виртуальном пространстве не получится отобрать участников в масштабах всего населения, следовательно, результаты будут сильно искажены.
Предвзятость подтверждения требует доказательств в пользу определенного убеждения. Если вы уверены, что лекарство вызывает побочный эффект, то вместо поиска адекватных свидетельств будете искать данные, поддерживающие вашу гипотезу. Существует специфическая форма предвзятости подтверждения — иллюзорная корреляция, которая означает поиск соотношения там, где его нет. В качестве примера можно привести взаимосвязь артрита и погоды. Факт настолько же убедителен, насколько не имеет под собой никакого научного подкрепления.
Если принимать во внимание все вышеперечисленные аспекты, то развить умение анализировать данные грамотно будет значительно легче. Также стоит отметить, что часто, чтобы провести анализ чего-либо, мы опираемся на стереотипы и шаблонные убеждения. Это в большинстве случаев не приводит к правильным выводам. В основе правильного и эффективного анализа данных лежит логика. Поэтому в первую очередь следует развивать логическое мышление. У Викиум для этого есть интересный курс — «Мышление Шерлока». С его помощью вы овладеете секретами логического мышления и научитесь анализировать информацию и различные ситуации в жизни. Способность мыслить логически не дается с рождения, но ее легко развить.
Дмитрий Ершов Автор Викиум В эпоху, когда алгоритмы социальных сетей формируют наши предпочтения, а AI-технологии…
Дмитрий Ершов Автор Викиум Дисциплина — чуть ли не главный культ современности. Социальные сети переполнены…
Дмитрий Ершов Автор Викиум Сложные экзамены, важные презентации, ключевые встречи – моменты, когда нам особенно…
Дмитрий Ершов Автор Викиум В нашей культуре господствует идея, что порядок – это путь к…
Дмитрий Ершов Автор Викиум Словосочетание working life balance прочно вошло в наш лексикон. Мы постоянно…
Дмитрий Ершов Автор Викиум Парадоксальное исследование Антонио Дамасио перевернуло наше понимание роли эмоций в принятии решений. Изучая…