Большинство людей, столкнувшись с подобным типом проблем, пробегают глазами каждую строку и выдают немедленный ответ, зачастую после подсчета в уме среднего количества баллов. Если вы поступите так, то, вероятно, сделаете вывод, что Натали является более сильным кандидатом: она получила на 1–2 балла больше Моники.

Суждение или формула?

Ваш неформальный подход к данной проблеме известен как клиническое суждение . Вы обдумываете информацию, возможно, производите быстрые вычисления, сверяетесь со своей интуицией и выносите вердикт. По сути, в данной книге мы называем просто суждением именно клиническое суж-

дение.

Теперь предположим, вы решали задачу по прогнозированию как участник эксперимента. Моника и Натали были выбраны из базы данных, включающей сотни менеджеров, принятых на работу несколько лет назад, которым присвоили рейтинги по пяти независимым параметрам. На базе этих рейтингов вы спрогнозировали эффективность их работы. Показатели трудовой деятельности менеджеров в новой должности в настоящее время доступны. Насколько близки эти показатели к вашей клинической оценке?

Данный пример представлен на основе реальных иссле-

Рекомендовано к покупке и изучению сайтом МедУнивер - https://meduniver.com/

оптимальный набор весовых коэффициентов, призванный максимизировать корреляцию между общим прогнозом и целевой переменной. Оптимальные коэффициенты минимизируют MSE (среднеквадратическую ошибку) прогнозов

– отличный пример доминирующей роли метода наименьших квадратов в статистике. Как можно ожидать, прогностический фактор, наиболее сильно коррелирующий со значением целевой переменной, получает больший коэффици-

ент97, а наиболее бесполезный получает коэффициент, равный нулю. Коэффициент может быть и отрицательным: количество неоплаченных штрафов за нарушение правил дорожного движения как фактор управленческого успеха, по всей вероятности, получит отрицательный коэффициент.

Использование множественной регрессии – один из при-

меров механического прогнозирования . Есть много видов ме-

ханического прогнозирования, в диапазоне от простых правил («нанять любого, кто окончил среднюю школу») до сложнейших моделей с привлечением искусственного интеллекта. Однако линейные регрессивные модели (их еще назы-

вают «рабочими лошадками98 исследований в области оценок и принятия решений») получили наибольшее распространение. Чтобы сократить количество профессионального жаргона в книге, мы будем называть линейные модели про-

стыми моделями.

Исследование, которое мы проиллюстрировали на примере Моники и Натали, было одним из многих сопоставлений

Рекомендовано к покупке и изучению сайтом МедУнивер - https://meduniver.com/

ставил обзор двадцати исследований в сфере высшего образования и в психиатрической диагностике, где клинические оценки противопоставлялись механическим прогнозам. Он пришел к однозначному выводу, что простые механические правила в большинстве случаев одерживают верх над экспертами. Мил обнаружил – практикующие врачи и профессионалы в других областях удручающе слабы в том, что сами нередко считают своей особенно сильной стороной, а именно в способности обобщать информацию.

Чтобы понять, насколько поразительны эти открытия и при чем здесь шум, следует разобраться в работе простой механической модели. Ее ключевая характеристика состоит

втом, что одно и то же правило применимо ко всем случаям. Каждый прогностический фактор имеет свой вес, и этот вес одинаков для каждого случая. Вы можете подумать, что столь строгие ограничения ставят модель в крайне невыгодное положение по отношению к экспертам. Вернемся к нашему примеру. Возможно, вы решите, что для Моники сочетание ее мотивации и технических навыков является самым важным качеством и компенсирует ее недостаточность

вдругих областях, в то время как слабость Натали по этим двум параметрам не станет серьезной проблемой с учетом ее сильных сторон. Неявным образом вы уже определили для двух женщин разные средства достижения успеха. Эти вполне убедительные клинические теории по сути присваивают

вдвух случаях различный вес одному и тому же фактору –

Рекомендовано к покупке и изучению сайтом МедУнивер - https://meduniver.com/

той своих суждений была иллюзией, а точнее, иллюзией до-

стоверности.

Иллюзия достоверности присутствует в любых прогнозах и возникает вследствие распространенной ошибки, когда люди не различают два этапа задачи прогнозирования: количественные оценки на основании имеющихся в распоряжении фактов и прогнозирование реальных результатов. Зачастую вы можете быть абсолютно уверены в своем мнении, какой из кандидатов выглядит более достойным, однако догадаться, который из них действительно окажется лучшим

– совершенно другое дело. Например, можно с уверенностью заявлять, что Натали выглядит более сильным кандидатом, чем Моника, однако никак нельзя утверждать, что Натали будет работать более успешно. Причина лежит на поверхности: вам известно достаточно много, чтобы дать оценку кандидатам, однако заглянуть в будущее вам не дано.

К сожалению, в нашем сознании граница размывается. Вы озадачены тем, что не видите разницу между количественной оценкой и прогнозированием? Поздравляем, вы в отличной компании: эту разницу не видит практически никто. А если вы уверены в своих прогнозах так же, как и в оценках, вы стали жертвой иллюзии достоверности.

От иллюзии достоверности не застрахованы и клиницисты. Можно с уверенностью представить себе реакцию психолога на выводы Мила о том, что тривиальные формулы, последовательно примененные, превосходят клиниче-

Рекомендовано к покупке и изучению сайтом МедУнивер - https://meduniver.com/