Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке - [101]

Регрессионный анализ предназначен для использования в случае линейной зависимости между переменными[68]. В солидных учебниках по статистике указаны также другие базовые условия его применения. Как и при использовании любого другого инструмента, чем больше вы отклоняетесь от заранее оговоренных условий его применения, тем менее эффективным – и даже потенциально опасным – он становится.

Корреляция и причинно-следственные зависимости – не одно и то же. Регрессионный анализ может лишь продемонстрировать взаимосвязь между двумя переменными. Как я уже упоминал, с помощью только статистики невозможно доказать, что изменение одной переменной обусловило изменение другой переменной. Вообще говоря, неправильное уравнение регрессии может указать на существование внушительной и статистически значимой зависимости между двумя переменными, которые в действительности между собой никак не связаны. Допустим, мы планируем выявить потенциальные причины роста числа случаев аутизма в Соединенных Штатах за последние два десятилетия. Наша зависимая переменная – исход, который мы хотели бы объяснить, – могла бы служить показателем заболеваемости аутизмом, таким как количество диагностированных случаев на каждых 1000 детей определенного возраста. Если бы мы включили в качестве объясняющей переменной годовой доход на душу населения в Китае, то почти наверняка выявили бы положительную и статистически значимую зависимость между повышением доходов в Китае и ростом заболеваемости аутизмом в США за последние два десятилетия.

Чем это объясняется? Всего лишь тем, что оба показателя резко увеличились за указанный период. Между тем, я очень сомневаюсь, что наступление экономической рецессии в Китае приведет к снижению заболеваемости аутизмом в США. (Справедливости ради должен заметить, что если бы я наблюдал четкую связь между быстрым экономическим ростом в Китае и заболеваемостью аутизмом только в Китае, то я, возможно, приступил бы к поиску какого-либо фактора окружающей среды, связанного с экономическим ростом (например, загрязнение окружающей среды отходами промышленного производства), который мог бы объяснить подобную зависимость.)

Только что продемонстрированный мной род ложной зависимости между двумя переменными – лишь один пример более универсального явления, известного как фиктивные причинно-следственные связи. Существует несколько других вариантов, когда связь между A и B может быть неправильно интерпретирована.

Обратная причинно-следственная зависимость. Статистическая зависимость между A и B не доказывает, что A является причиной B. Вообще говоря, не исключено, что B – это причина A. Я указывал на такую вероятность ранее в примере с уроками игры в гольф. Допустим, что когда я построил сложную модель, чтобы объяснить свои результаты в гольфе, оказалось, что переменная, обозначающая количество уроков игры в гольф, демонстрирует четкую взаимосвязь с ухудшением моих показателей. Чем больше уроков я беру, тем хуже результаты! Одним из объяснений может быть то, что мне попался очень плохой тренер. Более правдоподобное объяснение: я обычно беру дополнительные уроки, когда начинаю плохо играть, то есть плохие результаты являются причиной увеличения количества уроков, а не наоборот. (Существует ряд простых методологических исправлений проблем такого рода. Например, я мог бы включить количество уроков игры в гольф в одном месяце в качестве объясняющей переменной для моих показателей в следующем месяце.)

Как указывалось выше в этой главе, причинно-следственные связи могут действовать в обоих направлениях. Допустим, согласно проводимому вами исследованию, штаты, которые тратят больше денег на школьное образование, демонстрируют более высокие темпы экономического роста, чем штаты, вкладывающие в школьное образование меньше денег. Наличие положительной и значимой зависимости между этими двумя переменными ничего нам не говорит о направлении этой зависимости. Инвестиции в программу школьного образования могут вызывать экономический рост. С другой стороны, штаты, демонстрирующие более высокие темпы экономического роста, могут себе позволить больше инвестировать в школьное образование; стало быть, сильная экономика может быть причиной увеличения расходов на образование. Другой вариант: дополнительные траты на школьное образование могут стимулировать экономический рост, что позволяет вкладывать больше средств в образование, то есть причинно-следственные связи могут носить двусторонний характер.

Следовательно, мы не должны использовать объясняющие переменные, зависящие от исхода, который мы пытаемся объяснить, – в противном случае результаты могут оказаться безнадежно запутанными. Например, было бы неуместно использовать коэффициент безработицы в уравнении регрессии, объясняющем рост ВВП, поскольку совершенно очевидно, что уровень безработицы зависит от темпов роста ВВП. Или, иначе говоря, результат регрессионного анализа, заключающийся в том, что снижение безработицы обусловит рост ВВП, представляется совершенно бессмысленным, потому что именно рост ВВП обычно приводит к снижению безработицы.