Почему наука не отрицает существование Бога? О науке, хаосе и пределах человеческого знания - [43]

. Величина p – это вероятность получения выявленных нами данных при условии верности нулевой гипотезы. Следовательно, низкие значения величины p говорят о высокой вероятности альтернативной (тестовой) гипотезы. Например, если мы апробируем гипотезу о том, что курение провоцирует развитие рака, используя для этого большую, случайным образом отобранную группу курящих и некурящих, и выясняем, что курение является причиной рака с величиной p, равной 0,0001. Это означает – наше заключение о том, что курение вызывает рак, неверно с вероятностью 1 на 10 000. Следовательно, наше предположение в высшей степени вероятно. С другой стороны, величина p = 0,1 является очень слабым подтверждением справедливости исходной гипотезы, так как означает, что шанс ошибиться составляет 1 к 10, а 10 % считают показателем большой вероятности ошибки.

Докинз в исследовании истинности своих гипотез не использует величину p, стараясь при этом доказать, что Бога или какой-либо иной внешней силы не существует. Таким образом, выводы Докинза ни в коем случае нельзя признать научными. Он отбрасывает тот факт, что великие ученые (Гексли в XIX, а Стивен Джей Гулд в ХХ веке) признавали: наука и Бог могут великолепно сосуществовать. Вот что пишет по этому поводу Докинз:

Наука может подорвать агностицизм, от чего уклонился Гексли, отрицая это в особом случае с Богом. Я утверждаю, что, невзирая на вежливое уклонение Гексли, Гулда и многих других, вопрос о Боге не может быть в принципе отделен от науки. Как в вопросе о звездах (вопреки Конту), как в вопросе о вероятности жизни на обращающихся вокруг них планетах, наука может находить по крайней мере вероятностные способы вылазок на территорию агностиков.

Но каким образом? Где мы видим вероятностные аргументы против существования Бога? Где вероятности и априорные вероятности, свидетельствующие против гипотезы Бога? Какими способами должна наука совершать свои вероятностные вылазки? Есть разница между выяснением новых фактов о свойствах звезд или даже обнаружением радиосигналов от внеземных цивилизаций (чего, впрочем, до сих пор не случалось) и опровержением существования Бога. Как же нам в таком случае открыть вероятностную истину о Боге?

С другой стороны, можно привести реальный пример того, как коэффициент достоверности p и корректный вероятностный подход используются в ядерной физике.

Недавнее открытие бозона Хиггса, о котором объявлено в Европейском центре по ядерным исследованиям, было обосновано строжайшим доказательством, какое требуется для подтверждения открытия любой частицы: вероятность равна 99,99997 %, а значение p меньше 0,0000003. Такой строгий стандарт доказательства требует огромного количества данных. До тех пор пока эти данные не были получены, специалисты CERN не отваживались объявлять об обнаружении бозона Хиггса. В отличие от этих физиков, Докинз даже не попытался проверить гипотезу Бога с помощью сколько-нибудь корректного вероятностного теста.

Очевидное невежество Докинза и его незнание законов вероятности приводят к невежеству в статистике, и это тем более удивительно, потому что знание статистики необходимо во многих отраслях науки, и прежде всего в той области, какой занимается Докинз, – в биологии. Вот, например, что он утверждает, описывая свое статистическое изучение отношения к вере в Бога членов Королевского общества:

Все 1074 члена Королевского общества, у которых есть адреса электронной почты (подавляющее большинство), были мной опрошены. Ответили 23 %, и это очень хороший результат для такого рода исследований.

Эта цитата – великолепный пример предвзятости в статистических исследованиях. Первое, чему учат начинающих статистиков, – не доверять никакой, даже самой естественной, цензуре. В данном случае такой цензурой послужило использование электронной почты. В честном и строгом статистическом исследовании следовало бы лично обратиться к каждому члену Королевского общества, так как обращение по электронной почте немедленно исключает из исследования некоторых членов интересующей статистика популяции, что приводит к необъективным выводам. (Все мы знаем, что люди по-разному реагируют на непрошеные электронные письма.)

Если Докинз говорит, что 23 % ответивших – хороший результат, то мы вправе спросить: хороший для чего? Способ, выбранный Докинзом, – это просто классический способ получения предвзятой и вводящей в заблуждение информации. Если на поставленный вопрос ответили лишь 23 % опрошенных, то, значит, самой методике присуща необъективность и пристрастность. Как верующие, так и неверующие в большинстве своем предпочли уклониться от опроса, ибо в противном случае процент ответивших не был бы столь удручающе низким. Этот пример показывает, как нельзя проводить статистические исследования. В настоящем исследовании следовало бы обратиться к людям, не ответившим на электронное письмо, и все же постараться получить ответ, чтобы установить уровень пристрастности и исправить ошибку. Во всяком случае, это одно из самых плохих статистических исследований, с какими мне приходилось сталкиваться. Если 78 % ответивших заявили о том, что не верят в Бога, то это не значит, что среди 77 % членов выборки, не ответивших на вопрос, не преобладали верующие люди. Это исследование бесполезно, и ни один уважающий себя статистик не стал бы обнародовать такие результаты.