Избыточность экспериментальных систем
В предыдущем разделе я продемонстрировал, как можно «доказать»
[177], что переменная вызывает эффект, или, другими словами, показать, что для достижения эффекта необходимо изменить состояние переменной. Другими словами, нажатие на клавишу выключателя необходимо для того, чтобы свет был включен, а возврат клавиши в исходное состояние выключает свет. Но как насчет обратного утверждения — можно ли «доказать», что переменная не нужна? Если свет остается включенным независимо от положения клавиши выключателя, можно сделать вывод, что в выключателе нет необходимости. Однако нельзя сделать вывод, что выключатель не имеет причинной связи с включением света, даже если положение клавиши не влияет на свет. Причина этого в том, что в работе, выполняемой выключателем, может присутствовать избыточность.
Другими словами, предположим, что есть два независимых выключателя, каждый из которых может замкнуть цепь, чтобы включить свет. Другой выключатель может быть в отдельной комнате или просто в месте, к которому мы не можем получить доступ. Если это так, то результат нашего эксперимента — когда лампочка горит независимо от положения наблюдаемого выключателя — принимает другое значение. Если кто-то обнаружит второй выключатель и переведет его в разомкнутое состояние, то положение первого выключателя станет действительно актуальным, поскольку оно будет управлять светом. Таким образом, наблюдение о том, что удаление переменной A не оказывает заметного влияния на результат B, в равной степени согласуется как с тем, что A не играет никакой роли в возникновении B, так и с тем, что A вообще-то вызывает B, но является избыточным при наличии независимой переменной C, которая также вызывает B. В данном случае мы имеем две дублирующие друг друга причины; ни одна из причинных переменных не является технически «необходимой», когда есть избыточная переменная, но любая из них становится необходимой в случае отсутствия избыточной переменной. К сожалению, избыточность ничем не ограничена, и для любого результата может существовать несколько одновременно действующих причин.
Представьте себе ситуацию, когда два охотника на уток одновременно стреляют в одну и ту же утку. Они стреляют строго синхронно, и два заряда дроби попадают в утку одновременно, нанося смертельную травму. Если вы исключите одного из охотников из сценария, утка все равно умрет. Часто причинно-следственная связь определяется как следствие, которое не произошло бы, если бы не причина (т. е. устранение причины устраняет следствие). Однако этот упрощенный взгляд не принимает во внимание избыточность. Если бы мы не принимали во внимание избыточность, то пришли бы к выводу, что ни один из охотников не стал причиной смерти утки, поскольку утка погибла бы, даже если бы один (но не оба) из охотников был исключен. Хотя ни один из охотников сам по себе не является необходимым, все же один охотник нужен, и утверждение, что ни один из них не имеет причинной роли, выглядит абсурдным. Вот почему так важна избыточность. Поскольку большая часть мира невидима для нас, ученые-экспериментаторы сталкиваются с ситуацией, когда может существовать бесконечное количество дополнительных «охотников», которых мы не можем наблюдать и о которых, таким образом, не знаем. С другой стороны, предположение, что невидимых охотников не существует, тоже является вспомогательной гипотезой.
Научные подходы к оценке причинности
Давайте рассмотрим реальный пример использования заместительной гормональной терапии для женщин в постменопаузе. В возрасте 50 лет у женщин обычно наступает менопауза, которая является результатом снижения функции яичников, по мере того как они выходят за рамки стандартного репродуктивного возраста. С возрастом у женщин также возрастает частота случаев остеопороза и сердечных заболеваний. Было высказано предположение, что увеличение числа этих недугов вызвано изменением гормонального баланса во время процесса менопаузы. Если это действительно так, то возвращение женщинам гормонов, которые они утратили (например, заместительная гормональная терапия, или ЗГТ), было бы обоснованным вмешательством для предотвращения (или, по крайней мере, уменьшения) частоты этих заболеваний. После того как ЗГТ стала доступной в 1940-х годах, одни женщины получали ее от своих врачей, а другие — нет, потому что их врачи не считали, что это хорошая идея, или потому что некоторым женщинам гормональная терапия была не по карману. В свете этих данных многие исследователи задумались о том, действительно ли ЗГТ снижает частоту заболеваний, характерных для периода после начала менопаузы. На этот простой вопрос оказалось на удивление трудно найти ответ.
Исследователи прибегли ко вполне очевидному сравнению числа случаев остеопороза и сердечных заболеваний у женщин, принимавших ЗГТ, и у женщин, не принимавших гормональный препарат. Это был ретроспективный анализ, т. е. исследователи сравнивали женщин, которые уже принимали ЗГТ, и женщин, которые этого не делали. Тем не менее были предприняты попытки контролировать другие переменные (т. е. искажающие факторы), такие как возраст анализируемой женщины. Как и следовало из предположения сторонников ЗГТ, у женщин, принимавших замещающие гормоны, реже встречались как остеопороз, так и сердечные заболевания
[178]. Эти данные казались убедительным аргументом в пользу ЗГТ, поэтому медицинские ассоциации стали более настойчиво рекомендовать женщинам в постменопаузе принимать гормоны.
Итак, в чем проблема этого ретроспективного исследования ЗГТ? Поскольку это ретроспективное исследование, мы знаем, что оно более подвержено ошибкам. Термин «вмешивающийся фактор», обычно используемый в научной литературе, обозначает провал попытки изменить одну и только одну переменную в системе; скорее всего, есть еще какое-то различие, которое может затруднить попытку оценить причинно-следственную связь путем выделения одной переменной.
Итак, какой фактор мог исказить результат исследования эффективности ЗГТ? Чтобы выявить такой фактор, мы должны найти отдельную переменную, которая коррелирует с изучаемым результатом. Поскольку многие переменные контролировались учеными (возраст участников и т. д.), то наличие искажающего фактора говорит либо о наличии переменной, отличной от уже рассмотренных, либо переменные, рассмотренные до сих пор, на самом деле не контролировались должным образом. Однако результаты этого исследования были настолько убедительными и согласовывались с существующей медицинской теорией (т. е. не требовали какой-либо модификации сети убеждений), что многие сочли их окончательными и не нуждались в дополнительных исследованиях. Тем не менее из-за опасений по поводу скрытых искажающих факторов некоторые ученые предложили провести проспективное исследование. Проспективные исследования, особенно те, которые называются рандомизированными контролируемыми испытаниями (РКИ), — это способ выявить скрытые факторы, влияющие на ситуацию, и соответственно скорректировать выводы. В конечном итоге, проведя несколько РКИ, ученые обнаружили очень важный скрытый фактор, который повлиял на результат.
