Операциональные определения жизненно важны для юристов, для государственного регулирования, для добровольных промышленных стандартов. Например, что означает «заботиться»? Что означает «должная забота»?
[61] (См. пункт 4 в главе 17.)
Практика более точна, чем чистая наука; более точна, чем обучение. По мнению Шухарта, стандарты знания и мастерства, требуемые на производстве и в сфере услуг, жестче, чем требования чистой науки.
Как чистая, так и прикладная наука постоянно ужесточают требования к точности и воспроизводимости.
Тем не менее прикладная наука, особенно в массовом производстве взаимозаменяемых деталей, даже более требовательна в отношении некоторых аспектов точности и воспроизводимости, чем чистая наука. Например, представитель чистой науки (теоретик) проводит серию измерений и на их основе оценивает точность и воспроизводимость безотносительно к числу измерений. Он охотно согласится с тем, что будущие исследования могут доказать ошибочность этих измерений. Возможно, все, что он сможет про них сказать, что, имея те же данные, какие были доступны в момент проведения измерения, любой другой хороший специалист получил бы такие же результаты. Но давайте теперь посмотрим, как станет действовать прикладной специалист (практик). Он знает, что если бы он действовал на основе тех скудных данных, какие доступны теоретику, то совершил бы те же ошибки, что и теоретик. Он также понимает, что из-за его ошибки кто-то может лишиться денег, или получить травму, или и то и другое.
У специалиста на производстве есть и другие основания для беспокойства. Он знает, что требования к качеству, включающие условия фиксированной точности и воспроизводимости, могут войти в контракт и что неопределенность значения любого термина, используемого при установлении допуска, включая «точность» и «воспроизводимость», может привести к взаимному непониманию и даже иметь юридические последствия. Следовательно, практик старается настолько точно установить определенные и соответствующие требованию операциональности термины, насколько это имеет смысл
[62].
Нет истинных значений ни для чего на свете. Для коммерческой деятельности неважно, будет ли нечто точно круглым, но имеет значение, насколько и как оно отклоняется от окружности. Поршни в вашем автомобиле никогда не бывают точно круглыми. Они и не могут быть таковыми, поскольку не существует способа определить операционально точно круглый предмет.
Почему бы не обратиться к словарю? Словарь утверждает, что фигура круглая, если в Евклидовом двумерном пространстве каждая ее точка находится на равном расстоянии от точки, называемой центром. Это очень полезное определение для применения в формальной логике, такой как теоремы Евклида. Но если мы попытаемся воспользоваться им на практике, то обнаружим, что словарь дает концепцию, а не определение, пригодное для применения в производстве, т. е. он не дает операционального определения того, достаточно ли кругло нечто для конкретного применения.
Вспомните пример с поездом, который не прибыл точно вовремя.
Чтобы понять эти утверждения, надо всего лишь попытаться объяснить, какие измерения и критерии нужны, чтобы решить, действительно ли объект круглый и пришел ли поезд точно вовремя. Довольно быстро обнаруживается, что мы находимся на весьма зыбкой почве.
Любое физическое измерение требует применения конкретной процедуры. Например, подсчет людей, находящихся на определенной территории. Следует ожидать, что две различные процедуры измерения или подсчета (назовем их А и Б) дадут разные результаты. Ни одно из полученных количественных значений не будет истинным или ложным. Однако специалисты в данной области могут предпочесть метод А методу Б. Как писал П. Бриджмен, «понятия – это синонимы соответствующего набора операций»
[63]. Иначе это можно сказать так:
«Предпочтительная процедура отличается тем, что она предположительно дает или давала бы результаты, наиболее близкие к требуемым; а также тем, что она {ее альтернатива} дороже, или требует больше времени, или ее невозможно осуществить… Поскольку предпочтительная процедура всегда подвержена модификации или устареванию, мы вынуждены заключить, что ни точность, ни систематическая ошибка любой процедуры не могут быть известны в строго логическом смысле»
[64].
Мы, однако, уже видели, что среднее процесса будет зависеть от метода, каким берется выборка, а также от метода испытаний и установленных критериев. Измените метод взятия выборок или метод испытаний, и вы получите новое число дефектов в данной партии и новое среднее процесса. Таким образом, не существует истинного значения для числа дефектных изделий в заданной партии и истинного значения для среднего значения процесса.
Для многих людей удивительно, что не существует истинного значения для скорости света. Результаты, получаемые для скорости света, зависят от метода, используемого экспериментатором (микроволны, интерферометр, геодиметр, молекулярный спектр). Более того, как подчеркивалось выше, метода измерения не существует, если только результаты не демонстрируют состояние статистической управляемости. Единственная проверка статистической управляемости данных для результатов измерения скорости света привела к отрицательному заключению
[65].
Если бы два метода измерения скорости света или определения величины чего-либо еще находились в состоянии статистической управляемости, то вполне можно было бы обнаружить важные для науки различия. В то же время, если бы методы достаточно хорошо согласовывались друг с другом, их значение можно было бы принять в качестве сегодняшнего стандарта.
Этот основополагающий стандарт не был бы истинным значением, потому что некоторый другой метод, весьма возможно, дал бы значение, существенно отличающееся от сегодняшнего основного стандарта. К этим неустранимым различиям следует относиться не как к систематической ошибке, а как к естественному следствию использования различных методов.
