Конечно, это верно только в случае, если устроители опроса действительно взяли случайную выборку, а все респонденты ответили, причем правду. Таким образом, хотя мы и можем вычислить погрешность, мы должны помнить, что вычисления верны, если примерно верны и наши предположения. Но можем ли мы на них опираться?
Можно ли доверять погрешностям?
Перед всеобщими выборами в Соединенном Королевстве в июне 2017 года публиковались многочисленные опросы общественного мнения с участием в каждом примерно 1000 респондентов. Если бы это были идеально случайные опросы, где участники давали бы правдивые ответы, то максимальная погрешность составила бы ±3 % и разброс результатов опросов относительно их среднего значения находился бы в этом диапазоне, поскольку предполагалось, что выборка каждый раз берется из одной и той же генеральной совокупности. Однако рис. 9.3, основанный на диаграмме, использованной «Би-би-си», показывает, что рассеяние было намного больше. А значит, погрешности не могли быть верными.
Рис. 9.3
Способ визуализации данных социологических опросов, проведенных «Би-би-си» перед всеобщими выборами в Великобритании 2017 года
[182]. Линия тренда – это медиана предыдущих семи опросов. В каждом опросе, как правило, участвовали 1000 человек, поэтому максимальная погрешность предполагалась ±3 %. Однако разбросы у разных опросов значительно превосходят эту величину. Данные приведены только для двух партий – Консервативной и Лейбористской
Мы уже знаем много причин, почему опросы бывают неточными, не считая неизбежной (поддающейся количественному определению) погрешности из-за случайного разброса. В этом случае вину за излишнее рассеяние можно возложить на методы составления выборки, в частности на телефонные (причем в основном с использованием стационарных телефонов) опросы с очень низким коэффициентом ответов, вероятно, от 10 до 20 %. Я лично придерживаюсь эвристического правила, что для учета допущенных в опросе систематических ошибок заявленную погрешность нужно удвоить.
Мы не можем ожидать полной точности от предвыборных опросов, но могли бы ожидать большего от ученых, занимающихся измерением физических констант, например скорости света. Однако долгая история заявляемых погрешностей в таких экспериментах впоследствии оказалась безнадежно подпорченной: в первой половине XX века интервалы неопределенности вокруг оценок скорости света не включали значение, принятое сейчас.
В результате организациям, занимающимся метрологией (наукой об измерениях), пришлось указать, что погрешности всегда должны базироваться на двух компонентах:
• Тип А: стандартные статистические показатели, обсуждаемые в этой главе, которые при увеличении числа измерений предположительно станут снижаться.
• Тип В: систематические ошибки, которые, как ожидается, не уменьшатся при увеличении числа наблюдений и должны обрабатываться с использованием нестатистических средств, таких как экспертные суждения или внешние свидетельства.
Эти идеи должны пробудить в нас некоторое смирение в отношении статистических методов, которые мы можем применить к отдельному источнику данных. При наличии фундаментальных проблем со способом сбора данных никакие умные методы не помогут устранить такие ошибки, и нам нужно использовать знания и опыт, чтобы скорректировать свои заключения.
Что происходит, когда у нас есть все возможные данные?
Вполне естественно использовать теорию вероятностей для определения погрешностей в результатах опроса, поскольку его участники рандомно выбираются из более крупной совокупности, поэтому понятно, как в генерирование данных проникает случайность. Но давайте снова зададимся вопросом: а если наши статистические данные полные, то есть учитывают все, что произошло? Например, ежегодно некая страна учитывает все убийства. Если предположить, что в подсчетах нет ошибок (и согласовать определение термина «убийство»), то это будет просто описательная статистика без погрешностей.
Но, допустим, мы хотим сделать заявление о каких-то существующих тенденциях, скажем «количество убийств в Соединенном Королевстве растет». Например, Национальная статистическая служба Великобритании сообщила, что с апреля 2014 года по март 2015-го совершено 497 убийств и 557 в следующем таком же периоде. Конечно, число убийств возросло, но мы знаем, что оно меняется из года в год без видимых причин. Так есть ли здесь реальное изменение годового уровня убийств? Мы хотим сделать заключение об этом неизвестном количестве, поэтому нам нужна вероятностная модель для наблюдаемых величин.
К счастью, в предыдущей главе мы видели, что ежедневные количества убийств ведут себя как случайные наблюдения с распределением Пуассона – словно взятые из какой-то метафорической совокупности альтернативных возможных историй. В свою очередь, это означает, что общее число убийств за год можно рассматривать как одно наблюдение с пуассоновским распределением со средним значением m, равным (гипотетическому) «истинному» годовому уровню. Нас интересует, меняется ли это m от года к году.
Среднеквадратичное (стандартное) отклонение у распределения Пуассона – это корень из m, то есть √m; такова же стандартная ошибка нашей оценки. Это позволяет нам определить доверительный интервал, если мы будем знать m. Но мы его не знаем (в этом-то и суть проблемы). У нас есть период 2014–2015 годы, когда было совершено 497 убийств; это наша оценка для за этот год. С ее помощью можно найти стандартное отклонение: оно равно
Это дает погрешность ± 1,96 × 22,3± ± 43,7. В итоге мы получаем приблизительный доверительный интервал для: 4± ± 43,7, то есть от 453,3 до 540,7. Мы можем быть уверены на%5 %, что «истинный» уровень убийств за это время находится между 453 и 541.
На рис. 9.4 отображено наблюдаемое число убийств в Англии и Уэльсе с 1998 по 2016 год, а также 95-процентные доверительные интервалы для «истинного» уровня. Ясно, что, несмотря на неизбежные разбросы между ежегодными числами, доверительные интервалы показывают, что нужно весьма осторожно делать заключения о временных трендах. Например, 95-процентный интервал за 2015–2017 годы для числа 557 простирается от 511 до 603, то есть с существенным перекрытием с доверительным интервалом для предыдущего года.
Рис. 9.4
