Ознакомительная версия.
Как узнать, что из них за что отвечает?
Никак.
Эксперименты над собой в этом случае дают неожиданное преимущество.
Под «контролем» подразумевается все, что вы испробовали до определенного момента, но не добились желаемого эффекта. Выделить одну переменную зачастую не так важно, как суммарное влияние группы изменений. Иными словами, увеличилась или уменьшилась ваша доля телесного жира за последние две недели, когда вы заменили диету А диетой Б? Если на диете А вы не сбрасывали жир, а теперь теряете его, «контрольной» считается диета А.
В идеальном (но малоприятном) тесте следует вернуться к диете А и посмотреть, начнет ли меняться доля телесного жира в обратную сторону. И еще раз переключиться с диеты на диету. Так будет сведена к минимуму вероятность чистого совпадения первого перехода на диету Б с избавлением от телесного жира. Увы, такое переключение также максимально увеличит вероятность вашего помешательства. То, что действует, лучше не трогать.
5. Заинтересованы ли спонсоры исследования в определенных результатах?
Остерегайтесь нечестивых союзов между источниками финансирования и учеными.
Фред Стэр, основатель и глава кафедры питания Гарвардского университета, в 1960 году получил от компании General Foods грант в размере 1 026 000 долларов. Эти производители хлопьев с сахаром Post, напитка Kool-Aid, а также напитка к завтраку Tang были готовы финансировать «развитие лаборатории исследований в области питания». В последующее десятилетие Стэр стал наиболее известным и авторитетным защитником сахара и современных пищевых добавок, все это время получая финансовую помощь от различных компаний, в том числе Coca-Cola и Национальной ассоциации безалкогольных напитков. Означает ли это наличие состава преступления? Нет. Доказывает ли, что финансирование исследований, поддержка, которую можно прекратить, часто исходит от тех, кто с наибольшей вероятностью выиграет от этих исследований? Да. Люди реагируют на стимулы.
Просто проведите проверку: изучите обязательный раздел «конфликт интересов» в исследованиях или обзорах, связанных с питанием, и обратите внимание на «гонорары за консультации». Если McCorporation или XYZ Lobby считает прямое финансирование исследований слишком очевидным путем, то обращение к исследователям как к консультантам может быть косвенным способом достичь тех же целей. Например, Джеймс Хилл из университета Колорадо хорошо известен попытками дискредитировать связь между ожирением и повышенным уровнем инсулина, вызванным потреблением сахара. В его заявленных конфликтах интересов можно увидеть, что он получал гонорары за консультации от компаний Coca-Cola, Kraft Foods, Mars Corporation (производитель «сникерсов», M&Ms и «марсов»).
Означает ли одно это, что он виновен в искажении данных ради корпоративных интересов? Нет. Но следует повнимательнее присмотреться к его исследованиям, прежде чем верить заголовкам в прессе и менять свою жизнь.
Цель этой главы и цель этой книги
Осознание того, как действовать в условиях неполноты информации, – главная и самая насущная задача человека.
Нассим Талеб, «Черный лебедь»
Надежны ли эксперименты, описанные в этой книге, настолько, что к ним невозможно придраться? Едва ли. У каждого исследования есть свои недостатки, зачастую связанные с соображениями этики или законности.
Я служу самому себе единственным участником экспериментов и (с редкими исключениями) не рандомизирую[193] и не пользуюсь контрольными группами. Несомненно, узнав об этом, некоторые ученые не упустят случая порезвиться и раскритиковать эксперименты над собой как таковые.
Это не беспокоит меня и не должно беспокоить вас.
Цель этой главы проста: поскольку публикации, посвященные научным исследованиям, нередко становятся отправной точкой для наших экспериментов над собой, мы хотим убедиться в том, что не двинемся по ложному следу, указанному аферистами или дезинформированными, пусть и благонамеренными журналистами. Понимание вопросов «большой пятерки» и признаков погони за сенсацией поможет вам перейти в немногочисленную группу тех, кто в вопросах питания полагается на себя, а не на СМИ.
Так приоткрывается дверь, которую затем мы можем распахнуть и придержать открытой ради достижения невероятных результатов.
Моя первая и главная цель в рамках этой книги – вовсе не выявление единственных переменных, дающих желаемые изменения. Такая цель клинических исследований часто ставится с целью публикаций, но эксперименты ради самосовершенствования – совсем другое дело.
Возможно, альфа-липоевая кислота никак не влияет на действие данного коктейля для сбрасывания жира, возможно, рост мышц провоцирует угол наклона при выполнении упражнений, а не нагрузка, возможно, шпинат не дает ни одного из эффектов, которые я предсказываю, – в отличие от других продуктов в указанном меню. Точный механизм не так уж важен, если мы добились желаемого эффекта… не допустив побочных.
Известно высказывание доктора Мартина Лютера Кинга-младшего, согласно которому «сильное запоздавшее правосудие – не правосудие». В мире экспериментов над собой, где результаты имеют значение лично для экспериментатора, слишком затянувшееся получение этих результатов равнозначно их отсутствию. Это не значит, что надо действовать наобум. Вполне можно добиться успеха, не навредив себе. Но чаще всего стремление дождаться наиболее подходящих условий означает, что ждать придется вечно.
В мире, в котором я живу, люди хотят избавиться от лишнего жира или усовершенствовать сексуальную жизнь сейчас же, а не через пять или десять лет.
Пусть научные журналы догоняют вас – а вам незачем ждать.
ЛН (любителям науки)
Р-величина: единственное число, смысл которого надо понять
Когда-нибудь статистический анализ станет таким же необходимым для эффективного исполнения обязанностей гражданина навыком, как умение читать и писать.
Герберт Уэллс, вызвавший панику по всей стране радиопостановкой по его же научно-фантастическому роману «Война миров»
Британский врач и охотник за шарлатанами Бен Голдэйкр, автор следующий главы, приобрел известность, объясняя, как с помощью случайности можно дурачить людей. Он пользуется следующим примером.
Если вы пришли на вечеринку, какова вероятность, что в группе из 23 человек двое родились в один и тот же день? Одна сотая? Одна пятидесятая? На самом деле одна вторая. Пятьдесят процентов.
Чтобы представлять себе, что такое случайность, и замечать ее, важно понимать, что такое «p-величина» (читается как «пи-величина»; она иногда называется «наблюденной значимостью»), которую можно встретить в материалах всех полноценных исследований. Она отвечает на вопрос «насколько мы уверены в том, что данный результат получен не благодаря случайности?»
Для демонстрации причинно-следственной связи (или намека на нее) «золотым стандартом» для исследований является р-величина менее 0,05 (р<0,05), которая означает менее чем 5-процентную вероятность того, что данный результат можно приписать вмешательству случая. Кроме того, р-величина меньше 0,05 – вот что имеет в виду большинство ученых, называя какой-либо результат «статистически значимым».
Это легко понять на примере.
Допустим, вы профессионально подбрасываете монетку, а представления об этике вам чужды. Надеясь победить в азартной игре с подбрасыванием монетки, вы сконструировали четвертак, который падает орлом вверх чаще простых монет. Для проверки вы подкинули свой четвертак и обычную монету 100 раз и сочли результаты однозначными: «простой» четвертак упал орлом вверх 50 раз, а ваш, «дизайнерский», – аж 60 раз!
Может, взять кредит под залог квартиры, да и махнуть в Вегас?
Приведенный в таблице для примера оценочный инструмент, разработанный компанией WebShare, занимающейся веб-дизайном и аналитикой, говорит: не стоит, если не хотите лишиться квартиры.
Если мы посмотрим на 20-процентное улучшение (60 бросков по сравнению с 50 бросками = еще 10 бросков) вверху и пройдемся вниз, чтобы узнать, сколько раз понадобится подбросить монетку, чтобы быть на 95 % уверенным в результатах (р=0,05), выяснится, что для этого нужно сделать 453 броска.
Другими словами, необходимо точно знать, что 20-процентное отличие в пользу желаемого результата достигается по меньшей мере 453 бросками каждой монетки, а разница в 10 бросков из ста вообще не доказывает существования причинно-следственной связи. Следует запомнить три момента, касающихся р-величины и «статистической значимости»:
• Если что-то выглядит как чудо, это еще не значит, что перед нами чудо. Случайности постоянно дурачат людей.
• Чем больше разница между группами, тем меньше могут быть группы. Критики испытаний с малым количеством участников или экспериментов над собой часто забывают об этом. Если произойдет событие, которое вызовет 300 % изменений, незачем задействовать большую группу, чтобы доказать его значимость.
Ознакомительная версия.
