🩶У меня есть простое правило: чем убедительнее звучит объяснение, тем внимательнее стоит проверить, не скрывается ли за ним случайность.

В книге Д. Канемана «Думай медленно... решай быстро» и самые низкие, и самые высокие показатели рака почек чаще встречались в небольших сельских округах США. Причину легко искать в экологии, образе жизни или медицине, однако дело было в размере выборки [sample]. Чем меньше наблюдений (aka жителей), тем выше дисперсия (своего рода разброс результатов) [variance] и тем легче несколько случаев сдвигают результат к хвостам распределения [distribution tails]. Там, где возникает причинная история, иногда существует лишь просто статистический эффект.

Ту же ошибку мы совершаем, превращая собственное окружение в модель человечества. Круг общения - одна из самых неслучайных выборок: в него попадают люди из близкой среды, со схожими ценностями и интересами. Затем остаются те, с кем возникли взаимная симпатия или потребность друг в друге. Эвристика доступности завершает искажение: несколько ярких примеров начинают казаться массовой закономерностью. Так свойства отфильтрованного круга превращаются в свойства людей вообще.

👩 Автор этого канала, Эвита, с которой мы пишем этот текст, принадлежит к национальности Y. В разговорах об этой национальности часто вспоминают нескольких известных, изворотливых и предприимчивых представителей и превращают их биографии в портрет целой группы. Но Эвита смотрит на это иначе, как и многие люди того же происхождения. Здесь работает двойное смещение [bias]: внимание выбирает самых выразительных, а память объявляет их наиболее характерными. Несколько заметных фигур становятся «доказательством», тогда как тысячи не соответствующих стереотипу людей остаются невидимыми)

👩 Я родом из города N.T., известного заводами и маргинальной средой. Пусть эта репутация отражает часть городской жизни - из неё не следует, что каждый человек оттуда обязан соответствовать этому образу. Я давно стала столичным жителем и всегда отличалась от среды родного города; возможно, в распределении его жителей я нахожусь ближе к хвосту. Но редкое наблюдение - не невозможность и не ошибка природы, а выброс [outlier] может быть как погрешностью модели, так и подлинным редким случаем (исключением из типичных правил).

💙Распределение описывает частоту вариантов, а не то, каким человеку разрешено быть: математика не отрицает исключения, она отрицает лишь право среднего значения становиться судьбой.


а прочитать полную версию можно тут (p.s. там еще прилагаются картины великих художников с объяснением данного искажения)