Saját és harmadik féltől származó sütiket használunk, hogy jobb szolgáltatást és felhasználói élményt nyújtsunk. Engedélyezi-e magánböngészési adatainak felhasználását ezen a weboldalon?

második

A második világháború idején az amerikai légierő azt kereste, hogyan lehetne csökkenteni katonai repülőgépeik lövöldözését és ezzel pilótáik veszteségeit. Egy repülőgép páncélzata az ellenséges légvédelmi lövegek és vadászrepülők tűzzel szembeni ellenálló képességének növelése érdekében ennek súlya megnő, ami negatív hatással van a teljesítményére. Emiatt a teljes páncél nem volt életképes megoldás, de az volt a kérdés, hogy már csak a repülőgép egyes területeinek árnyékolásával lehet-e jelentős védőhatást elérni. Mert talán a bontások nagy része nagyon specifikus területek lövedékhatásainak volt köszönhető.

Minden küldetés után megpróbáltuk kideríteni, hogy a század hány repülőgépe esett és hányan tértek vissza sérüléssel vagy sérülés nélkül. Azokat, akik megrongálódtak, ellenőrizték, hogy megállapítsák, hány lövedéket ütöttek el, és a repülőgépben hol találtak. Annak szemléltetése érdekében, hogy ezek a becsapódások hogyan oszlottak meg a repülőgép testén, célszerű az összes megfigyelt hatást megjelölni ugyanazon a repülőgépen, hogy valami hasonló képet kapjon, amely a repülőgépet alulról mutatja. (Feltételezzük, hogy itt minden sík azonos típusú. Ha több olyan típus van, amelynek alakja jelentősen különbözik egymástól, akkor ezt a gyakorlatot minden típusra külön meg lehet ismételni.)

Statisztikák a megmentéshez

A törzs és a szárnyak hátsó része, ahol az ütközések fiktív példánkban a leginkább koncentrálódnak, első pillantásra nyilvánvaló jelöltnek tűnhetnek a páncélzat számára, mivel az ellenséges lövedékek által leginkább érintett területek. De mint alább láthatjuk, az ügy valamivel összetettebb. Olyannyira, hogy a katonaság megkérdezte a Statisztikai Kutatócsoport, annak a kormányhivatalnak a tagja, amely a háború alatt katonai célú kutatás-fejlesztési tevékenységeket koordinált, és amelyből az atombomba fejlesztésére irányuló manhattani projekt is előkerült.

A New York-i Columbia Egyetemen található csoportba a 20. század legkiemelkedőbb matematikusai és statisztikusai tartoztak, mint Frederick Mosteller, Jacob Wolfowitz, Leonard Jimmie Savage és W. Allen Wallis, annak kutatási igazgatója, valamint jövőbeli Nobel. gazdasági díjak Milton Friedman és George Stigler. De ebben az összefüggésben mindenekelőtt ki kell emelnünk Abraham Wald, A nácik zsidó státusza miatt zaklatták Bécsben, és kénytelen volt emigrálni az Egyesült Államokba, ahol homokszemét letehette a náci Németország legyőzésére. Wolfowitz, Wallis és Friedman közreműködésével kifejlesztette a szekvenciális elemzés statisztikai technikáját, amely jelentősen javította az ipari minőségellenőrzést, amelynek nagy jelentősége volt a háborúban. Ő is átvette a repülők sebezhetőségének problémáját a légierők által már említett adatok alapján.

A nagy kihívást az jelentette, hogy semmilyen információ nem volt a lövedékek leengedett gépekre gyakorolt ​​hatásairól, amelyekből nem volt tudni, hogy hány lövés érte őket, vagy hol, olyan információ, amelyet csak azokból a repülőgépekből lehetett kinyerni, amelyeknek sikerült visszatérniük. Emiatt a grafikonon megjelenő hatások megoszlása ​​alapján nem szabad elhamarkodott következtetéseket levonni, mivel az csak a visszaszállított repülőgépekre gyakorolt ​​hatásokkal foglalkozik.

Inkább az a kérdés, hogy miért van ilyen elosztás. Miért van egyes területeken sokkal kisebb az ütéssűrűség, mint másokon, ugyanúgy ki vannak téve az ellenséges tűznek? Vajon az ellenséges lövők inkább a szárnyakra lőttek, nem pedig a két szárny közötti területre? Eltekintve attól, hogy erre nem volt ok, nem tűnik megvalósíthatónak a cél, tekintve a repülőgépek sebességét.

Reálisabbnak tűnik a válogatás nélküli tűzvezetés a gép vagy a repülőgépek irányába. Ezért a hatások eloszlásának bizonyos egységességére lehet számítani, amely minden esetben a repülőgép területének lövéseknek való kitettségétől függően változik (például kevesebb hatás érhető el a repülőgép felső részén, mint az alsó részén, ami sokkal jobban ki van téve, különösen a talajból származó tűz). Wald azzal érvelt, hogy a hatások várható megoszlását meg lehet becsülni az ellenséges tűz különböző irányainak mérlegelésével, vagy a légi harcok ártalmatlan festékpatronokkal végzett szimulációjával, így regisztrálva - repülőgép veszteség nélkül - az összes hatást.

A halálos az, ami nem figyelhető meg

Miután kiderült, hogy a felvételeket mennyire kell elosztani a síkok között, hogyan magyarázza a visszatérő repülőgépeknél megfigyelt eltéréseket? Az értelmezés az, hogy ha sokkal kevesebb ütközés figyelhető meg az orrban vagy a szárnyak közötti részen, ahol a motor és az utastér található, mint azt várnánk, az azért van, mert sok ilyen ütközést nem regisztráltak, mivel sok repülőgép elérte a ezek a területek nem tértek vissza. Ezért ezek a leghalálosabb hatások, amelyek nagyobb mértékben vezetnek a repülőgép lezuhanásához. Másrészt a törzs szárnyain vagy hátsó részén való nagyobb koncentráció azt jelzi, hogy ezek a hatások sokkal nagyobb mértékben lehetővé teszik a visszatérést.

A következtetés az, hogy a legkiszolgáltatottabb területek, amelyek a leginkább árnyékolásra vannak feltüntetve, nem azok, amelyek a legtöbbet regisztrálták, hanem azok, ahol a legkevésbé figyelték meg az elvárhatókat! A találatokra vonatkozó megfigyeléseink nem tükrözik pontosan az ellenség tüzét a repülőgép egészére nézve, de ferdeek a visszaszolgáltatott repülőgépekre vonatkozó korlátozás miatt, amely kizárja a lelőtteket. Továbbá a megfigyelt hatások azok, amelyek a legkevésbé aggasztanak minket, mert még mindig lehetővé tették a visszatérést. Azt kell feltennünk magunknak mindenekelőtt, hogy hogyan oszlanak meg azok a hatások, amelyeket nem figyeltünk meg, azok, amelyek lehozták a gépet.

Waldnek sikerült megtalálni azt a módszert, amellyel megbecsülheti a lelövés valószínűségét a kapott lövések száma alapján, ami szinte varázslatnak tűnhet, ezeket az adatokat csak a visszatért repülőgépekről ismeri, az elveszettekről nem. Induktív módon oldotta meg, feltételezve, hogy nincsenek ütközés nélkül elveszett gépek. Igaz, hogy más okok, például balesetek miatti veszteségek nem zárhatók ki, de összegük a nagyon gyakori bontásokhoz képest jelentéktelen lenne, tekintettel a légi balesetek alacsony valószínűségére. (A tragédia az, hogy Wald azonban 1950-ben 48 éves korában halt meg egy repülőgép-balesetben feleségével együtt, Indiában tartott konferenciáján.)

Innen Wald képleteket is levezetett, hogy megkülönböztesse a leütés valószínűségét a lövedék típusa és - amint azt legalább minőségileg leírtuk - a becsapódás helye szerint. Egy komplex és technikai tanulmányában megjelenő, fiktív adatokkal ellátott numerikus példában Wald 15% -os valószínűséggel számolta ki, hogy egy sík leesik egyetlen kapott lövésből, de ha figyelembe vesszük az ütközés helyét, akkor ez 39% között változik, ha a motor vagy motorok, és 2%, ha periférikus területek, például a szárnyak.

Általánosítás előtt kérdezd meg magadtól, hogyan válasszon

Wald munkáját csak 1980-ban tették közzé, bár megállapításait a katonaság már a második világháborúban és az azt követő konfliktusokban alkalmazta. Pontosabban az árnyékolás megfelelő helyeire vonatkozó következtetései a tudományos körökön túl bizonyos ismertségre tettek szert, olyan legendákat is kiváltva, ahol a fikció keveredik a valósággal. Ezt a népszerűséget nagyrészt a tanulságok magyarázzák.

Ez egy ragyogó példa arra, hogy az elfogult megfigyelésekből származó általánosítás miként torzíthatja a valóságról alkotott felfogásunkat, ebben az esetben egészen a legkiszolgáltatottabb területek és a legkevésbé sebezhetőek összetévesztéséig. De például egy közvélemény-kutatásban általában csak néhány száz vagy ezer fős mintát kérdeznek meg, amelyből az egész lakosságra általánosítják. Mitől függ tehát, hogy az általánosítások jogosak-e vagy sem?

A legfontosabb, hogy az adatokat hogyan szerezték be. A reprezentatívnak mondott közvélemény-kutatás megkívánja az elfogultság elkerülése érdekében kialakított mintavételi eljárást. Kritikus tényező annak a feltételezésének, hogy feltételezhetjük, hogy a minta nagyságának növekedésével egyre jobban reprezentálja a populációt, amint a statisztikai következtetések megtanítják. Ha eltekintenek egy ilyen eljárástól, a felmérés aligha tekinthető reprezentatívnak. Ha például a kiválasztást úgy hajtják végre, hogy kimennek az utcára, hogy megkérdezzék a járókelőket, van-e egy percük néhány kérdés megválaszolására, és csak a kiválasztott hely és idő nagyban befolyásolhatja az interjúalanyok profilját. Ezzel a felmérésben tükröződő véleményklíma teljesen eltérő lehet attól függően, hogy mikor és hol készítik az interjúkat.

Valahányszor nincs konkrét mintavételi eljárás, csupán puszta megfigyelések vannak, érdemes megkérdezni, hogy a megfigyelés módja kedvez-e egyes elemek beépítésének mások kárára, oly módon, amely kapcsolatban állhat az általunk megfigyelni kívánt jellemzőkkel. Ha igen, akkor ez az elfogultság lehetséges forrása, és tanácsos nagyon óvatosnak lenni az általánosító következtetésekkel kapcsolatban, amint azt itt láthattuk: egy periférikus hatású repülőgépnek sokkal nagyobb esélye lesz visszatérni és így belépni a választékunkba, mint egy repülőgép két ütközéssel a motorjához és egy a pilótafülkéhez. Ezért a visszatérő repülőgépek általában kevésbé lesznek hatásosak és kevésbé érzékeny területeken, mint a lebuktatott repülőgépek, ami elfogult, a károk szempontjából túlságosan jóindulatú képet ad nekünk.

Amikor a kudarcok ugyanannyira vagy többet taníthatnak meg, mint a sikerek

Ez az alapvető példa az úgynevezett túlélési elfogultság, nagyon sokféle összefüggésben nagyon gyakori. Olyan folyamatokban jelenik meg, amelyeket egyes túlélők legyőznek, amelyeket megfigyelnek, míg vannak olyanok, akik továbbra is úton vannak, és akiknek nincs láthatóságuk, de akiknek ugyanolyan vagy nagyobb jelentőségük lehet, mint a túlélőknek.

Ha az orvos a kezelés végén a betegek áttekintése alapján értékeli a kezelés hatékonyságát és tolerálhatóságát, akkor figyeljen azokra a betegekre, akik nem vesznek részt ezen a végső felülvizsgálaton, és próbálják meg kideríteni az okokat. Ha ezek az esetek egyszerűen kimaradnak a vizsgálatból, mert nem vizsgálhatók, fennáll annak a kockázata, hogy elfogulatlanul kizárják azokat a betegeket, akiknél a kezelés a legrosszabb eredményt hozta, mivel nagyon lehetséges, hogy a lemorzsolódások nagy része éppen annak a ténynek köszönhető, hogy a kezelés nem segített a betegnek.beteg vagy rosszul érezte magát.

Az elfogultság a pénzügyi szektorban is ismert, például a szelektív részvényindexekben, amelyek olyan vállalatokból állnak, amelyeknek a piacon a legnagyobb piaci értéke van, például Spanyolország esetében az IBEX 35. Az indexet a benne szereplő társaságok tőzsdei zuhanása mérlegeli, de csak bizonyos mértékig: Ha az esés azt jelenti, hogy a vállalat addig veszít pozícióból a legértékesebb rangsorban, amíg ki nem lép a szelektív indexből, bármi történik, az már nem befolyásolja az indexet, még akkor sem, ha kudarcot vall, és gyakorlatilag teljes piaci értékét elveszíti. Ezért a szelektív index alakulása az elmúlt öt évben általában pozitívabb, mint az 5 évvel ezelőtt alakult vállalatok súlyozott átlaga, a legrosszabb változások kizárásával.

Sok olyan könyv is van, amely megmagyarázza, hogy bizonyos rangos vállalatok miért értek el sikert, mintha sikereik egy sor minőség és helyes döntés logikus és elkerülhetetlen következményei lennének, figyelmen kívül hagyva azt a tényt, hogy senki sem tudja, hány másik vállalat, amely e siker szerint a recepteknek ugyanolyan sikereseknek kellett volna lenniük, nem azért, mert kevésbé voltak szerencsések. Így azt a (szinte mindig hamis) benyomást kelti, hogy bizonyos receptek alkalmazása elegendő a nagy sikerélményhez, alulbecsülve a befolyásunkon kívül eső tényezők óriási hatását.

Vagy gondoljon sok fiatal hamis reményeire, hogy futballsztárokká, filmsztárokká, zenecsillagokká, kifutókká stb. Válhatnak, amelyet az ilyen típusú karakterek médiavisszhangja táplál. hogy bejuthassanak ezekbe a szakmákba anélkül, hogy eljutnának a csúcsra, és akiknek csak választaniuk kell hivatásuk elhagyása vagy ebből élés között.

Egy másik példát hoznak az évszázados épületek, amelyeket ma megcsodálhatunk, és amelyek arra gondolhatnak bennünket, hogy akkoriban minden város sokkal szebb volt, mint most. De figyelembe kell venni, hogy ez a benyomás csak azokon az építkezéseken alapul, amelyek elegendő minőségűek voltak évszázadokig, és amelyeket a későbbi generációk méltónak tartottak megőrzésükre, ezáltal felszabadítva őket a bontástól. Ezért olyan épületekről lesz szó, amelyek akkor már a legemblematikusabbak voltak, miközben az akkori szerény építkezések zöme alig tanúja.

Valami hasonló történik a film- és zenei produkciókkal. Legtöbbjüket gyorsan elfelejtik, de néhányukra a későbbi generációk is emlékeznek és értékelik őket, klasszikussá válva. Ezért azok a filmek és dalok, amelyeket koruk előtt ismernek, általában ezekre az emlékezetes klasszikusokra korlátozódnak, és kizárják a halom filmjeit, ami szintén idealizált képet adhat az akkori művekről.

Egy egyre rosszabb világ felé?

Ez az utóbbi két példa bemutatja, hogy a túlélési torzítás miként járulhat hozzá az emberi pszichológia egyéb vonatkozásaival együtt a "régi idők" túlzottan romantikus és nosztalgikus elképzeléséhez, amely mindig jobb, mint a jelen, és ezzel együtt annak a széles körű felfogásának, hogy a világ mindig rosszabb, objektív adatok alapján alig fenntartható, de egy másik elfogultság, ebben az esetben informatív.

Kiderült, hogy egyre több hírt kapunk, még a világ legtávolabbi pontjairól is, elsősorban a korábban elhallgatott kérdésekre összpontosítva, és egyre többféle forrásból, és bárki, aki kamerás telefonnal rendelkezik, riporterré válhat. És mivel a hír szinte mindig rossz, kevés jó történettel rendelkező jó eseményről van szó, az a hamis benyomás keletkezik, hogy a gonosz egyre inkább előfordul, ami szintén hozzájárul a világ evolúciójának túlzottan pesszimista nézetéhez.