Понять, сколь часто вероятность болезни не подходит и близко к 92 %, поможет простой пример. Предположим, что эта болезнь поразила всего 1 % населения, а тест дает 1 % ложноположительных исходов (один человек из ста ошибочно определяется как заболевший). Пойдем дальше и, для ясности, предположим, что мы проверили 100 человек и один из них заболел. Более того, будем великодушнее, нежели творцы предыдущей гипотезы: пусть тест способен точно выявить этого больного человека, а в оставшихся 99 тестах будет один ложноположительный исход. Если коротко, то из 100 человек тест определит двоих заболевших, но только один из этих двоих будет болен на самом деле. Значит, когда тест дает положительный результат, вероятность того, что люди, проходящие осмотр, на самом деле больны, составляет точно 50 % (!), что и близко не подходит к отметке 92 %.
Когда врач ставит неверный диагноз, последствия могут быть ужасными. Так не следует ли врачам, судьям и другим людям, влияющим на нашу жизнь, научиться тому, как правильно обращаться с вероятностями?
Пока вы усваиваете эти новые сведения, позвольте привести еще один пример. Предположим, что ФБР решило раз и навсегда выяснить, кто на самом деле убил Джона Кеннеди. После долгих лет расследований, не оставляя ничего на волю случая, прилежные агенты составили список всех подозреваемых. Им предстоит опросить миллион человек (я слегка округлил число) – и всем устраивают проверку на детекторе лжи. Теперь предположим, что в том случае, когда люди лгут, детектор лжи выявляет их лживость в 98 % случаев, но при этом дает 5 % ложноположительных исходов (ошибочно определяет честных людей как лжецов). И еще предположим, что все подозреваемые – весь миллион – отрицают любую связь с убийством Кеннеди.
Из уважения к изобретателям полиграфа позвольте внести в гипотезу такое уточнение: когда будут допрашивать настоящего убийцу и он будет отрицать свою причастность, машина непременно подаст сигнал о том, что он лжет. Ну и что с того? Она сделает то же самое еще для 50 000 человек (к сожалению, 5 % от миллиона – это 50 000), и теперь число наших положительных исходов составляет 50 001. Такое чувство, что у нас тут действовала целая банда. Вероятность найти среди этих подозреваемых одного-единственного человека, совершившего убийство, составляет 1:50 001.
Думаю, вы начинаете понимать, почему у нас столько сложностей с неясными тестами, которые пытаются точно выявить отдельно взятый случай (на болезнь, которая поражает одного из каждой тысячи, или на одного убийцу среди миллиона человек). Эти поразительные результаты известны как «загадка ложноположительных исходов». На самом деле наш тест дал «почти достоверные» результаты – но, когда это самое «почти» объединяется с редкостью проверяемого события, итоги могут оказаться совершенно непредсказуемыми.
Вывод ясен: тест, не дающий абсолютно точных результатов, не сможет эффективно выявить редкий случай.
12. О справедливом разделении бремени
Даже старики не могли вспомнить, когда еще в их доме разражался столь яростный спор. Все началось с того, что Джон, который жил на верхнем (четвертом) этаже со своей женой и двухмесячными близняшками, предложил – или, скорее, умолил – установить лифт в их комфортабельной малоэтажке. А помимо того Джон хотел, чтобы все заплатили поровну. Спор начался, когда Эдриен, живший в одиночестве в съемной квартире на цокольном этаже, сказал, что не заплатит ни гроша, ведь ему лифт и даром не нужен и пользоваться им он не будет. Сара, жившая на втором этаже со своим мужем Джеймсом и двумя кошками, высказалась в духе того, что они, конечно, внесут свою лепту, но только символическую – так, идею поддержать. Джеймс, гордый спортсмен, никогда не поедет на лифте. А ей лифт будет нужен только тогда, когда доставка из бакалеи окажется слишком тяжелой. Джейн с третьего этажа уверяла в том, что…
Впрочем, не важно, в чем уверяла Джейн. Можете представить такие споры: они случаются непрестанно. И как разделить цену установки лифта, когда жильцы живут на разных этажах?
Я мог бы рассказать, но лифты – это скучно. Лучше расскажу вам про аэропорт.