условие Карла Поппера, философа и социолога, и оно гласит, что теория должна быть фальсифицируемой, то есть допускать возможность своего опровержения. Теория должна создавать некое неочевидное предсказание, которое однозначно следует из нее, но не из конкурирующих теорий. Предсказание должно полностью соответствовать теории, быть точным и не допускающим иных толкований. Если такое предсказание не сбывается, теория признается неверной – фальсифицируется.
Если же оно сбывается, то теория становится тем более достоверной, чем менее очевидное следствие было предсказано. Иными словами, верна не та теория, в которую хочется верить, а та, чьи дикие выводы подтверждаются с неожиданной стороны. Выше рассматривалось предсказание феномена «Не-Я» как условие Поппера.
Механизм вероятностей работает и в обратную сторону, позволяя последовательно уточнять теорию, частично ее опровергая, затем сообразно меняя формулировки и тем повышая ее истинность.
Иногда можно услышать претензии к науке, дескать, если она сама себя иногда опровергает, то как можно ей доверять? Но наука – это просто собрание наилучших доказательств. Если что-то опровергается, это обычно значит, что нечто менее достоверное заменилось на нечто более достоверное. Эзотерики в этой претензии обычно подразумевают, что вот их-то знание уж точно верное, потому что его никто не опровергал. Однако в их случае псевдознание специально конструируется так, чтобы его было трудно или невозможно опровергнуть – это и есть нефальсифицируемость, которая определяет неприменимость научных проверок и, следовательно, с очень высокой вероятностью – ложность теории. Пример последует в главе про психоанализ.
Иерархия аргументов
Чаще всего бывает, что по каждому конкретному утверждению нет отдельной теории и исследования. Это нормально, ведь нельзя покрыть сложными дорогими методами абсолютно все. Там, где можно обойтись умозаключениями и аргументами, обходятся ими. В соответствии с подтверждающими/опровергающими вероятностями, можно выделить несколько категорий аргументов и расставить их списком (или пирамидой, тогда ее называют пирамидой Грэма) от высших к низшим, таким образом, чтобы верхние (высшие) аргументы создавали высочайшую вероятность их истинности (убедительность), которая уменьшается с каждым следующим уровнем.
Эту иерархию очень удобно использовать в доказательных и опровергающих цепочках. Например, если мнение авторитета противоречит фактам, мы скорее склоняемся к фактам, но все же поглядываем на авторитета. Однако, если личный опыт вступает в конфликт с сутью вещей, такой опыт следует изначально считать ложным, пока мы не наберем убедительную статистику.
Будда Готама, автор техники осознанности, был приверженцем науки настолько, насколько это было возможно в его времена. В Калама сутте он говорит: «Не верьте чему-либо только потому, что вы слышали об этом. Не верьте традициям только потому, что они передавались из поколения в поколение. Не верьте чему-либо только потому, что об этом говорят многие. Не верьте чему-либо только потому, что это написано в ваших религиозных книгах. Не верьте чему-либо только на основании авторитета ваших учителей и старейшин. Но после наблюдения и анализа, когда вы обнаружите, что нечто согласуется с разумом и способствует благу и пользе одного и всех, тогда принимайте это и живите согласно этому» (AN 3.65).
Иногда это высказывание ошибочно переводят или интерпретируют как указание руководствоваться лишь собственными чувствами для установления истины, но здесь мы видим, что Готама подразумевает пирамиду аргументов, размещая в ее вершине рациональность и фактическую истинность, а мнения авторитетов и толпы ставит гораздо ниже, как и современные ученые. В Калама сутте ничего не говорится о личных ощущениях и, как мы увидим позже, личные ощущения – это просто мимолетные конструкции переменчивого ума, неспособные служить доказательством какой-либо концепции, кроме идеи самих ощущений. Да, ощущения просто есть, но сами по себе они обманчивы.
«После» не значит «вследствие»
Само по себе статистическое исследование указывает лишь на корреляцию. Корреляция указывает на связь между явлениями, но не указывает на направление и причину. То есть, если меняется А одновременно с Б, но непонятно, А зависит от Б или Б от А, а может, есть и третья величина. Чтобы встроить данные такого исследования в общую научную теорию, нам нужна гипотеза, опирающаяся на знания более высокого порядка. Тогда это будет уже не просто корреляция, а причинно-следственная связь.
Например, обнаружилось, что богатые люди в среднем немного счастливее, чем бедные. Можно предположить, что это потому, что деньги дают уверенность и уменьшают тревожность; следовательно, зарабатывай и будешь счастливее. Но можно также допустить, что изначально более радостные, позитивные люди добиваются большего в жизни. В таком случае, видимо, не следует слишком много работать ради достатка, если делаешь это лишь ради удовольствия в будущем.
Чтобы выбрать из этих теорий, обычно проводят эксперимент, который подтвердит одну и автоматически опроверг-нет другую. Впрочем, иногда уже есть какой-то сторонний факт, новая интерпретация которого расставляет все на свои места.
Математическая статистика и доказательная медицина. Как интерпретировать клиническое исследование
Успехи современной медицины во многом обязаны научно-доказательному подходу. Мы гораздо реже умираем от инфекций, меньше физически страдаем. А совсем недавно произошла серия революций в лечении многих видов рака. До широкого внедрения доказательных методов медицина основывалась на мнении отдельных людей: «Мне помогло» или «Врач попробовал, пациенту помогло». Такая медицина была в целом неэффективной: хирурги не стерилизовали инструмент, и больные мучительно умирали от воспаления ран, врачи лечили людей мышьяком и героином, сами люди лечились чем попало или не лечились вовсе, а продолжительность жизни была невысокой.
Доказательная медицина как раз и призвана отделить действительно эффективные методы от неэффективных, используя наилучшие способы доказательства, то есть науку. В ней не применяются те или иные лекарства и техники только лишь потому, что тот или иной авторитет уверяет в их полезности. Вместо этого используются слепые контролируемые исследования на больших рандомизированных (собранных с исключением неслучайности) группах.
Такие исследования обоснованы математически (формулами Байеса – математической статистикой), чтобы гарантировать, что при соблюдении ряда условий результат имел, к примеру, точность 98 % и нельзя было этому возразить. Условия следующие.
✓ Дизайн исследования должен быть хорошим. Исследование должно быть спроектировано таким образом, чтобы не допускать различных толкований и четко отвечать поставленной задаче.
✓ Размер исследуемой группы должен быть большим. При количестве до 30 участников статистические расчеты не гарантируют достоверность. От 31 до примерно 70 – минимально достаточное число. 150 и более – очень неплохо. При этом чем меньше превышение исследуемого эффекта над контрольным, тем больше требуется выборка, чтобы его достоверно обнаружить. Например, первые антибиотики могли считаться сильными сами по себе, и достаточно было совсем небольшой группы подопытных, чтобы это обнаружить. Современные антибиотики четвертого поколения отличаются от третьего совсем немного, поэтому для обнаружения эффекта нам нужны уже сотни, а иногда и тысячи пациентов.
✓ Рандомизация – необходимо, чтобы в исследуемую группу попали люди разного пола, возраста, образа жизни и т. д., за исключением исследуемого параметра – так мы гарантируем, что выборка отражает генеральную совокупность, то есть всех людей с таким параметром: всех пожилых, всех высоких, всех тревожных…
✓ Контроль – необходимо создать группу такого же размера и рандомизации, которая вместо исследуемого метода или препарата будет получать либо пустышку (плацебо-контроль), либо какое-то типичное лечение с известной эффективностью (TAU – treatment as usual). В качестве плацебо в исследованиях осознанности используют так называемую шам-медитацию, где даются инструкции просто спокойно сидеть и думать о том, о чем скажет экспериментатор. Для TAU-контроля обычно используется наилучшая распространенная техника лечения изучаемого психического расстройства, например когнитивное реструктурирование.
✓ Ослепление (двойное) – тот, кто дает лекарство или объясняет испытуемым метод, не должен знать, каким может быть результат. Ослепление призвано исключить плацебо-эффект, когда пациенту лишь кажется, что ему стало лучше, но болезнь сохраняется. В том, что касается психических расстройств, плацебо-эффект, конечно, имеет небольшую реальную силу, однако эффект техники осо-знанности значительно превышает его, тогда как очень многие методы западных психологических школ оказались никоим образом не сильнее пресловутого «Не грусти, дружище».
Слепые контролируемые исследования на больших рандомизированных выборках – это стандарт современной эффективной медицины, а с некоторых пор – и доказательной психологии. Если тот или иной метод успешно проходит такие исследования, мы его просто берем и лечимся им, будучи уверенными, что результат будет достигнут с заявленной вероятностью. Если не проходит, значит мы с легким сердцем забрасываем метод. Если исследования конфликтуют друг с другом, мы можем применять оба, но предпочтем то, что пока имеет лучшую доказательную базу.
Разберем принцип клинических исследований на примере. Допустим, вы купили два сыра «Пармезан» от разных производителей. Вы можете отрезать по кусочку и сравнить их вкус, но где гарантия, что вам просто не понравилась этикетка на одной из упаковок или вы когда-то не читали пасквиль, в котором второго производителя обвиняли в покупке молока от неправильных коров? Поэтому хорошо бы закрыть глаза и поместить оба кусочка на вращающийся барабан рулетки, чтобы было непонятно, какой из кусков взят. Это называется ослеплением и рандомизацией и повышает достоверность исследования. Если закрыть глаза по какой-то причине невозможно, ту же роль в ослеплении сыграет другой человек, которого мы попросим втайне от нас отрезать по куску сыра и не сообщать нам, какой из них где.