Заблуждение первое состоит в том, что диссертант считает возможным с помощью принципиально новых, недавно предложенных и пока не проверенных методов изучать новые же, неизвестные прежде явления. Один из соратников по научной борьбе сводит Вас с какими-то людьми, отличительными чертами внешности которых являются: джинсы, лыжный свитер, лохматая шевелюра и очки в толстой оправе. Работают они в каком-то техническом институте, «который вообще-то до прошлого года был закрытым», – названия его Вы все равно не запомните. Эти люди показывают Вам прибор, который, по их словам, измеряет сверхслабые, скажем, электромагнитные поля, излучаемые XFZ – структурой человеческого тела. Вы берете этот прибор и начинаете с его помощью доказывать лечебный эффект еще не запатентованного лекарственного препарата. Кто потом поверит вашим данным? Нельзя исследовать неизвестное неизвестным! Ситуация здесь еще хуже, чем та, что описана в гл. 5: там ненадежен был только измерительный прибор, а об измеряемых им параметрах (частота сердечных сокращений, минутный объем крови и др.) известно, что они хорошо описывают состояние сердечно-сосудистой системы человека. Здесь же нов и потому ненадежен сам Метод.
Хотите использовать именно этот прибор? Пожалуйста, сначала проверьте его на уже открытых фактах. Выберите подробно описанный патологический процесс и покажите, как изменяется значение параметров A, B и C на шкалах Вашего прибора. Получите результаты, сопоставимые с теми, что получили другие исследователи с помощью иных, считающихся надежными, методов (и описали это в солидных журналах или руководствах), – можете применять прибор. Если такой путь Вам почему-либо не подходит, пользуйтесь только общепринятыми методами.
Прямые показатели – предпочтительнее
Второе заблуждение также частично было рассмотрено в гл. 5. Оно заключается в том, что всевозможные индексы и производные, образованные из обычных прямых физиологических, биохимических и прочих показателей, могут добавить нечто принципиально новое к пониманию биологических процессов. Исследователь наивно полагает, что если он разделит, скажем, частоту сердечных сокращений на частоту дыхания и прибавит к результату величину пульсового давления, то получит некий новый и более мощный инструмент для проникновения в суть явления. Это замечание не следует понимать буквально. Расчет потребления кислорода на квадратный метр поверхности тела, соотношение экскреций натрия и калия с мочой – примеры вполне оправданного отхода от простых показателей. Соблазн городить один на другой индексы и соотношения привел к появлению десятков новых параметров, каждый из которых отражает лишь субъективные пристрастия его автора. Утверждения о том, что такой-то индекс указывает на преобладание в механизмах регуляции такого-то компонента – типичный пример наукообразия. И хочется вслед за генералом-эмигрантом у Тэффи сказать: «Все это, конечно, хорошо, господа! Очень даже хорошо. А вот… ке фер? Фер-то ке?» – Что с этими результатами делать дальше?
Приведем пример: начинающий исследователь заявляет о создании «ИМ – индекса Мытникова» (фамилия изменена):
ИМ = (САД / ДАД) ? ЧСС,
где САД – систолическое артериальное давление, ДАД – диастолическое артериальное давление, ЧСС – частота сердечных сокращений.
Чуть ли не половину своей диссертации он посвящает рассуждениям о динамике ИМ в процессе адаптации моряков к длительному подводному плаванию. С детской непосредственностью он уверяет опытных морских врачей, что величины ИМ до 117,3 указывают на благополучный ход адаптационного процесса, а ИМ более 121,5 должен вызвать у врача тревогу. В результате даже самые благодушные члены Совета не могут отказать себе в удовольствии потрепать злополучный индекс и его незадачливого автора. Если бы соискатель ввел в формулу еще две-три переменных, уже никто не понял бы, о чем вообще идет речь. А был бы он опытен, так назвал бы индекс именем своего учителя – члена-корреспондента одной из академий, название которой начинается со слова Российская. Это, конечно, шутка. Не вводите ненужных индексов, пользуйтесь «прямыми» показателями.
Классификация не решает проблему
Заблуждение третье: классификация решает проблему. Диссертант, по каким-либо причинам работавший слишком самостоятельно, докладывает, что результаты его исследований позволяют выделить в такой-то реакции три (иногда четыре, иногда пять, но чаще – три) типа реагирования: гипо-, нормо– и гипер-. За этим заявлением обычно следуют процентные соотношения: к гипертипу – столько-то, к нормотипу – столько-то и т. д. На этом гордый проделанной работой диссертант замолкает, ожидая одобрения: он разработал новую классификацию! Жаль, если автор не понимает, что любая классификация по одному признаку сама по себе никакой ценности не имеет. Ценность классификация приобретает только тогда, когда в ней использовано одновременно не менее двух систем критериев. Рассмотрим это на простом примере. Утверждение о том, что все люди делятся на худых, средней комплекции и толстых, – лишено научного содержания. Его невозможно подвергнуть критике. Любой континуум можно разделить на три, пять, десять или х-1 отрезков. Число их определяется только вкусами автора. Повторим, подобное утверждение бессодержательно, поэтому оно не может быть ни верным, ни ошибочным. Если же автор одновременно показывает, что представители выделенных им конституциональных типов с разной вероятностью заболевают, скажем, атеросклерозом, научное содержание в сообщении появляется.
В принципе, любая классификация должна указывать на связь между двумя или несколькими параметрами.
Относительно классификаций хотелось бы процитировать один из апокрифических законов то ли Мерфи, то ли Фланнагана: «Всякая полезная классификация содержит от трех до шести градаций. Если их меньше трех – это не классификация, если их больше шести – она никому не нужна». За этой шуткой стоит вполне серьезный закон психологии, гласящий, что объем внимания (и с некоторыми поправками – непосредственной и оперативной памяти) не превышает 7 ± 2 альтернативы (магическое число Миллера). Знание этого закона очень важно для исследователя.
Корреляция – еще не причинная связь
Заблуждение четвертое является результатом увлечения корреляционным анализом. Измерив множество физиологических, биохимических и прочих показателей, наш диссертант отправляется в вычислительный центр, где заполняет матрицу данных, скажем, 20 х 20. Машина выдает таблицу коэффициентов корреляции размером с полутораспальную простыню, притом величина этих коэффициентов колеблется от —0,11 до +0,17. Величина массива данных делает эти коэффициенты статистически значимыми, что прямо указывает на то, что связь между исследуемыми факторами – маловероятна и заниматься поиском ее – пустая трата времени. Вместо того чтобы сразу понять это, автор начинает размышлять о причинах слабых связей между параметрами H и B, L и M. Иногда приходится слышать удивительные утверждения о том, что есть особые области знания (например, психология), в которых связи между отдельными явлениями настолько слабы, что и r = 0,20 заслуживает рассмотрения. Оставим это утверждение без комментариев.
Очередной шаг в развитии компьютерной техники принес новую проблему: ориентируясь на величину корреляции между отдельными параметрами, машина объединяет их группы или факторы. Диссертанты получили возможность начать захватывающую игру: теперь они анализируют корреляционные связи между такими факторами. Конечно, Совет с интересом выслушает, что, например, индивидуальная переносимость человеком дыхания смесью с пониженным содержанием кислорода связана сильной корреляционной связью (r > 0,75) с фактором Н-2, в который входят: (а) масса тела с отрицательным знаком; (б) длина стопы; (в) кислотность желудочного сока натощак и (г) скорость простой сенсомотор-ной реакции. А нам остается только вновь повторить вместе с героем Тэффи: «Фер-то ке, господа?»
