Чтение онлайн

Итак, не стоит исходить из того, что единственный способ уменьшить неопределенность — это использовать какой-то сложный, практически нецелесообразный метод. Что вы собираетесь делать — публиковаться в научном журнале или сокращать неопределенность при принятии реального бизнес-решения? Отнеситесь к измерению как к итеративному процессу. Начните измерять то, что вам нужно. Получив первые результаты, вы всегда сможете скорректировать свой метод.

Самое главное, как это следует из этимологии слова «эксперимент», интуитивный экспериментатор делает попытку. Сделайте ее и вы. За исключением тех случаев, когда заранее можно предсказать результат какого бы то ни было наблюдения, оно обязательно расскажет то, чего вы не знали ранее. Сделайте еще несколько наблюдений — и узнаете больше.

Конечно, бывают такие редкие случаи, когда объекты или явления кажутся не поддающимися количественной оценке только из-за отсутствия современных изощренных методов. Но обычно для измерения большинства вещей, называемых нематериальными, не хватает вовсе не передовых замысловатых способов. Как правило, неопределенность в отношении подобных объектов так велика, что уменьшить ее позволяют и базовые методы измерения.

Экономические возражения против проведения измерений

Как мы видели, сомнения в концепции, объекте и методе измерения зачастую связаны с ошибочным восприятием проблемы. Однако иногда возражения против измерений основываются не на уверенности в их невозможности, а на убеждении, что проводить их не следует.

На мой взгляд, измерения не следует осуществлять в одном случае — если издержки, связанные с их проведением, превышают получаемые выгоды. Однако на практике, конечно, встречается и такое. В 1995 г. я разработал метод оценки неопределенности, рисков и других нематериальных факторов, влияющих на принятие любого крупного рискованного решения, который назвал прикладной информационной экономикой (applied information economics, AIE). Ключевой этап данного процесса (и этим объясняется название метода) — расчет экономической стоимости информации. Позже поговорим об этом подробнее, но проверенная формула из теории решений позволяет рассчитать денежную стоимость любого снижения неопределенности. Я вставил эту формулу в программу Excel и годами рассчитываю экономическую стоимость измерения любых величин, учитываемых при принятии десятков важных бизнес-решений. Благодаря этим расчетам я обнаружил ряд любопытных закономерностей, но пока упомяну только об одной: информационная ценность большинства переменных, учитываемых при принятии бизнес-решений, равна нулю. В каждом случае оказывалось, что число факторов, которые имеют для принятия решения значение, оправдывающее усилия по их оценке, не более четырех.

ЗНАЧЕНИЕ ИМЕЮТ ЛИШЬ НЕСКОЛЬКО ВЕЩЕЙ

В каждом случае лишь несколько ключевых переменных имеют значение, оправдывающее усилия по их определению. Информационная ценность остальных равна или практически равна нулю.

Конечно, существуют величины, не стоящие усилий, затраченных на их измерение, и все же бытует устойчивое заблуждение, что если полученная количественная оценка не соответствует неким произвольным критериям (например, результаты нельзя опубликовать в научном журнале или они не согласуются с общепризнанными стандартами бухгалтерского учета), то она не имеет никакой ценности. Это, разумеется, излишнее упрощение, поскольку на самом деле ценность измерению придает большая неопределенность неизвестной в сочетании с высокой ценой принятия неверного решения. Отвечает ли измерение другим стандартам, значения не имеет. Когда вы рискуете большими деньгами в расчете на результат действия фактора, поведение которого отличается серьезной неопределенностью, даже не-большое ее снижение имеет вполне поддающуюся расчету денежную стоимость. Предположим, например, что вы собираетесь потратить крупные средства на придание своему продукту свойства, благодаря которому его продажи в данном демографическом секторе могут возрасти на 12 %, хотя, возможно, рост будет не так заметен. Кроме того, вы считаете, что затраты окупятся только в том случае, если объемы продаж повысятся не менее чем на 9 %. Если в результате инвестиций объемы продаж не возрастут на 9 %, значит, вы не добились доходности. А если рост продаж будет еще меньше или реализация упадет, то вся затея обернется катастрофой. В этой ситуации предварительная оценка имела бы очень высокую ценность.

Когда вам говорят, что определить величину «слишком дорого» или «слишком трудно», сразу спрашивайте: «По сравнению с чем?» Разумеется, если информационная ценность измерения буквально или практически равна нулю, проводить его не имеет смысла. Но когда эта ценность велика, задайте себе вопрос: «Существует ли вообще метод, позволяющий снизить неопределенность настолько, чтобы оправдать затраты на проведение измерения?» Как только ценность даже частичного снижения неопределенности становится понятной, ответ на этот вопрос обычно бывает утвердительным.

Возражение против полезности «статистики» вообще

В конце концов, факты — это факты. И хоть мы напоминаем друг другу, посмеиваясь, слова одного мудрого политика про «ложь, проклятую ложь… и статистику», есть все же такие цифры, в которых разберется даже последний простак и которые не сможет извратить и первый ловкач. Леонард Кортни, первый барон Кортни, президент Королевского статистического общества (1897–1899)

Иногда высказывается и такое возражение, что даже если измерение возможно, оно ничего не даст, поскольку статистика и вероятность сами по себе бессмысленны (так сказать, «ложь, проклятая ложь… и статистика»[11]). Глубокое непонимание основ статистики проявляют порой даже квалифицированные специалисты. Иногда приходится слышать такие поразительные вещи, что не знаешь, как на них реагировать. Вот несколько высказываний, которые мне довелось выслушать:

«Все события равновероятны, так как мы не знаем, что произойдет» (сказано слушателем моего семинара).

«Я совершенно нетерпим к риску, потому что никогда не рискую» (фраза менеджера среднего звена страховой компании, которую я консультировал).

«Как узнать интервал, если я даже не знаю среднего значения?» (вопрос клиента Сэма Сэвиджа, ученого, моего коллеги и пропагандиста методов статистического анализа).

«Откуда известно, что вероятность выпадения орла — 50 %, если никто не знает, что произойдет?» (вопрос, заданный дипломником на лекции, которую я читал в Лондонской школе экономики, — это не шутка!)

«С помощью статистики можно доказать все, что угодно» (известная поговорка о статистике).

Давайте сначала обсудим последнюю фразу. Я прямо сейчас предлагаю приз в 10 тыс. дол. любому, кто, используя статистику, докажет следующее утверждение: «С помощью статистики можно доказать все, что угодно». Под словом «доказать» я подразумеваю, что это доказательство можно будет опубликовать в любом крупном математическом или вообще научном журнале. Критерием будет именно такая публикация (уверен, что подобное важное открытие обязательно будет напечатано). Под словами «что угодно» я подразумеваю буквально все, что угодно, включая любое давно опровергнутое утверждение из области математики или другой науки. А вот под статистикой я понимаю статистику в самом широком смысле слова. Тот, кто получит этот приз, может использовать любое направление математики или другой науки, имеющее малейшее отношение к теории вероятности, методам выборочного обследования, теории решений и т. д.

Дело в том, что когда люди говорят: «С помощью статистики можно доказать все, что угодно», они, скорее всего, имеют в виду не статистику как таковую, а использование цифр вообще (особенно, по какой-то причине, процентов). На самом деле они подразумевают не совсем «что угодно» или не совсем «доказать». Реальный смысл поговорки заключается в том, что «цифрами можно сбить с толку людей, особенно легковерных, кто не в ладах с математикой». Вот с этим я полностью согласен.

Другие высказывания из моего списка свидетельствуют о незнании основ теории вероятности, риска и измерений в целом. Ясно, что вероятности мы используем исключительно потому, что не можем быть уверены в полученном результате. Очевидно и то, что нам приходится принимать какие-то риски, даже при обычной поездке на работу, так что все люди в известной мере терпимы к риску.

Иногда я обнаруживаю, что люди, делающие подобные заявления, противоречащие здравому смыслу, не вполне понимают, о чем говорят, поскольку их собственные шаги идут вразрез с теми убеждениями, которых они якобы придерживаются. Заключите с кем-нибудь пари, что он не угадает, сколько раз выпадет решка, если подбросить монету 12 раз, — и вы увидите, что даже тот, кто считает, что вероятность определить невозможно, назовет цифру 6 или близкую к ней. Тот, кто говорит, что никогда не рискует, тем не менее, летит в Москву самолетом Аэрофлота (компании, статистика авиапроисшествий которой хуже любого американского перевозчика), чтобы получить в качестве приза миллион долларов. С какими только заблуждениями по поводу статистики и теории вероятности не приходится сталкиваться! Этим ошибочным мнениям, характерным даже для руководителей крупнейших компаний, а также путям их преодоления посвящены почти все статьи в таких изданиях, как, например, «Journal of Statistics Education». Но тот, кто дочитает книгу до конца, наверняка избавится хотя бы от некоторых своих заблуждений относительно статистики.