Коллектив Авторов: Цифровой журнал «Компьютерра» № 137

Главный посыл может осложняться некими дополнительными деталями. Иногда активисты борьбы с прививками продвигают свои способы лечения, диеты, пищевые добавки, амулеты или что-то ещё. Иногда они повторяют, что наука не доказала безопасность прививок на 100 процентов, а также рассказывают страшные истории о том, какие дикие ошибки могли допускать люди науки и медики.

Делать прививки или нет? Выбор «нет» ведёт к вероятности (от процентов до десятков процентов) заболеть болезнями, которые с некоторой вероятностью (от процентов до десятков процентов) приводят к смерти (но даже при благоприятном исходе наносят явный вред здоровью). Выбор «делать» означает многократное снижение опасности болезни, невысокий риск серьёзных осложнений (доли процентов), более серьёзный риск (обычно проценты) нетяжёлых осложнений (вроде недолгого подъёма температуры).

Для преферансиста дело ясно. Надо прививать. Но почему же кампании против прививок не угасают?

Тут несколько причин. Не буду обсуждать оглупляющий эффект от бесконечных реформ системы образования. Не менее важная причина — способ действий СМИ. Ребёнка, который умер от неустановленных причин вскоре после прививки от кори, покажут по всем каналам, о нём напишут газеты и интернет-сайты. Детская могилка, слёзы матери не оставят вас равнодушными. Дети, которые умирают от кори и её осложнений (тут диагноз можно подтвердить вполне надёжно), уйдут из этого мира без вашего внимания. На «весах» у родителей, которые решают, прививать ли их ребенка, с одной стороны, одна смерть по неясным причинам, которой они искренне сочувствовали, а с другой — множество виртуальных смертей, о которых они и не задумывались. Чтобы понять, что относительная редкость кори связана с распространением прививок против неё, как минимум нужно уметь анализировать причинно-следственные связи.

Широко распространённый тезис «безопасность на 100 процентов не доказана» — следствие непонимания процедуры оценки рисков. «Безопасность на 100» чего бы то ни было доказать невозможно. Любой тест на безопасность некоего фактора состоит в сравнении экспериментальной группы, на которую этот фактор действует, с контрольной группой, свободной от его действия. Я даже не буду обсуждать сейчас проблему выбора контроля (например, в медицине контролем должна быть группа, получающая плацебо в условиях двойного слепого эксперимента). Сейчас нам важнее иное. При интерпретации результатов исследования (к примеру, обнаружившего сколько-то неблагоприятных эффектов в экспериментальной и контрольной группах) мы должны иметь в виду возможность двух разных объяснений. Первое (нулевая гипотеза): различие экспериментальной и контрольной групп не связано с действием исследованного фактора и является следствием случайности при формировании этих групп. Второе (альтернативная гипотеза): различие между группами — следствие действия того фактора, по которому они отличались.

Так вот, никакие результаты эксперимента не дают оснований для стопроцентного принятия или опровержения первого или второго объяснения! К счастью, по полученным данным мы можем оценить их вероятность. Если, скажем, вероятность первой гипотезы очень низка, мы можем обоснованно принять вторую, как более вероятную. В зависимости от того, насколько для нас важна изучаемая проблема, мы можем принять больший или меньший порог приемлемой для нас вероятности ошибки.

Следствием этой логики является то, что, если какое-то исследование не зарегистрировало вред некой процедуры, оно вовсе не доказало её безопасность. Корректно сформулированный вывод выглядит так: исследованный фактор вызывает неблагоприятное последствие с частотой, не превышающей такую-то долю случаев, с вероятностью ошибки этого заключения, не превышающей такой-то порог. Все экспериментальные доказательства безопасности того, что мы считаем безопасным, построены именно так!

Есть ещё второй уровень таких доказательств. Конкретных исследований, проверявших действие тех или иных факторов, может быть проведено множество. Если они были организованы правильно, на основании каждого из них можно сделать определённый вывод с неким уровнем значимости (вероятностью ошибки). Их совокупность может быть проанализирована в ходе метаисследования (исследования исследований). Сплошь и рядом такие метаисследования делают вероятность ошибки ничтожно малой, приближают надёжность выводов практически к 100 процентам — но никогда не доводят до этого уровня абсолютно.