Том Чиверс - Цифры врут. Как не дать статистике обмануть себя

Окончившие и не окончившие старшие классы, окончившие и не окончившие колледж – медианная зарплата во всех группах с определенным уровнем образования снизилась, хотя медианная зарплата населения в целом повысилась.

Как так?

Дело в том, что количество людей с высшим образованием увеличилось, а их медианный заработок снизился. В результате с медианой происходят странности. Это называется парадоксом Симпсона – в 1951 году его впервые описал британский дешифровщик и статистик Эдвард Симпсон. Парадокс распространяется не только на медианы, но и на среднее арифметическое – однако в нашем примере мы поговорим о медианах.

Предположим, что население – 11 человек. Трое из них не пошли в старшие классы и зарабатывают по 5 фунтов в год; трое окончили школу и зарабатывают по 10; трое бросили университет и зарабатывают по 15; а двое закончили бакалавриат и зарабатывают по 20 фунтов. Медианная зарплата такой популяции в целом (то есть зарплата среднего человека при таком распределении доходов, см. врезку на предыдущей странице) составляет 10 фунтов.

Потом правительство проводит кампанию по стимуляции населения к продолжению учебы в старших классах и в университетах. При этом медианная зарплата в каждой группе уменьшается на 1 фунт. Внезапно оказывается, что школу не закончили двое и они получают по 4 фунта, двое выпускников школы зарабатывают по 9, двое бросивших университет – по 14, а пять выпускников университета – по 19. В каждой группе медианная зарплата уменьшилась на 1 фунт, но у населения в целом она выросла с 10 фунтов до 14. Вот и в американской экономике в период с 2000 по 2013 год случилось нечто подобное, только в более крупных масштабах.

Такое происходит на удивление часто. Например, чернокожие американцы курят чаще, чем белые, но если разбить их на группы по уровню образования, то оказывается, что в каждой из них чернокожие курят реже. А все потому, что среди более образованных граждан, где процент курящих меньше, ниже доля чернокожих.

Или вот еще один широко известный пример. В сентябре 1973 года в аспирантуру Калифорнийского университета в Беркли подали заявки 8000 мужчин и 4000 женщин. Из них было принято 44 % мужчин и только 35 % женщин.

Но если посмотреть повнимательнее, то можно заметить: почти на всех факультетах у женщин было больше шансов поступить. Самый популярный факультет принял 82 % подавших заявки женщин и лишь 62 % мужчин; второй по популярности – 68 % женщин и 65 % мужчин.

Тут дело в том, что женщины подавали заявки на факультеты с самым большим конкурсом. На один из факультетов было подано 933 заявки, из которых 108 подали женщины. Зачислили 82 % женщин и 62 % мужчин.

В то же время на шестой по популярности факультет было подано 714 заявок, из них 341 от женщин. Здесь поступили 7 % женщин и 6 % мужчин.

Но если сложить данные по этим двум факультетам, то на них поступало 449 женщин и 1199 мужчин. Было принято 111 женщин (25 %) и 533 мужчины (44 %).

Еще раз: на каждом из факультетов в отдельности у женщин было больше шансов поступить, а на двух вместе – меньше .

Как это лучше всего представлять? Зависит от обстоятельств. В случае с зарплатами американцев можно считать медианы более информативными, потому что медианный американец стал зарабатывать больше (поскольку теперь больше американцев оканчивают колледжи и школы). А в случае с аспирантами можно говорить о том, что, какой бы факультет ни выбрала женщина, у нее больше, чем у мужчины, шансов поступить в аспирантуру. Но с таким же успехом можно говорить о том, что для людей, не окончивших школу, ситуация ухудшилась; и можно отметить, что тем факультетам, на которые хотят поступать женщины, явно не хватает ресурсов: они могут принять лишь небольшую долю подавших заявки. Беда в том, что в ситуациях парадокса Симпсона можно высказывать противоположные точки зрения – в зависимости от вашей политической позиции. Честнее всего тут было бы сообщать о наличии этого парадокса.

А теперь вернемся к коэффициенту распространения COVID-19. Он вырос, стало быть, вирус поражает больше людей, а это плохо.

Только все не так просто. Одновременно происходили две как бы отдельные эпидемии: в домах престарелых и больницах болезнь распространялась не так, как в стране в целом.

Мы не знаем точных цифр, потому что такие подробности не публиковались. Но мы можем провести мысленный эксперимент сродни описанному выше. Предположим, что в домах престарелых было 100 заболевших, а еще 100 – вне их. В среднем каждый больной в домах престарелых заражает троих, а вне их – двоих. Тогда коэффициент распространения (среднее число людей, зараженных одним носителем инфекции) равен 2,5.