Фрікономіка. Зворотний бік усього на світі
- Автор: Левитт Стивен Дэвид, Дабнер Стивен Дж
- Год: 2018
- Язык: украинский
- Год: Наш формат
- ISBN: 978-617-7279-44-
- Переводчик: Владимир К. Горбатько
- Жанр: Психология
Электронная книга - «Фрікономіка. Зворотний бік усього на світі». Краткое содержание книги:
Що небезпечніше: вогнепальна зброя чи басейн? Що спільного між Ку-клукс-кланом і ріелторами? Що робить батьків ідеальними? Відповіді на ці та інші несподівані запитання дають у своїй книжці «Фрікономіка» американський економіст Стівен Левітт і журналіст Стівен Дабнер. Проте це не просто захопливі й оригінальні пояснення. Це серйозний економічний аналіз із масштабними статистичними даними, які автори збирали протягом багатьох років. «Фрікономіка» дає змогу поглянути на звичні речі під іншим кутом зору, а також зрозуміти, що ми часто плутаємо причину й наслідок і стаємо на ті позиції, які є для нас зручними, а не об’єктивними.
Припустімо, що ми хочемо дізнатися з даних «Багаторічного дослідження» відповідь на фундаментальне запитання про виховання й освіту: чи є велика кількість книжок у вашому домі причиною того, що ваша дитина добре вчиться у школі? Регресійний аналіз не зможе відповісти на це запитання, але він зможе відповісти на запитання, поставлене дещо інакше: чи існує тенденція, що дитина, яка має вдома багацько книжок, навчається у школі краще, ніж дитина, яка не має вдома книжок? Різниця між першим і другим запитаннями — це різниця між причинно-наслідковим зв’язком (запитання 1) та кореляцією (запитання 2). Регресійний аналіз здатен продемонструвати кореляцію, але він не визначає причинно-наслідкового зв’язку. Зрештою, дві змінні величини можуть корелювати у різні способи. Х може спричиняти Y; Y може спричиняти X; а може бути й так, що появу як X, так і Y спричиняє якийсь третій чинник. Сама лише регресія нездатна засвідчити, чи падає сніг тому, що надворі холодно, чи обидва ці явища просто трапляються одночасно.
Наприклад, дані «Багаторічного дослідження» справді свідчать, що дитина, яка має вдома велику кількість книжок, зазвичай отримує кращі оцінки, ніж дитина без книжок. Отже, ці два факти корелюють між собою, і про це нам приємно дізнатись. Але вищі оцінки корелюють також і з багатьма іншими чинниками. Якщо ви просто порівнюватимете дитину з багатьма книжками з дитиною без книжок, то відповідь може й не бути достатньо інформативною. Можливо, кількість книжок у дитини вдома просто є показником кількості грошей, які заробляють її батьки. А нам треба порівняти двох дітей, які є схожими в усіх аспектах, окрім одного, у цьому випадку — кількості книжок у їхніх домівках, і побачити, чи є ця обставина тим чинником, що впливає на їхню успішність у школі.
Слід зазначити, що регресійний аналіз є радше мистецтвом, ніж наукою. (З огляду на це він має багато спільного з вихованням). Але досвідчений практик знає, як з його допомогою визначити інформативність кореляції і, можливо, навіть визначити, чи є ця кореляція показником наявності причино-наслідкового зв’язку.
Отже, що ж каже нам аналіз відомостей «Багаторічного дослідження» про академічну успішність учнів? Він каже нам про кілька речей. І перша з них стосується розриву між екзаменаційними балами білих та чорних120.
Уже давно було зауважено, що чорні діти поступаються своїм білим одноліткам навіть іще до того, як увійдуть до шкільного класу. Ба більше, чорні діти відстають навіть за умови врахування великої кількості змінних величин. (Врахувати змінну величину означає нейтралізувати її вплив, приблизно так само, як один гравець у гольф використовує гандикап проти іншого гравця. А у випадку з «Багаторічним дослідженням» науковець може враховувати будь-яку кількість негативних чинників, що можуть впливати на одного учня у порівнянні з іншим). Але новий масив даних свідчить зовсім не про це. Якщо врахувати буквально кілька змінних, включно з рівнем доходів та рівнем освіти батьків конкретної дитини, а також із віком її матері, коли вона народила свою першу дитину, то розрив між чорними та білими дітьми практично зникає до того часу, коли ці діти вперше переступають поріг школи.
Цей висновок є оптимістичним у двох аспектах. Він означає, що чорні дітлахи і далі прогресували щодо своїх білих однолітків. Він означає також, що той розрив, який усе ж таки залишається, можна пов’язати з невеликою кількістю швидко й легко визначуваних чинників. Вищезгадані відомості свідчать, що чорні діти, котрі погано навчаються у школі, демонструють незадовільні результати не тому, що вони чорні, а тому, що чорна дитина має більше шансів походити з родини із низькими доходами та низьким рівнем освіти. Проте типова чорна й типова біла дитина з однакового соціально-економічного середовища демонструють однакові здібності до математики й читання, коли їх уперше приводять до дитсадка.
Цікава й вельми несподівана новина, еге ж? Так, але не треба поспішати з висновками. По-перше, через те, що середньостатистична чорна дитина має більше шансів походити з родини з низькими доходами та низьким рівнем освіти, розрив між чорними та білими дітьми є річчю цілком реальною: чорні діти й досі отримують гірші оцінки. А ще сильніше, навіть якщо враховувати рівень доходів та освіти батьків, цей розрив проявляється лише через два роки після того, як діти прийдуть до школи. Під кінець першого класу чорний малюк поступається статистично рівному білому. І цей розрив невпинно зростає протягом другого й третього класів.