В силу всех перечисленных причин количество экспертных исследований, результаты которых оказались ошибочными, очень велико. Джон Иоаннидис, греческий врач-эпидемиолог, проанализировал итоги сорока девяти исследований, опубликованных в трех солидных медицинских журналах{84}. Каждое из них цитировалось в медицинской литературе не менее тысячи раз. Тем не менее примерно треть результатов впоследствии была опровергнута дальнейшими экспериментами. (Например, некоторые из исследований, проанализированных Иоаннидисом, доказывали эффективность упоминавшейся выше терапии путем замещения эстрогена.) По оценкам д-ра Иоаннидиса, выводы примерно половины опубликованных научных статей в конце концов оказываются ошибочными{85}. Его исследование было опубликовано в Journal of the American Medical Association, одном из журналов, в которых печатались проанализированные им статьи. Из этого следует забавный парадокс: если исследование д-ра Иоаннидиса верно, то вполне вероятно, что его исследование ошибочно.

Регрессионный анализ по-прежнему остается потрясающим статистическим инструментом. (Похоже, мои эпитеты в его адрес заставляют относиться к нему как к «волшебному эликсиру», о котором я упоминал в предыдущей главе. Разумеется, мои слова не лишены некоторого преувеличения.) Он позволяет выявлять важные закономерности в крупных совокупностях данных, которые зачастую оказываются ключом к серьезным исследованиям в медицине и социальных науках. Статистика предоставляет нам объективные стандарты для оценивания этих закономерностей. Регрессионный анализ, при надлежащем использовании, – значимая составляющая научного метода. Считайте эту главу предупреждением, к которому обязательно нужно прислушаться.

Все конкретные предостережения, о которых шла речь в этой главе, можно свести к двум ключевым положениям. Во-первых, создание эффективного уравнения регрессии – то есть определение, какие переменные нужно проанализировать и что должно быть источником соответствующих данных, – важнее самих статистических вычислений. Этот процесс называется оцениванием адекватности уравнения или выбором правильного уравнения регрессии. Лучшие исследователи – те, кто может путем логических умозаключений решить, какие переменные включить в уравнение регрессии, какие проигнорировать и как следует интерпретировать конечные результаты.

Во-вторых, как и большинство других статистических выводов, регрессионный анализ выстраивает лишь некую версию, основанную на косвенных доказательствах. Зависимость между двумя переменными подобна отпечаткам пальцев, оставленным на месте преступления. Она указывает на преступника, но одних лишь отпечатков недостаточно, чтобы осудить человека. (К тому же они могут ему не принадлежать.) Любой регрессионный анализ нуждается в теоретическом обосновании. Почему в уравнение регрессии включены именно эти объясняющие переменные? Какие явления из других областей могут объяснить наблюдаемые результаты? Например, почему мы считаем, что красные туфли у экзаменуемых способствуют значительному улучшению результатов сдачи школьных экзаменов или что употребление попкорна помогает предотвратить рак простаты? Соответствующие результаты должны быть повторно воспроизводимыми или по крайней мере не должны противоречить итогам других исследований.