Например, одним из инструментов прогнозирования положения на фондовом рынке США является индикатор «Суперкубок» (Super Bowl Index, SBI). Согласно SBI, если Суперкубок выиграет футбольная команда из Национальной футбольной лиги (NFC), в следующем году фондовый рынок будет расти, причем корреляция составляет 80 %. С точки зрения статистики это очень высокая корреляция, поэтому покупайте акции только в случае победы команды NFC! Однако при внимательном изучении SBI начинаешь понимать, что никакой связи между этими переменными нет. Футболисты NFC выигрывают Суперкубок чаще, чем футболисты AFC (American Football Conference), и на фондовом рынке чаще наблюдается тенденция к повышению курсов, чем к снижению. Любой произвольно выбранный год должен отразить тенденцию к повышению курсов и победе в финале чемпионата команды NFC. Две переменные с высокой степенью корреляции фактически никак не связаны друг с другом.

Не так давно у меня состоялся телефонный разговор с представительницей крупной компании. Эта компания предоставляла консалтинговые услуги по управлению талантами, и мы обсуждали их набор оценок лидерских качеств, которые, по уверению моей собеседницы, высоко коррелируют с успехом в бизнесе.

Я попросила объяснить этот феномен, и она сказала, что согласно статистическим данным у клиентов, которые использовали эти оценки, рост доходов был выше среднего по отрасли. Следовательно, применение этих оценок способствует успеху компании по крайней мере в части роста доходов. Однако есть и более правдоподобное объяснение: успешные компании, а именно те, у которых есть деньги, с большей вероятностью закажут эти оценки лидерских качеств, чем те, у которых нет денег. Еще более правдоподобная гипотеза: у компаний, которые вкладывают средства в развитие сотрудников, больше шансов получить лучшие результаты по сравнению с компаниями, которые не делают этого. Делать вывод на основании того, что компания достигла успеха благодаря использованию оценок лидерских качеств, значит полагаться на веру, а не на доказательства. Здесь напрашивается другой вывод: две переменные с высокой степенью корреляции означают, что нужно продолжить исследование.

Прежде всего я хочу поблагодарить тех, кто помогал мне довести работу над этой книгой до конца. Моим главным помощником и самым объективным критиком был мой муж, Том Хеннигэн, который давал мне бесценные советы и терпел перепады моего настроения. Я также хочу сказать спасибо своим детям, Эйдану и Алексу, за то, что терпели мои выкрутасы. Подобно человеку, до которого вдруг дошло, что он алкоголик, я обнаружила, что я брюзгливый писатель.

Нужно поблагодарить Марка Гурвича за готовность помочь во всем и за дельные критические замечания. Без него не было бы этой книги. Хочу также выразить благодарность Ричу Катанезе за комментарии и ободрение. Я также благодарна своим деловым партнерам: Пег Макбет за добрые слова и поддержку и Дуайту Уеде за то, что он мирился с сорванными дедлайнами во время моей работы над рукописью. Моя подруга Джули Рут не раз давала мне мудрые практические советы, и для меня нет лучшего слушателя, на суд которого можно вынести свое творение, чем она.