Eroarea regresiei la mijloc sau motivul pentru care măsurile de securitate ar putea să nu funcționeze la fel de bine
„Femeile foarte inteligente tind să se căsătorească cu bărbați mai puțin inteligenți decât ei”.
La ce crezi că se datorează? Profitând de sărbători, vă propun să vă invitați cumnatele în timpul următoarei mese de familie pentru a găsi o explicație pentru acest fapt.
Unii își vor imagina că aceste femei sărace încearcă să evite competiția cu bărbați la fel de inteligenți sau că sunt forțați să scadă ștacheta în alegerea soțului lor, deoarece bărbații inteligenți nu vor să concureze cu femeile inteligente. Cu siguranță cumnatii tăi vor propune multe alte explicații bizare.
Și pun pariu că toată lumea va interpreta propunerea în termeni cauzali: femeile extrem de inteligente aleg în mod deliberat (sau pentru că nu au de ales) bărbați mai puțin inteligenți. Adică există o relație cauză-efect.
Să analizăm acum următoarea afirmație:
„Corelația dintre IQ-urile soților este mai puțin decât perfectă”.
Câți cumnați vor sări acum să-și dea cu părerea? După cum explică Kahneman în cartea sa Think Fast, Think Slow:
„Această afirmație este evident adevărată și nu prezintă niciun interes. Cine s-ar aștepta ca corelația să fie perfectă? Nu este nimic de explicat aici. Dar afirmația pe care o considerăm interesantă și afirmația pe care o considerăm triviale sunt algebric echivalente. Dacă corelația dintre inteligența soților este mai puțin decât perfectă (și dacă, având în vedere valorile medii, bărbații și femeile nu diferă în ceea ce privește inteligența), atunci este matematic inevitabil ca femeile foarte inteligente să se căsătorească cu bărbați care vor fi în medie mai puțin mai inteligent decât ei (și invers, desigur). "
Asistăm la un fenomen statistic cunoscut sub numele de regresie la medie.
De la părinți foarte înalți, copii mai puțin înalți
Polimatul Francis Galton a fost primul care a observat fenomenul de regresie la medie, încă din 1869. În timp ce urmărea arborii genealogici ai unor oameni celebri și eminenți, a observat că descendenții unor oameni celebri tindeau să fie mai puțin celebri. Copiii lor ar fi putut moșteni marile gene muzicale sau intelectuale care i-au făcut pe părinți atât de renumiți, dar rareori erau la fel de eminenți ca părinții lor. Cercetările ulterioare au relevat același comportament pentru înălțimi: persoanele neobișnuit de înalte aveau copii care erau mai medii; iar părinții neobișnuit de mici aveau copii care erau în general mai înalți.
Acest efect poate fi observat în multe situații:
- Oamenii extrem de atrăgători tind să se căsătorească cu parteneri atrăgători, dar nu la fel de atrăgători ca ei înșiși.
- Elevii cu cele mai slabe note pe termen mediu tind să se descurce prost la examenul final, dar nu la fel de rău ca la început.
- Atunci când un economist proiectează un fond de semnătură, alegerea sa cu cele mai reușite stocuri din ultimii trei ani va fi cu greu cele mai reușite stocuri din următorii trei ani.
- Echipele care joacă neobișnuit de bine un an de ligă tind să se descurce mai rău în sezonul următor.
Acest fenomen este observat în orice serie de evenimente în care este implicată întâmplarea: rezultate foarte bune sau proaste, scoruri mari sau mici, evenimente extreme etc. ele tind să fie urmate de performanțe mai medii sau evenimente mai puțin extreme. Dacă ne descurcăm extrem de bine, este posibil să ne descurcăm mai rău data viitoare, în timp ce dacă ne descurcăm foarte prost, vom face mai bine data viitoare.
Este o regularitate statistică cunoscută sub numele de regresie la medie: tendința statistică care, când oricare două variabile sunt corelate imperfect, valorile extreme ale uneia dintre ele sunt asociate cu valorile mai puțin extreme ale celeilalte.
Atent! Regresia la mijloc nu ar trebui considerată drept o lege naturală. Este pur și simplu o tendință statistică. Și poate trece mult timp până se manifestă.
Comportamentele extreme tind să fie urmate de comportamente mai puțin extreme
Pentru a înțelege regresia la medie, trebuie mai întâi să înțelegem conceptul de corelație. Coeficientul de corelație dintre două măsuri, care variază între -1 și 1, este o măsură a greutății relative a factorilor pe care îi împărtășesc. Cu alte cuvinte, două variabile (A și B) sunt corelate între ele dacă, la scăderea valorilor lui A, la fel fac și cele ale lui B și invers. Desigur, este important să subliniem acest lucru corelația dintre două variabile nu implică cauzalitate între ele.
De exemplu, vara crește consumul de înghețată și, de asemenea, numărul de înecători în mare. Corelația dintre ambele variabile este aproape perfectă: zilele cu cel mai mare consum de înghețată coincid cu cele cu cel mai mare număr de înecuri. Această corelație înseamnă că consumul de înghețată provoacă moartea prin înecul pe mare? Nu face! Indică doar că în zilele foarte fierbinți crește consumul de înghețată și scăldat în mare. Și, desigur, cu cât mai mulți oameni se scaldă, cu atât mai probabil se va îneca cineva.