Зачем нужны эксперименты? #эксперименты Возможно, прочитав об | PhD по психологии

Зачем нужны эксперименты?
#эксперименты

Возможно, прочитав обо всех сложностях (а порой и ужасах) экспериментов, наши читатели задались вопросом, а зачем вообще эксперименты нужны. Зачем переодевать студентов в заключенных и надзирателей, бить током собак и показывать людям странные линии разной длины? Зачем соблазнять детей зефирками и раздавать цветы в горшках в доме престарелых? И какой извращенной фантазией нужно обладать, чтобы наблюдать, как дети бьют неваляшку, а обезьянки жмутся к набитой опилками «матери»?

Углубляясь в детали экспериментов, мы рискует упустить из виду их суть. А между тем все эксперименты объединяет одно: главная задача любого эксперимента – это установление причинно-следственных связей между явлениями.

Яйцо или курица?
Люди стремились объяснить себе причины происходящего вокруг них с незапамятных времен. Гром и молнии объясняли разгневавшимся Зевсом, урожай – благосклонностью Геры, а любовь – стрелой Амура. Современным людям знать причины явлений тоже хочется. Как воспитывать детей, лечить ли насморк и что съесть, чтобы похудеть – это всё вопросы о том, какие последствия будут иметь те или иные действия, то есть вопросы причинно-следственных связей. И если с громом и молнией мы как будто бы разобрались, то на вопросы о любви, воспитании и насморке у нас пока так и нет однозначных ответов.

Большинство людей выстраивает в своём сознании цепочки причинно-следственных связей исходя из собственного опыта и личных наблюдений. Однако, как мы уже знаем, этого недостаточно. Научно же (то есть эмпирически, на основании данных) доказать что явление А является причиной явления Б - крайне сложная задача.

Мы уже начинали разговор о разнице между причиной и предиктором, когда разбирали World Happiness Report 2021 и обсуждали предикторами счастья и субъективного благополучия. Например, доверие другим людям, государству и социальным институтам - это один из самых сильных предикторов благополучия. Но можно ли говорить, что это - причина? То есть, чтобы стать счастливее, нужно больше доверять людям? Не факт. Данные разовых опросов - так называемые срезовые исследования - ничего о причинности не говорят, и, вполне возможно, что это как раз счастливые люди более склонны доверять окружающим.

Действительно ли курение вызывает рак лёгких? Ведь все мы знаем кого-то, кто курил, но жил долго и даже не кашлял. Вредно - или наоборот полезно - пить кофе? В каком возрасте лучше для ребёнка пойти в школу? Влияет ли МРОТ на уровень безработицы, а пропаганда - на социальные клнфликты? Ну и главный вопрос нашего времени: помогают ли вакцины от коронавируса?! Все эти вопросы являются вопросами о причинно-следственных связях. У каждого из нас может быть по ним своё мнение, однако от учёных ожидают доказательности. Как же можно это доказать?

Три главные буквы
Основным - а в некоторых сферах и единственным - методом установления причинно-следственных связей между явлениями является эксперимент. "Золотой стандарт" экспериментальных исследований - это randomized controlled trial (RCT) или рандомизированное контролируемое испытание. Контролируемое - это не в смысле, что организаторы продолжают краем глаза следить за тем, что происходит с испытуемыми. Здесь речь о том, что RCT подразумевает наличие двух групп участников - экспериментальной и контрольной. При этом участники распределяются по группам случайным образом, то есть рандомно. Высший пилотаж - это слепое и даже двойное слепое испытание. В таком исследовании ни организаторы, ни участники не знают о гипотезах эксперимента для того, чтобы исключить "человеческий фактор". Так, в клинических испытаниях часто ни участники эксперимента, ни медицинский персонал не знает, кто именно получает реальное лекарство, а кто - препарат плацебо.

Из медицины RCT позаимствовали и другие науки. Например, через RCT оценивают эффективность различных подходов психотерапии. Когда вы слышите о доказательном подходе в медицине либо психотерапии, речь о том, основываются ли назначения врача или психотерапия на результатах таких исследований.