Олександр Tімypoвіч Mapьянoвіч, доктор біологічних наук, професор кафедри нормальної фізіології Російської Військово-медичної академії імені С. М. Кірова (BMeдA) (Санкт-Петербург).
Постараємося перерахувати найбільш поширені серед дослідників-початківців омани та шкідливі повір'я. Порядок перерахування довільний і не вказує на більшу чи меншу значимість або зустрічальність того чи іншого В«ухилуВ».
1. Досліджувати невідоме за допомогою відомого
Помилка Перше полягає в тому, що вважають можливим за допомогою принципово нових, нещодавно запропонованих і поки не перевірених методів вивчати нові ж, невідомі раніше явища. Один із соратників по науковій боротьбі зводить вас з якимись людьми, відмітними рисами зовнішності яких є джинси, лижний светр, кудлата шевелюра і окуляри в товстій оправі. Працюють вони в якомусь технічному інституті, В«який взагалі-до минулого року був закритим В», - назви його ви все одно не запам'ятайте. Ці люди показують вам прилад, який, за їхніми словами, вимірює надслабких, скажімо, електромагнітні поля, що випромінюються XFZ - структурою людського тіла. Ви берете цей прилад і починаєте з його допомогою доводити лікувальний ефект ще не запатентованого лікарського препарату. Хто потім повірить вашим даним? Не можна досліджувати невідоме невідомим!
Хочете використовувати саме цей прилад? Будь ласка, спочатку перевірте його на вже відкритих фактах. Вибрати докладно описаний процес і покажіть, як змінюється значення параметрів А, B і С на шкалах вашого приладу. Отримайте результати, порівнянні з тими, що отримали інші дослідники за допомогою інших, що вважаються надійними, методів (і описали це в солідних журналах або посібниках), - можете застосовувати прилад. Якщо такий шлях вам чомусь не підходить, користуйтеся тільки загальноприйнятими методами.
2. Прямі показники - переважніше
Друге помилка полягає в тому, що всілякі індекси і
похідні, утворені із звичайних прямих фізіологічних, біохімічних та інших показників, можуть додати щось принципово нове до розуміння біологічних процесів. Дослідник наївно думає, що якщо він розділить, скажімо, частоту серцевих скорочень на частоту дихання і додасть до результату величину пульсового тиску, то отримає якийсь новий і більш потужний інструмент для проникнення в суть явища. Це зауваження не слід розуміти буквально. Розрахунок споживання кисню на квадратний метр поверхні тіла, співвідношення екскреції натрію і калію з сечею - приклади цілком виправданого відходу від простих показників. Спокуса городити один на інший індекси і співвідношення призвів до появи десятків нових параметрів, кожен з яких відображає лише суб'єктивні пристрасті його автора. Твердження про те, що такий-то індекс вказує на переважання в механізмах регуляції такого-компонента - типовий приклад наукообразія. І хочеться слідом за генералом-емігрантом у Теффі сказати: В«Все це, звичайно, добре, панове! Дуже навіть добре. А ось ... ке фер? Фер-то ке? В»- Що з цими результатами робити далі?
Наведемо приклад: початківець дослідник заявляє про створення В«ІМ - індексу МитніковаВ» (Прізвище змінене):
ІМ = (САД/ДАТ) х ЧСС,
де САД - систолічний артеріальний тиск, ДАТ - діастолічний артеріальний тиск, ЧСС - частота серцевих скорочень.
Трохи Чи не половину своєї дисертації він присвячує міркуванням про динаміку ІМ в процесі адаптації моряків до тривалого підводному плаванню. З дитячою безпосередністю він запевняє досвідчених морських лікарів, що величини ІМ до 117, 3 вказують на благополучний хід адаптаційного процесу, а ІМ понад 121, 5 повинен викликати у лікаря тривогу. У результаті навіть самі благодушні члени Ради не можуть відмовити собі в задоволенні потріпати нещасливий індекс і його невдачливого автора. Якби здобувач ввів у формулу ще дві-три змінних, вже ніхто не зрозумів би, про що взагалі йдеться. Не вводьте непотрібних індексів, користуйтеся В«ПрямимиВ» показниками.
3. Класифікація не вирішує проблему
Помилка третє: класифікація вирішує проблему. Дослідник, з якихось причин працював занадто самостійно, доповідає, що результати його досліджень дозволяють виділити в такий-то реакції три (іноді чотири, іноді п'ять, але частіше - Три) типи реагування: гіпо-, нормо-та гіпер-. За цією заявою зазвичай слідують процентні співвідношення: до гіпертіпу - стільки-то, до нормотіпу - стільки-то і т. д. На цьому гордий виконаною роботою дисертант замовкає, чекаючи схвалення: він розробив нову класифікацію! Шкода, якщо автор не розуміє, що будь-яка класифікація по одній ознаці сама по собі ніякої цінності не має. Цінність класифікація набуває тільки тоді, коли в ній використано одночасно не менше двох систем критеріїв.
Розглянемо це на простому прикладі. Твердження про те, що всі люди діляться на худих, середньої комплекції і товстих, - позбавлене наукового змісту. Його неможливо піддати критиці. Будь континуум можна розділити на три, п'ять, десять або х-1 відрізків. Число їх визначається тільки смаками автора. Повторимо, подібне твердження беззмістовно, тому воно не може бути ні вірним, ні помилковим. Якщо ж автор одночасно показує, що представники виділених їм конституціональних типів з різною ймовірністю захворюють, скажімо, атеросклерозом, науковий зміст в повідомленні з'являється.
В принципі, будь-яка класифікація повинна вказувати на зв'язок між двома або декількома параметрами.
Щодо класифікацій хотілося б процитувати один з апокрифічних законів: В«Всяка корисна класифікація містить від трьох до шести градацій. Якщо їх менше трьох - Це не класифікація, якщо їх більше шести - вона нікому не потрібна В». За цією жартом стоїть цілком серйозний закон психології, що свідчить, що обсяг уваги (і з деякими поправками - безпосередній і оперативної пам'яті) не перевищує 7 В± 2 альтернативи (магічне число Міллера). Знання цього закону дуже важливо для дослідника.
4. Кореляція - ще не причинний зв'язок
Помилка четверте є результатом захоплення кореляційним аналізом. Вимірявши безліч фізіологічних, біохімічних та інших показників, наш дослідник відправляється в обчислювальний центр, де заповнює матрицю даних, скажімо, 20 х 20. Машина видає таблицю коефіцієнтів кореляції розміром з півтораспальне простирадло, притому величина цих коефіцієнтів коливається від - 0, 11 до +0, 17. Величина масиву даних робить ці коефіцієнти статистично значущими, що прямо вказує на те, що зв'язок між досліджуваними факторами - малоймовірна і займатися пошуком її - марна трата часу. Замість того щоб відразу зрозуміти це, автор починає розмірковувати про причини слабких зв'язків між параметрами Н і В, L і М. Іноді доводиться чути дивні твердження про те, що є особливі галузі знання (наприклад, психологія), в яких зв'язки між окремими явищами настільки слабкі, що і r = 0, 20 заслуговує розгляду. Залишимо це твердження без коментарів.
Черговий крок у розвитку комп'ютерної техніки приніс нову проблему: орієнтуючись на величину кореляції між окремими параметрами, машина об'єднує їх групи або фактори. Дослідники отримали можливість почати захоплюючу гру: тепер вони аналізують кореляційні зв'язки між такими чинниками. Звичайно, вас можуть з цікавістю вислухати про те, що, наприклад, індивідуальна переносимість людиною дихання сумішшю зі зниженим вмістом кисню пов'язана сильною кореляційним зв'язком (r> 0, 75) з фактором Н-2, в який входять: (а) маса тіла з негативним знаком; (б) довжина стопи; (в) кислотність шлункового соку натщесерце і (г) швидкість простої сенсомоторної реакції. А нам залишається тільки знову повторити разом з героєм Теффі: В«Фер-то ке, панове?В»
5. Грайте на своєму полі
Помилка п'яте: зусилля у допоміжних галузях здатні істотно підвищити клас вашої роботи. Ще років десять тому досить часто зустрічалися дослідники - біологи і медики, які ...
