Долгое прощание с лысенковщиной 

Локализация мемов внутри научных школ

Описания, приведенные в следующих 2 кандидатских и 3 докторских диссертациях представляют особый интерес. Четыре из них относятся к одной и той же научной специальности 14.00.17 – нормальная физиология, а 5-я диссертация защищена по близкой специальности 14.00.16 – пат. физиология.

Интересно и то, что, один и тот же человек выступает в роли научного руководителя в кандидатских диссертациях и в роли научного консультанта в докторских диссертациях. Автор же докторской диссертации №8 выступает в качестве научного руководителя в кандидатской диссертации №7. Все это позволяет говорить о принадлежности диссертантов к одной научной школе. Более того, как видно из приведенных ниже наименований этих работ, они достаточно близки и по следующим элементам:

Ниже приведены названия данных работ, научная специальность и год защиты этих диссертаций.

Диссертация №7 - Роль поджелудочной железы в регуляции антитрипсиновой и трипсиновой активности крови. Канд. диссер., 14.00.17 – нормальная физиология. 1992г.

Диссертация №8 - Роль трипсина в регуляции моторной функции тонкой кишки. Докт. дисс., 14.00.17 – нормальная физиология. 1992г.

Диссертация №9 - Роль поджелудочной железы в регуляции состояния калликреин-кининовой системы крови. Канд. диссер., 14.00.17 – нормальная физиология. 1993г.

Диссертация №10 - Функционирование калликреин-кининовой системы крови в норме и при патологии. Докт.. дисс., 14.00.16 – пат. физиология. 1995г.

Диссертация №11 - Механизмы образования и деградации надэпителиального слизистого слоя пищеварительного тракта. Докт. диссер., 14.00.17 – нормальная физиология. 1994г.

Все это позволяет сделать вывод о том, что в этой научной школе прочно закрепился и культивируется данный мем ошибочного понимания и описания самого смысла доверительной вероятности. Для того, чтобы это утверждение было осознано и понято читателями даже далекими от прикладной статистики, приведем цитаты касающиеся понятия доверительной вероятности из нескольких популярных книг по статистике (с указанием страницы, на которой расположена цитата), и далее сравним их с анализируемым мемом. Жирным шрифтом выделим ту часть цитат, которая будет наиболее важна для нашего последующего анализа.

"Доверительная вероятность – вероятность того, что оцениваемый вектор характеристики (параметров) совокупности генеральной накрывается доверительной областью (доверительным интервалом – оценкой интервальной при одном параметре). Доверительная вероятность должна быть достаточно большой, т.е. отвечать принципу практической достоверности. Другие названия: надежность доверительной области, доверительный коэффициент." – Статистический словарь. М.: Финансы и статистика, - 1989, стр. 117-118.

"А теперь рассмотрим интервальные оценки, т.е. возможность, исходя из выборочных значений x ₁, x₂, … x_n, построения некоторого интервала, содержащего истинное значение параметра Q с заданной вероятностью. Метод получения таких интервалов сводится к построению нижнего и верхнего доверительных пределов Q_н и Q_в (Q_н и Q_в есть функции от выборочных значений), и если мы говорим, что истинное значение параметра лежит между этими доверительными пределами, то это утверждение выполняется с вероятностью (1 - e) и не выполняется с вероятностью e (число (1 – e) называется доверительным уровнем). Следовательно, выбрав достаточно малое число (обычно в биологических задачах 0,05 или 0,01), мы по выборочным значениям x₁, x₂, … x_n, построим доверительный интервал (Q_н, Q_в), соответствующий доверительному уровню 1 – e.

Обычно строят так называемые центральные доверительные интервалы. Очень часто, когда доверительный уровень измеряется в процентах, применяется термин 100 (1– e)%-ный интервал (например, 95%-ный доверительный интервал confidence interval, если 1 – e = 0,95). – Компьютерная биометрика/Под ред. В.Н.Носова. – М.: Изд-во МГУ, 1990, стр. 44.

"Значительно более глубокое утверждение, чем в случае точечной оценки, можно сделать, оценивая доверительный интервал. Доверительный интервал вычисляется по данным из некоторой выборки; фиксированная величина параметра ансамбля заключена между границами этого интервала, называемыми доверительными пределами, с некоторой заданной степенью достоверности, называемой доверительной вероятностью." – Д.Химмельблау. Анализ процессов статистическими методами. М.; Изд-во "Мир", 1973, стр.124.

"Доверительный коэффициент – вероятность того, что случайно выбранный интервал из совокупности всех возможных доверительных интервалов, будет содержать искомый параметр. В примере доверительный коэффициент был равен 0,90. Иначе говоря: "Был построен доверительный интервал с доверительным коэффициентом 0,90". В конце концов мы говорим о построении доверительного интервала в окрестности выборочной статистики и для параметра, поскольку в данной совокупности параметр принимает только одно значение. Например, X_ср. ± (1,64s / ) – 90%-ный доверительный интервал для М в окрестности X_ср ." – Дж.Гласс, Дж.Стэнли. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Изд-во "Прогресс", 1976, стр. 236.

"В этом параграфе мы рассмотрим вопрос получения интервальных оценок, т.е. возможность построения некоторого интервала, содержащего истинное значение параметра с заданной точностью. Сам метод получения таких интервалов сводится к построению так называемых доверительных пределов, а полученные интервалы называются доверительными. Процедура, которую мы собираемся описать в этом параграфе, состоит в построении нижнего и верхнего доверительных пределов уровня (1 - а), обладающих следующим свойством: если мы говорим, что истинное значение параметра лежит между этими пределами, то это утверждение верно с вероятностью 1 – а (и неверно с вероятностью а). Очевидно, что а следует выбирать достаточно малым (обычно используемые значения равны 0,05 и 0,01). Число 1 – а называют коэффициентом доверия или доверительной вероятностью". – К.А.Браунли. Статистическая теория и методология в науке и технике. М.: Изд-во "Наука", 1977, стр. 114.

Закончим этот экскурс в описание понятия доверительной вероятности, часто цитируемым в биомедицинских публикациях учебным пособием Г.Ф. Лакина "Биометрия", М.: Изд-во "Высшая школа", 1990, стр. 106. "Вероятности, признанные достаточными для уверенного суждения о генеральных параметрах на основании известных выборочных показателей, называют доверительными вероятностями. Понятие о доверительных вероятностях предложено Р.Фишером. Оно вытекает из принципа, который положен в основу применения теории вероятностей к решению практических задач. Согласно этому принципу, маловероятные события считают практически невозможными, а события, вероятность которых близка к единице, принимают за почти достоверные. Обычно в качестве доверительных используют вероятности Р₁ = 0,95; Р₂ = 0,99; Р₃ = 0,999."

Итак, основной акцент, который делается во всех этих цитатах, заключается в том, что величина доверительной вероятности, т.е. степени нашей уверенности в декларируемых утверждениях, должна быть достаточно близка к 1. В противном же случае, если эта величина близка к нулю, теряется ее смысл как степени уверенности, доверия к этим утверждениям. Таким образом, 5 авторов использовавших приведенный выше мем, утверждали, что степень их уверенности в своих выводах не более 5%! Наличие подобного растиражированного мема означает и то, что это утверждение не смутило никого из руководителей и консультантов этих диссертаций, ни представителей ведущих организаций, ни оппонентов, ни экспертов ВАК РФ. Таким образом, "экологическая ниша", где циркулирует данный мем, гораздо шире!

Напомним, что эти утверждения приведены не в дипломных работах выпускников вуза, а в квалификационных работах на ученые степени кандидатов и докторов медицинских и биологических наук, авторы которых уже имели не одну печатную публикацию, а некоторые из них уже не первый год читают лекции студентам. Поэтому сомнительно, что приведенные мемы есть результат неточного изложения авторами своих мыслей. Скорее наоборот, что данные мемы и есть адекватное отображение устоявшегося у авторов искаженного представления о доверительной вероятности.

Анализ многих публикаций, авторы которых принадлежат одной научной школе или связаны каким либо иным образом, обнаружил присутствие в таких группах некоторого пула мемов, относящихся либо к наиболее популярным в этих группах статистическим методам, либо к их описанию. Нередко в диссертациях таких авторов обнаруживается практически дословное совпадение используемых мемов. Ниже приведено описание использованных в работе статистических методов, включающие следующие последовательно друг за другом три предложения из кандидатской диссертации №12 "Гормонально-иммунологические параллели у детей с аллергическим поражением кожи и органов дыхания", 14.00.09 – педиатрия, 1994г.  

В качестве ядра первого мема можно выделить словосочетание "на основе банка данных, доступ к которому реализован через пакеты программ", которое мы встречали потом несколько раз в других, более поздних диссертациях. Ядро второго мема "неравенство П.Л.Чебышева" также встречалось в других публикациях. Отметим, что в одной из них, датированной 1995г., полностью воспроизводились все три предложения, включая и ошибочное написание популярного статистического пакета: Statgrafiks вместо Statgraphics. Далее на стр. 31 этой же диссертации читаем: "Для определения информативности маркеров использован факторный анализ {46}. Клинико-иммунологическая классификация больных в трехмерном пространстве признаков проведена методом кластерного анализа {1,4}." Однако ни в тексте диссертации, ни в таблицах, ни в обсуждении результатов и ни в "Заключении" не обнаруживаются никакие явные или косвенные признаки применения факторного и кластерного анализов.

В том эшелоне публикаций, который был нами проанализирован, можно достаточно надежно утвердать, что в каждой научной школе циркулирует свой, характерный именно ей пул мемов.Нередко подобный пул мемов переходит из одной публикации в другую вместе с тем соавтором, который по мнению авторского коллектива является наиболее подготовленным в этой области. Эта достаточно устойчивая популяция меметических описаний определяется несколькими причинами. Можно выделить два наиболее важных фактора формирования этого пула мемов. Во-первых, это эталоны в виде статейных публикаций и диссертаций научных руководителей этих школ и подразделений. Именно они своим уровнем требований к собственным работам и работам своих учеников задают рабочий вектор используемых методов анализа экспериментальных данных.

Мы неоднократно наблюдали положительную корреляцию между качеством анализа данных в диссертации научного руководителя или консультанта, и качеством анализа данных в руководимой или консультируемой им кандидатской диссертации. В качестве примера такой связи можно назвать две диссертации, которые могут служить хорошим эталоном использования современных методов прикладной статистики в биомедицинских исследованиях. Первая работа, это докторская диссертация Канской Н.В. по теме "Роль взаимосвязи дислипопроидемий и иммунологических нарушений в патогенезе коронарного атеросклероза", 14.00.16 - пат. физиология, 15.00.04 - биохимия, НИИ кардиологии ТНЦ РАМН, Томск, 1990г. В данной работе использовано порядка десятка разнообразных статистических методов, и в том числе такие как дискриминантный и кластерный анализ.

Следующая работа, где доктор мед. наук Канская Н.В. была научным консультантом, - кандидатская диссертация Горленко Л.В. по теме "Влияние патологии гепатобилиарной системы на возникновение и развитие атерогенных нарушений у детей", 14.00.09 - педиатрия, 14.00.04 - биохимия, НИИ Кардиологии ТНЦ РАМН, Томск, 1996г. В данной диссертации, как и в предыдущей, также использован достаточно широкий спектр статистических методов и критериев, включая критерии Вилкоксона и Крускала-Уоллиса и такие многомерные методы статистики, как факторный и кластерный анализ.

Отметим, что в данных работах использованные методы и критерии гармонично входят в ткань задач исследования и являются естественным и логичным продолжением грамотно сформулированных целей исследования. Немаловажным фактором формирования этого пула являются и статьи по данному научному направлению, публикуемые в профильных периодических журналах и трудах конференций.

Анализ разнообразных мемов, близких по своим конструкциям, подтверждает идеи высказанные В.В.Налимовым в своих работах [109, 110] о вероятностном распределении смыслов. Действительно, семантика анализируемых мемов определяется вероятностным распределением смыслов отдельных составных частей мема. Причем, одни и те же элементы мемов не обязательно имеют унимодальное (одновершинное) распределение плотности вероятности. Наиболее типичный пример такого тримодального распределения - это восприятие величины "p < " как: 1) уровня значимости; 2) доверительной вероятности; 3) абсолютной точности.