🖥 Ошибка Таблицы 2 (Table 2 Fallacy)🤩 Сегодня множество людей — от блогеров и журналистов до врачей и аналитиков данных — читают научные статьи и порой думают, что легко могут сами "разобраться" в данных. Они видят красивые таблицы, сравнивают эффекты разных переменных — и делают уверенные выводы. В комментариях к моему
щелчку биохакерам очень много человек написало, что всё-то они сходу сами понимают и во всём разбираются!
🙌Но даже если модель построена правильно и описана ясно, понять, что именно означают все её коэффициенты, совсем непросто. Особенно
если у человека нет чёткой схемы того, как переменные связаны между собой — тогда запутаться можно в два счёта...
🤩 В 2013 г. эпидемиологи Д. Вестрейх и С. Гринланд описали одну из таких типичных ошибок,
ошибку Таблицы 2: когда мы берём одну статистическую модель (напр.,
логистическую регрессию) и смотрим на коэффициенты сразу для нескольких переменных — многие (
даже специалисты!) думают, что могут их сравнивать и одинаково интерпретировать.
❗️Но на деле не все эти оценки означают одно и то же. Каждая переменная может отражать
разный тип связи, в зависимости от структуры модели и от того, какие другие переменные в неё включены!
❓ Вестрейх и Гринланд пишут, что, допустим, у нас есть модель, которая предсказывает риск инсульта в зависимости от трёх переменных: ВИЧ, курение и возраст. Она выглядит так:
logit(
Инсульт) = β₀ + β₁ ×
ВИЧ + β₂ ×
Курение + β₃ ×
ВозрастМы получаем такие оценки:
🔴β₁ (
ВИЧ): +80%
🔴β₂ (
курение): +50%
🔴β₃ (
возраст): +30%
И вот что делает блогер Х:
"Ну, ВИЧ увеличивает риск сильнее, чем курение. А возраст - это вообще не страшно. Смотрите: всего +30%!" Звучит, может, и логично — но это и есть ошибка Таблицы 2!🧪 Что не так? Каждая из этих оценок — это условный эффект:
🔴β₁ показывает, как ВИЧ связан с инсультом при фиксированном уровне курения и возраста.
🔴β₂ - как курение связано с инсультом при фиксированном уровне ВИЧ и возраста.
🔴β₃ - как возраст связан с инсультом при фиксированном уровне ВИЧ и курения.
❤️ Если, например, люди с ВИЧ чаще курят, то эффект курения может частично "перепутаться" с эффектом ВИЧ. И наоборот. Это значит, что оценка β₂ отражает не всю связь курения с инсультом, а
только ту её часть, которая не пересекается с ВИЧ и возрастом.
🔢Например, есть четыре человека:
- ВИЧ Курит Возраст Инсульт
А Нет Нет 40 Нет
Б Да Нет 40 Да
В Нет Да 40 Да
Г Да Да 40 Да
😼 На первый взгляд, и ВИЧ, и курение "предсказывают" инсульт.
Но если в реальных данных ВИЧ и курение часто встречаются вместе, то их эффекты в модели "перекрываются". И тогда:
🔴β₁ показывает условную связь ВИЧ с инсультом, исключая вклад курения.
🔴β₂ - только прямую часть связи курения с инсультом, исключая всё, что связано с ВИЧ.
🔴β₃ - связь возраста при прочих равных.
😂 А наш блогер Х, не зная этого, интерпретирует всё это как
три независимые "причины" инсульта — и делает выводы, которых в модели на самом деле нет.
🤩 А если ещё и забыли про стресс? Допустим, в модели нет переменной "стресс", которая связана и с курением, и с инсультом. Тогда оценки для курения и возраста
могут быть смещены: модель не учитывает важный фактор, и оценки становятся менее надёжными.
🐱 Иногда в модель включают ещё и произведение переменных:
logit(
Инсульт) = ... + β₄ ×
ВИЧ ×
Возраст😎 Это даёт возможность увидеть
модерацию — меняется ли тут связь между ВИЧ и инсультом в разном возрасте. Но
если в модели не хватает других переменных, такие взаимодействия могут быть трудны для интерпретации и давать запутанные результаты.
🕺 Ошибка Таблицы 2 — это не про плохие данные, это про неправильную интерпретацию того, что именно показывают оценки в модели. Даже если все коэффициенты получены из одной и той же модели, они могут отражать
разные типы эффектов - общий, прямой или условный.
🤩 Если у неспециалиста заранее
нет представления, как переменные связаны между собой, и он просто смотрит на таблицу, не вникая в структуру модели, он легко может сделать уверенные, но ошибочные выводы. И это мы только
один пример разобрали...
