Вернувшись в гостиницу, я построил таблицу, заполненную шумом (так, формула «=Rnd(1)» в заголовке столбца приводит к его заполнению псевдослучайными числами от 0 до 1). Кластеризовав эти случайные объекты с использованием тех же методов, я получил «морфотипы», объединенные примерно на том же уровне сходства, что и в работе про «ворон» (рис. 5). Что характерно, на ее автора это не произвело никакого впечатления: «Ну и что, что и в случайном материале выделяются группы? У меня же материал не случайный!»
Выделение типов имеет смысл только в том случае, если они отделены друг от друга определенным разрывом. Если мы анализируем с помощью методов кластерного анализа совокупность объектов, относящихся к отграниченным друг от друга типам, построенные в ходе анализа кластеры будут соответствовать этим типам. Если же типов в структуре самого материала нет, анализ все равно построит кластеры: ничем другим работа его алгоритмов закончиться не может.
Описанные выше ошибки в использовании статистики были яркими, но достаточно редкими. Теперь я с содроганием от собственной наглости [И выражением благодарности замечательному специалисту в области биометрии С. Н. Шамраю, который помог мне разобраться в этом вопросе, но не несет никакой моральной ответственности за мои возможные ошибки] должен приступить к обсуждению ошибки, которая является нормой для множества работ, как в моей узкой специальности, так и в изучении смежных групп.
Как систематик описывает разнообразие организмов? Упрощая, можно сказать, что он собирает в разных регионах серии подобных животных, сравнивает их друг с другом и решает, относятся ли они к одной форме, к разным подвидам или к разным видам. Новые подвиды и виды описывают, указывая их отличия от старых, ранее известных. В старые времена это сравнение проводилось в основном на основании интуиции систематика: его профессиональный взгляд мог (или не мог) выделить признаки, на основании которых принималось то или иное решение. Сейчас свое решение принято подтверждать статистическими методами. Как это делают чаще всего?
Собирают две серии объектов (например, уклеек из бассейна реки А и из бассейна реки Б), описывают их по максимальному количеству признаков, допускающих их представление в виде чисел, а потом сравнивают по всем этим признакам по критериям Стьюдента и Фишера (см. врезку). Послушная Statisticа подсветит красным те признаки, по которым найдутся достоверные отличия. Дальше смотрим, сколько таких признаков найдется и на какой статус отличий они потянут. Например, в авторитетнейшем для моей отрасли науки отечественном методическом сборнике один из классиков указывал, что два достоверных отличия — мало для описания подвида, а вот три — в самый раз.
Выражение «выборки сравнили по Стьюденту-Фишеру» несет в себе определенную некорректность. Еще чаще встречается некорректное употребление этих методов.
Критерий Стьюдента (t-критерий) представляет собой разницу средних двух выборок, отнесенную к стандартной ошибке разности выборочных средних (которая, в свою очередь, зависит от уровня изменчивости обеих выборок). Для каждого числа степеней свободы (зависящего от численности выборок) вычислено, с какой вероятностью случайность формирования выборок может привести к тому или иному значению t-критерия. Если t-критерий для определенного числа степеней свободы превосходит пороговое значение (например, возникающее в силу случайности с вероятностью 0,05), разницу выборок можно считать достоверной.
Автором этого самого популярного (к сожалению, не благодаря его достоинствам, а в силу его простоты) статистического метода является английский химик Уильям Госсет, работавший на пивоваренную компанию Guinness. По уставу фирмы, ее сотрудники не имели права публиковать результаты исследований, выполненных в рамках служебной деятельности. Поэтому результаты своей работы Госсет опубликовал в 1908 году под псевдонимом Student.
Принципиально важно, что t-критерий определен только для случая, когда сравниваются две выборки с одинаковыми дисперсиями и нормальными распределениями. Если дисперсии в выборках отличаются, этот факт можно показать с помощью F-критерия (требование нормальности распределения остается при этом в силе). F-критерий предложен американским статистиком Джорджем Снедекором и назван им в честь сэра Рональда Фишера, английского генетика, создателя дисперсионного анализа. Этот критерий представляет собой отношение двух дисперсий. Как и для t-критерия, для него известно распределение вероятности случайных отклонений для разных степеней свободы.