Не исключено, что в большинстве "независимых" лабораторий работают именно "британские ученые". Как бы то ни было, "независимые" лаборатории удивительно часто добиваются такого результата, какого ждет от них рекламодатель. И главный метод обеспечения нужных результатов - грамотный подбор группы, на которой будут производиться испытания. В идеале статистическая выборка должна быть достаточно широкой и составленной случайным образом, однако на практике это зачастую невыполнимо. Если, например, заказчика интересует, как отнесутся к его товару обеспеченные домохозяйки от 20 до 27 лет, то платить за привлечение к опросу пенсионеров он не будет, да и выборку в два десятка человек может посчитать вполне достаточной. На выходе получаем изящный пресс-релиз, из которого следует, что девяносто процентов женщин, принявших участие в исследовании эффективности крема от морщин, отметили, что после трех недель использования крема морщины значительно разгладились. Самое интересное, что все в этом пресс-релизе - чистая правда, хотя в двадцать лет морщин, наверное, не очень много.
Величина выборки во многом зависит от объекта исследований. Если, скажем, для исследования эффективности крема с лихвой хватило бы тысячи случайно выбранных женщин, то для проверки эффективности прививки от полиомиелита не хватило в свое время 1200 детей, половине которых была сделана прививка, а половине - нет. Собственно, сама проверка прошла вполне успешно - никто из привитых детей во время эпидемии полиомиелита не заболел. Подпортило картину то, что из непривитых детей тоже ни один не заболел. По той простой причине, что полиомиелит, слава богу, не простуда. И даже во время эпидемии вероятность заболеть полиомиелитом грозит очень малой доле населения. Детям повезло. Экспериментаторам, которые должны были изначально взять более широкую выборку, - не очень.
Порой источником нужных заказчику данных является не полувиртуальная независимая лаборатория, а вполне уважаемая научная организация. Позволить себе такое могут только очень богатые компании, заказывающие исследования сразу в нескольких институтах, а потом выбирающие те результаты, что не противоречат "политике партии". По очевидным причинам информации о таких сделках крайне мало, но то тут, то там, бывает, всплывет кусочек внутренней корпоративной переписки, из которой заинтересованные читатели могут узнать, например, что в начале 1990-х одна крупная табачная компания запретила публикацию заказанного ею же исследования, потому что по результатам этого исследования получалось, что на здоровье животных пассивное курение действует плохо. К счастью, у компании на руках было другое исследование, в котором говорилось, что в течение девяноста дней у наблюдаемых животных никаких серьезных отклонений замечено не было. Оно и пошло в ход.
Еще один пример, который можно здесь привести, не связан напрямую с независимыми лабораториями, а связан, скорее, с не очень добросовестной рекламой. Как и подавляющее большинство статистических подлогов, он крайне прост и формально подлогом не является, однако вводит потребителя в заблуждение. Это реклама паевых инвестиционных фондов, которые - если верить этой самой рекламе - являются крайне прибыльными предприятиями. На заинтересовавшегося будущими миллионами инвестора с удовольствием обрушат гору статистической информации, наглядно доказывающей, как мудра управляющая компания, как осторожно и вместе с тем эффективно она распределяет средства, как выросли активы ее клиентов за последний год и так далее. И все это правда. Все так и есть. С той лишь разницей, что таких фондов у компании множество, рекламирует она, разумеется, самые успешные и никаких гарантий, что активы будут расти и дальше, конечно же, не дает. Если бы компанию интересовала не прибыль, а репутация, она, возможно, обратила бы внимание потенциального инвестора на то, что потеряла деньги на многих своих начинаниях, а также на тот простой факт, что предсказать рост или падение в долгосрочном периоде попросту невозможно. Но в компании, которые заботятся о репутации в ущерб прибыли, много денег не принесут, поэтому финансисты делают вид, что вырастили целый лес, даже если из всех саженцев прижился лишь один. Умному и этого достаточно, а у дурака все равно кто-нибудь деньги вытянет - так лучше уж мы, чем какие-нибудь мошенники. И ведь не придерешься ни к чему. Все честно.
Государственные агентстваНа самом деле, данные государственных агентств - это, пожалуй, одни из самых чистых и лучших данных, которые может получить исследователь. Тем не менее государственные службы тоже не являются источником истины в последней инстанции, поскольку фиксируют не сами события, а бюрократическую реакцию на них. Для примера возьмем две цитаты, которые, дословно передавая одну и ту же по сути статистическую информацию, по смыслу противоречат друг другу. Первая взята из журнала "В мире науки" (июнь 2006 года).