Когда я только начал проводить изыскания в натальных картах женщин на наличие факторов, связанных с брачным потенциалом, то наткнулся на первый статистически значимый фактор – Луна в Водолее – который меня сначала обрадовал самим фактом своего существования, но затем озадачил, т.к., в своем представлении, я никак не мог связать данный фактор с брачным потенциалом. В голове все время мелькали мысли о публичности, социальной открытости, дружелюбии и тому подобном, но никак не о браке.
Возможно, думал я, что это просто случайность, которая вполне допустима при статистическом исследовании. А если это не случайность и данный фактор никак не связан с браком, то что могло бы вызвать к жизни такой эффект, продолжал размышлять я. Не находя скорых ответов на озадачивший меня вопрос, пришлось снова окунуться в теорию организации и проведения статистических исследований, чтобы понять истоки причинности данного эффекта.
Чтобы сделать достоверные предположения о характеристиках всей, подлежащей изучению, совокупности, по определенным правилам делается выборка из этой совокупности, характеристики которой впоследствии изучаются, исследуются и результаты переносятся на всю совокупность в целом.
В основе правильного составления такой выборки лежит принцип репрезентативности, т.е. соответствия характеристик выборки характеристикам популяции или генеральной совокупности в целом. Для достижения этой цели используются разные способы формирования выборки. Одним из них является рандомизация, т.е. случайный отбор объектов из генеральной совокупности.
Для меня конечно не секрет, что данные, находящиеся в АстроДатаБанке (АДБ), не удовлетворяют принципу репрезентативности. И не важно, какая тематическая выборка будет взята из нее для исследования, ошибки репрезентативности будут в ней присутствовать.
Вопрос в другом: будут ли эти ошибки репрезентативности существенным образом сказываться на результатах исследования и каковы источники этих ошибок? Другими словами, я хотел выяснить: является ли «брачный» феномен Луны в Водолее следствием ошибок репрезентативности и, если да, то найти источник этой ошибки.
Поскольку, думал я, тематические выборки данных из АДБ не являются рандомизированными выборками из исследуемой популяции и, соответственно, не являются репрезентативными, то следует изучить весь процесс сбора данных для АДБ, чтобы понять где, когда и почему возникают ошибки репрезентативности, насколько они велики, в каких случаях ими можно пренебречь, а в каких стоит обязательно взять в расчет и внести необходимые поправки в результат исследования.
Основные источники ошибок репрезентативности данных в АДБ
Коллекторы
Поскольку сбор данных для АДБ не поставлен на автоматический поток и им не занимается искусственный интеллект или специально обученная нейросеть, то данным процессом, по старинке, занимаются люди, которые имеются коллекторами.
Итак, коллекторы – это первый источник ошибок репрезентативности. Человек – не машина, и, не имея нужного для статистического исследования плана действий по сбору данных, коллектор, обладая собственным природным «магнетизмом», им же и руководствуется, успешно замечая и разыскивая одни данные и в упор не замечая или невзначай теряя другие данные. Это, так сказать, естественная природная предвзятость, свойственная любому человеку, которая будет волей-неволей порождать ошибки репрезентативности для любого статистического исследования в астрологии.
Вполне логично предполагать, что чем больше коллекторов участвует в сборе данных, чем более равный вклад они вносят, тем меньше будет сказываться индивидуальный «магнетизм» каждого и тем меньше будет ошибка репрезентативности.
Поскольку астрологически коллекторы находятся под Венерой, то и посмотрим на распределение Венеры в знаках Зодиака для всей АДБ и на ошибку репрезентативности для данного астрологического фактора.
Ниже представлена таблица результатов измерений распределения Венеры в знаках Зодиака для АДБ и, для сравнения, ей сопоставлены результаты измерений по контрольной группе, которая отражает астрономические особенности распределения Венеры для собранных в АДБ данных, т.е., другими словами, ожидаемые величины. Также в этой таблице приведены значения разности между фактическими и ожидаемыми величинами по каждому знаку Зодиака, значения критерия Хи2, суммарного значения Хи2 и результирующий Р-уровень значимости, показывающий меру согласованности фактического распределения Венеры в знаках Зодиака с ожидаемым распределением.
Проанализируем полученные результаты. Р-уровень значимости оказался равным 12,26%. Много это или мало? С одной стороны Р-уровень оказался больше, чем «стандартные» 5%, используемые при проверке статистических гипотез. И с этой точки зрения можно сказать, что фактическое распределение Венеры согласуется с ожидаемым астрономическим распределением, которое выступает в качестве нулевой гипотезы.
В целом, в отношении распределения Венеры в знаках Зодиака, команда коллекторов работает достаточно слаженно, без внесения систематической ошибки репрезентативности в АДБ по отношению к астрономическим явлениям.
С другой стороны, для проведения статистических исследований по какой-либо теме, при поисковых исследованиях или для проверки гипотез, желательно иметь более «чистую» АДБ, с уровнем значимости не менее 36,4%. А поскольку фактический уровень значимости оказался менее этой величины, то целесообразно вводить необходимые поправки в тематические распределения Венеры в знаках Зодиака, чтобы компенсировать некоторые искажения в распределении и уберечь себя в дальнейшем от возможных статистических «сюрпризов».
Далее будут проанализированы значения Хи2 и разности по знакам Зодиака.
Первое, что бросается в глаза при анализе таблицы - это высокое значение Хи2 для положения Венеры в Рыбах, которое превышает критическое значение 3,84 для 5% уровня значимости. Это, в свою очередь, означает наличие систематической ошибки репрезентативности для данного положения Венеры в сторону увеличения, о чем свидетельствует разность между фактическим количеством попаданий Венеры в Рыбы и ожидаемым количеством попаданий.
К чему это может привести в статистическом исследовании? Предположим мы сделали тематическую выборку из АДБ и анализируем положение Венеры в знаках Зодиака. И тут мы видим, к примеру, такую картину: фактическое число попаданий Венеры в Рыбы в тематической выборке оказалось равным 17, тогда как ожидали мы получить 10. Хи2 при этом составит величину равную 4,9. Казалось бы, можно сказать: «Вау! Обнаружен астрологический фактор темы!». Возможно даже, что какой-то «новый», т.к. не увязывается со всем предыдущим астрологическим опытом. А на самом-то деле оказывается, что мы столкнулись с проявлением систематической ошибки репрезентативности и ни какого «Вау!» там и в помине нет. Так как знай мы об этом заранее, то сначала бы провели коррекцию полученного тематического значения Хи2 на величину систематической ошибки репрезентативности и увидели бы полное согласие с нулевой гипотезой.
Практически тоже самое можно сказать и о Венере в Козероге, с той лишь разницей, что несколько реже попадались бы на удочку мнимой тематической значимости этого астрофактора.
Далее нам предстоит взглянуть на структуру разностей.
На диаграмме представлены разности между фактическим и ожидаемым числом попаданий Венеры в знаки Зодиака. Первое возникающее впечатление – это присутствие ритма. И, действительно, при внимательном изучении диаграммы можно заметить, что в мутабельных знаках разность положительна, а в кардинальных и фиксированных преобладает отрицательная разность.
В связи с этим имеет смысл взглянуть на распределение Венеры в структурах, производных от Зодиака (оси, стихии, кресты, мужские/женские знаки), чтобы выявить ту из них, в которой будет наблюдаться наименьшее соответствие между фактическим и ожидаемым распределением.
В данной таблице представлено распределение Венеры по осям знаков. Из нее следует, что фактическое распределение Венеры в АДБ уже не соответствует ожидаемому астрономическому распределению, как это было установлено ранее. Уровень значимости в данной структуре опустился ниже 5% и составил 2,42%. Это уже более явное указание на наличие систематической ошибки репрезентативности данных, находящихся в АДБ.
В лидерах мы видим ось Дева-Рыбы, в которую Венера попадает гораздо чаще, чем хотелось бы. На второй, не менее «тревожной» позиции, находится ось Близнецы-Стрелец, так же со значительной положительной разностью значений. Практически не отстает от нее ось Овен-Весы, но уже с отрицательной разностью значений.
В этой таблице представлено распределение Венеры в знаках стихий. Как показывает уровень значимости, равный 66,73%, распределение Венеры в этой структуре свободно от систематической ошибки репрезентативности данных.
Фактическое распределение Венеры в крестах знаков сильно (и статистически значимо) отличается от ожидаемого астрономического распределения и, в основном, это различие касается кардинального и мутабельного крестов. Последнего даже в большей степени. Вероятность соответствия распределений друг другу опустилась до 0,34%. Данная структура распределения Венеры является наиболее ярким представителем наличия систематической ошибки репрезентативности данных в АДБ.
И вот данные по последней структуре: распределению Венеры в мужских и женских знаках. Вероятность сходства двух распределений составила 46,2%. Систематическая ошибка репрезентативности данных отсутствует.
Далее будут подведены итоги по выбранному и исследованному астрофактору: положению Венеры в Зодиаке и, связанному с ним, ошибке репрезентативности данных в АДБ
Ранее, в качестве примера, были рассмотрены распределения Венеры в Зодиаке и производных от него структурах. Сравнивалось фактическое распределение Венеры для всей АДБ и астрономически ожидаемое. Если бы данные для АДБ собирались бы рандомизированно по отношению к генеральной совокупности (о ней мы еще поговорим), то не наблюдалось бы статистически значимых различий между фактическим и ожидаемым распределениями Венеры, как для самого Зодиака, так и для производных от него структур.
Но, они имеют место быть. Особенно ярко эти различия в распределениях проявились в структуре зодиакальных крестов, что, в свою очередь, говорит о наличии систематической ошибки репрезентативности данных, представленных в АДБ. Сам факт наличия такой ошибки еще не указывает на ее конкретный источник, в частности, на коллекторов, т.к. кроме коллекторов могут быть и другие источники ошибок репрезентативности. Поэтому далее будет продолжен анализ сбора данных для АДБ для выяснения других источников ошибок.
В идеале, генеральная совокупность должна была бы представлять собой двумерное множество, где одно измерение составляет время рождения, ограниченное определенными историческими рамками, а другое измерение – пространство – географический ареал мест рождения. Это, в общем-то, всё, что нужно астрологу.
Но, в силу вполне определенных объективных причин, огромная часть единиц этого множества не доступна для извлечения и последующего размещения их в АДБ. Если выражаться фигурально, то идеальную генеральную совокупность можно сравнить с айсбергом, подводную часть которого и составляют эти недоступные единицы множества. И все, что остается более или менее доступным для извлечения из генеральной совокупности – это надводная часть айсберга.
Вполне возможно, что в силу именно этих причин создатели АДБ добавили третье измерение для генеральной совокупности, которое категоризирует данные по их доступности. Это третье измерение обозначается как «тип данных» и включает в себя три категории: «Публичные», «Приватные» и «Анонимные».
В АДБ-вики, а также в хэлпе софт-версии АДБ, дается разъяснение того, что собой представляют эти категории данных. Поэтому подробно останавливаться на этом не буду. Данное измерение генеральной совокупности интересно тем, что является вторым источником систематической ошибки репрезентативности данных.
Астрологи знают, что по натальной карте можно дать оценочное суждение о том, склонен ли человек к открытости или, наоборот, он склонен к скрытности. Из этого следует, что третье измерение генеральной совокупности, именуемое как «тип данных», способно повлиять на результаты статистического исследования некоторых астрофакторов.
Сами данные, извлеченные из обозначенной ранее генеральной совокупности, подразделяются по классу точности и надежности их источника (Подробнее смотрите на АДБ-вики). Поскольку астрологи могут использовать указания карты для обозначения таких понятий как концентрация, фокусировка, точность или таких как рассеяние, размытость, неопределенность, то становится очевидным, что класс точности данных, именуемый как «Rodden Rating», является еще одним источником ошибок репрезентативности данных.
Таким образом, получается, что имеются три источника ошибок репрезентативности данных:
1) Коллекторы
2) Тип данных
3) Класс точности данных
Все они, наряду с конкретно исследуемой темой, способны, в той или иной мере, оказывать влияние на конечные результаты исследования. И, будучи неучтенными, могут приводить не только к искажению результатов исследования, но и к ложным выводам относительно статистической связи между астрофактором и исследуемой темой.
Теперь, выяснив все источники, которые могут вносить искажения в результаты исследования, можно проанализировать и узнать, кто же вносит такие сильные искажения в распределение Венеры в структуре крестов знаков Зодиака.
Всего в моей версии АДБ значатся 148 коллекторов. Причем на 26 коллекторов приходится почти 90% всех данных. Это говорит о том, что имеется несколько крупных коллекторов и много-много мелких. Для анализа данных по коллекторам будут использованы 10 самых крупных коллекторов с числом собранных каждым из них данных не менее 1000. Их общая доля в АДБ составляет 75,1%.
Для выяснения причастности каждого из них к появлению систематической ошибки репрезентативности данных в АДБ, для каждого из коллекторов будет генерироваться своя контрольная группа. Это позволит узнать, какие искажения в распределение Венеры в крестах знаков Зодиака вносит каждый из них, каков характер этих искажений и насколько он коррелирует с выявленным ранее искажением для всей АДБ в целом.
К моему большому сожалению, как оказалось в данном случае, не существует возможностей для определения того, какому источнику обязана своим происхождением систематическая ошибка репрезентативности данных в АДБ.
Единственная рекомендация, существующая на этот счет, - это правильно организованный сбор данных, позволяющий значительно уменьшить такого рода ошибку.
Алексей,
как в свое время руководитель группы коллекторов, весьма большой западной компании, уровня Альфа-банка, скажу как мы мыслим и расследуем. Все начинается с финансовой базы данных. Ты вычисляешь группы, классифицируешь заемщиков. Ну как и наталы. Потом сравниваешь эк.показатели со статистикой нарушений (показателей карты). Как меня учил в молодости отец, директор по экономике, ты сначала должен сделать анализ, разобрать на составляющие, а потом синтез, соединить разобранные части. Тогда ты и увидишь цельную картину. Исходя из статистики, как тема ветки, до 10% вранья от респондентов. В цифрах это около миллиона заемщиков только по харьковской, донецкой, и луганской областях. Общая сумма около миллиарда-полутора грн. Курс был 5 к 1. Ничего. Высосали банк "надра"
А знаете что самое интересное? Хех. Компания процветала. Я как-то вскрыл 1-с бухгалтерии. И был ошарашен уровнем официальной зарплаты руководства. Глава правления - 200 тыс.долларов в месяц. Жена, зам.главы, но математик, авторские права на прог.обеспечение, 50к баксов. Западэньци) а что мне этк самая жена сказала, когда я обосновал воровство: лучше знать вора, чем догадываться.
Публичность, приватность, анонимность
Линейный вид
