Светлый фон

«[Нейман] утверждал, что Фишер был неправ, — писал Оскар Кемпторн много лет спустя об этом инциденте. — Это было непростительное преступление — Фишер никогда не ошибался, и предположение о том, что это, возможно, расценивалось как вооруженное нападение. Всякий, кто не принимал писания Фишера как данную Богом истину, был в лучшем случае глупцом, а в худшем — злодеем». Несколько дней спустя Нейман и Пирсон увидели всю силу его гнева, когда вечером пришли на факультет и обнаружили разбросанные по полу деревянные модели Неймана, которыми он иллюстрировал свою лекцию. Они пришли к выводу, что только Фишер мог устроить эти разрушения.

Хотя сейчас этот приступ ярости покажется забавным, позиция Фишера имела серьезные последствия. Конечно, он не был способен обуздать свою гордость и использовать запись потенциального результата, предложенную Нейманом, хотя это помогло бы ему позже с проблемами медиации. Отсутствие языка потенциальных результатов привело его и многих других к так называемой ошибке посредничества, которую мы обсудим в главе 9.

На этом этапе некоторые читатели, вероятно, все еще считают концепцию контрфактивности несколько мистической, поэтому я хотел бы показать, как некоторые последователи Рубина делают выводы о потенциальных результатах, и противопоставить этот безмодельный подход структурной причинно-следственной модели.

Представим, что мы изучаем конкретную компанию, пытаясь понять, что сильнее влияет на зарплату сотрудника — образование или многолетний стаж. Мы собрали данные о существующих зарплатах в этой компании и записали их в табл. 12. Условимся, что EX — стаж, ED — образование, S — зарплата. Также для простоты предположим, что существуют три уровня: 0 = средняя школа, 1 = высшее образование, 2 = ученая степень. Таким образом, SЕD = 0(u) или S0(u) представляет собой зарплату человека u, если u окончил среднюю школу, но не университет, а S1(u) представляет зарплату u, если бы тот окончил университет. Типичный контрфактивный вопрос, который можно было бы задать, звучит так: какой была бы зарплата Элис, если бы у нее было высшее образование? Другими словами, чему равна S1 (Элис)?

EX ED S S ЕD u u u u u u

Первое, на что следует обратить внимание в табл. 12, — это отсутствующие данные, отмеченные вопросительными знаками. Для одного и того же человека нельзя увидеть более одного потенциального результата. Несмотря на всю очевидность, это важное утверждение. Статистик Пол Холланд однажды назвал его фундаментальной проблемой причинного вывода, и название прижилось. Если бы мы могли заполнить клетки с вопросительными знаками, то ответили бы на все наши вопросы о причинности.