Дэвид Хэнд

Давайте обратимся к классической статье по этой проблеме, написанной Крейгом Беннеттом и его коллегами, которая гораздо интереснее, чем можно ожидать судя по названию: «Нейронные корреляции межвидового восприятия, полученные после смерти атлантического лосося: аргумент в пользу коррекции множественных сравнений»18. Статья основана на результатах МРТ-сканирования мозга мертвого лосося, которому «показали серию фотографий, изображающих людей в различных ситуациях и… попросили определить, какие эмоции они испытывают». Вероятно, вы и без экспериментальных данных уже сделали свой вывод о реакции мозга мертвого лосося на показ фотографий. Но дело в том, что результат МРТ-сканирования представляет собой примерно 130 000 элементов объемного изображения, которые по аналогии с двумерными пикселями называют вокселями. И каждый из этих вокселей имеет небольшой шанс показать электрическую активность сканируемого материала исключительно в силу случайных фоновых шумов оборудования, а вовсе не потому, что клетки мозга мертвого лосося действительно реагируют. И хотя отдельно взятый воксель имеет лишь крошечный шанс дать ложный сигнал, вероятность его появления резко возрастает с учетом большого количества самих вокселей. Суммируйте огромное число крошечных шансов, и вот уже один, а то и более вокселей показывают электрическую активность, создавая впечатление, что некоторые нейроны мозга лосося активизируются, даже если сам лосось мертв. И действительно, Беннетт и его коллеги обнаружили несколько вокселей, подающих явные сигналы. В результате они пришли к такому выводу: «Либо мы наткнулись на поразительное открытие на стыке ихтиологии и посмертных когнитивных функций, либо что-то не так с нашим статистическим подходом.

Предположим, мы хотим узнать, какой из двух видов лечения является более эффективным: А или Б. Казалось бы, проще всего последовательно провести лечение обоими методами и посмотреть, какой из них работает лучше. Например, исследуя эффективность лекарств для облегчения симптомов сенной лихорадки, мы могли бы первый год лечить пациента по методу А, а второй — по методу Б (полагаясь на то, что количество пыльцы в оба года будет одинаковым). Но в большинстве случаев невозможно применить к одному пациенту оба вида лечения. Например, в исследовании эффективности методов, увеличивающих продолжительность жизни, мы вряд ли сможем попробовать больше одного метода — эксперимент в данном случае заканчивается со смертью пациента.

Единственная альтернатива этому — лечение одного пациента по методу А, а другого по методу Б. Проблема, однако, в том, что не все пациенты одинаково реагируют на одно и то же лечение: то, что лечение помогло одному пациенту, не означает, что оно поможет и всем остальным. Более того, даже отдельно взятый пациент может по-разному реагировать на одно и то же лечение в разные периоды времени.

Что нам действительно нужно, так это сбалансировать распределение, например, одной половине мужчин назначить лечение А, а другой — лечение Б и то же самое сделать для женщин. Затем попытаться так же распределить по группам более больных пациентов и менее больных. Эта задача решаема, если мы хотим контролировать лишь небольшое количество факторов, например пол, возраст и тяжесть заболевания. Но как только их число возрастает, мы обнаруживаем, что решения нет: просто не существует тяжелобольного курящего 25-летнего мужчины с высоким кровяным давлением, индексом массы тела, равным 26, и хронической астмой, эквивалентного тяжелобольной 25-летней женщине с точно такими же данными. Хуже того, несомненно, будут появляться все новые и новые факторы, о которых мы даже и не думали.

Чтобы преодолеть эту проблему, людей случайным образом распределяют по двум группам — отсюда и название: рандомизированные контролируемые исследования (РКИ). Таким образом можно свести вероятность дисбаланса, которого мы хотим избежать, до минимального уровня. Помните теоретическое обоснование для случайной выборки, которое мы рассматривали, когда изучали опросы? Точно такой же принцип действует и здесь, разница лишь в том, что теперь мы назначаем пациентам лечение, а не выбираем людей для опроса.