«Следует выплачивать поощрительный бонус тем сотрудникам, которые выходят на работу по понедельникам и пятницам. Как вы понимаете, именно в эти дни большинство сотрудников склонны притворяться больными, чтобы продлить выходные. Бонус за посещение сократит количество пропусков и повысит продуктивность».
Согласно данным Комитета по национальной статистике Великобритании, уровень пропусков в разные дни недели примерно одинаковый, при этом по понедельникам их меньше всего. «Здравый смысл», который говорит о том, что людям хочется притворяться больными по понедельникам и пятницам, оказался неверным по всем отраслям, возрастам и регионам. Однако если вы представляете профсоюз, агитирующий поднять зарплату сотрудникам, подобный аргумент может оказаться весьма эффективным, якобы действуя в интересах работодателей.
Даже если что-то противоречит здравому смыслу, достаточно заявить, что это здравый смысл. Только не будьте слишком амбициозны: хотя вполне разумно использовать курьеров на велосипедах в центре Лондона, не заявляйте, что именно им стоит поручать международные перевозки.
Это все знают
Удивительно, что можно провернуть с помощью такого метода, как обобщение. Например, в этой книге я, как минимум, пять раз утверждал, будто что-то «всегда» обстоит именно так, а не иначе, но сомневаюсь, что кто-то из вас это заметил.
Если у вас нет доказательств, подтверждающих ваше заявление, всегда можно попытаться обобщить. Часто для этого используют следующие фразы (или их вариации):
• «Принято считать, что…».
• «Многие полагают/сомневаются…».
• «Считается, что…».
• «Всегда/никогда».
• «Все/никто».
• «Традиционно считается… Однако сейчас есть основания полагать, что…».
• «Большинство людей/компаний/менеджеров…».
Возможно, читатель знает, что вы абсолютно неправы в своих заявлениях, так что будьте осторожны с обобщениями. Однако немного там, немного здесь – и они помогут выбраться из неприятной ситуации так, что читатель этого и не заметит. Возможно, он даже поверит вашим утверждениям, так как подсознательно воспримет их как факт.
Извращенная статистика
Главная пища журналистов и политиков – сомнительная статистика, которая способствовала запугиванию населения различными заболеваниями, а также ложным убеждениям и даже войнам. Привожу четыре самых распространенных способа искажения цифр для подтверждения доводов.
1. Игнорировать базовую норму. У меня есть программа, которая в 90 % случаев может отследить аферы с кредитными картами и называет законную операцию мошенничеством лишь в 0,1 % случаев (ложноположительный результат). На первый взгляд, достаточно хорошие показатели. Однако если принять во внимание частоту, с которой происходят аферы (то есть базовая норма), то так ли они хороши? Если происходит одна афера на 1000 операций, и взять 100 000 примеров, моя программа должна отметить 90 афер из 100. Однако одна правомерная операция из каждой 1000 будет отмечена как афера, хотя на самом деле это не так. Это означает, что из афер, которые выявит программа, 90 будут действительно мошенническими действиями, а примерно 100 – ложноположительными. Скорее всего, в данной отрасли это приемлемо. Однако если одна афера приходится на каждые 10 000 операций, ситуация ухудшается. Теперь у меня все еще примерно 100 ложноположительных операций, но только девять настоящих случаев мошенничества. Это было бы губительно для отрасли, так как деньги, сэкономленные на предотвращении мошенничества, пойдут на жалобы клиентов из-за ложноположительных афер. Если хотите, чтобы неудачная статистика выглядела эффектно, проигнорируйте базовую норму и просто укажите проценты.
2. Сравните лучший и худший результаты. Допустим, вы сравниваете свой продукт с продуктом конкурента. В целом ваш товар хуже. Не беспокойтесь, просто сравните несравнимое. К примеру, в автомобиле можно сравнить ваше прогнозируемое или лабораторное потребление им топлива со средними показателями потребления топлива машиной конкурента в условиях реальной езды. Или можно сравнить его средний показатель с вашим показателем, полученным во время езды за городом, заявив, что ваша машина «расходует до 30 % меньше топлива», чем автомобиль конкурента. Обратите внимание на слово «до». Оно больше других слов виновно в сомнительной рекламе. Не располагая никакими подробностями, читатель не сможет сделать информированный вывод и, скорее всего, просто примет ваши утверждения на веру.
3. Предвзятый отбор. Результаты любого статистического анализа подвержены колоссальному влиянию источника данных. Возьмем, к примеру, косметику. Практически каждая реклама говорит что-то подобное: «Девять из 10 женщин согласны, что их кожа стала моложе». Откуда берутся эти цифры? Если бы я делал эту рекламу, то, во-первых, отправил бы три образца продукции примерно 150 постоянным покупательницам товаров моего бренда, попросив их оценить результат. Они не только уже любят мою компанию, но и чувствуют себя обязанными порадовать меня, получив бесплатный образец. Во-вторых, я бы составил опросник так, чтобы увеличить вероятность позитивной реакции, используя ложную дихотомию (см. раздел «И еще несколько» в этой главе). Конечно, я даже не заикнулся бы о 100 %-ном удовлетворении, так как это может показаться сомнительным. Лучше 77 % или 86 %. Кстати, небольшое отступление: если провести дилетантское исследование в Google, то окажется, что большинство кремов для лица дают эффект в 75 % или 90 % случаев.[21] Тот же подход можно применить к любой другой статистике: выбрав лучшие статистические данные и выбросив все подробности, можно получить весьма убедительные цифры.
