Насколько хорошо IQ предсказывает успех в реальном мире

То, в какой степени тесты проверки интеллекта позволяют прогнозировать преуспевание за пределами школы, например достижения на работе, уже много лет является предметом споров в психологии. Мнения высказываются самые разные: и что тесты познавательных способностей не заслуживают особого доверия с точки зрения выбора работы[114], и, напротив, что эти тесты с высокой степенью надежности прогнозируют дальнейшие успехи в самых разных[115], а то и во всех сферах профессиональной деятельности[116].

Даже наиболее благожелательная точка зрения на связь результатов тестирования интеллекта с достижениями в реальном мире приводит к выводу о том, что необходимые для успеха в современном мире качества имеют достаточно слабое отношение к тому, что измеряется тестами. Как указывалось ранее, валидность этих тестов оценивается по шкале от 0 до 1, где 0 означает полную неспособность тестов прогнозировать успех, а 1 соответственно указывает на абсолютную валидность (то есть стопроцентную точность прогноза, кто добьется, а кто не добьется успеха).

Средний коэффициент валидности тестов познавательных способностей с точки зрения прогноза показателей профессиональной деятельности составляет примерно 0,2[117]. Чтобы определить, как этот показатель учитывает индивидуальные различия, необходимо возвести коэффициент валидности в квадрат. При таком уровне валидности только 4 процента вариаций показателей профессиональной деятельности учитываются с помощью тестов проверки познавательных способностей. Это явно не те результаты, которыми можно похвастаться.

Средний коэффициент валидности тестов проверки познавательных способностей с точки зрения прогноза успехов в программах профессиональной подготовки примерно в два раза выше (0,4), чем в предыдущем случае. Это предполагает, что точность предсказания является функцией соответствия измеряемых критериев и обучения. Возьмите тех же самых людей и направьте на курсы профессиональной подготовки, и их успехи там действительно будут точнее прогнозироваться стандартными тестами проверки способностей, чем достижения собственно на рабочих местах.

Все это позволяет сделать следующий вывод: наличие более высоких IQ означает в среднем большие профессиональные достижения, хотя связь здесь достаточно слабая. Безусловно, многое зависит от того, о какой работе идет речь. Компетентному врачу или физику для успешной деятельности может и нужно иметь высокий коэффициент умственного развития, но едва ли он обязателен для эффективности работы на конвейере. Но даже в профессиях, требующих высокого интеллектуального уровня, роль IQ как критерия успеха часто завышается.

Многим из нас приходилось лечиться у врачей, которые, вполне вероятно, имели и высокие IQ, и отличные оценки в медицинских институтах, но докторами могли называться с огромной натяжкой. Создавалось впечатление, что уроки общения им давали боксеры на ринге, а мануальную терапию им преподавали мясники. Побывав на приеме у таких коновалов, мы стараемся к ним больше не обращаться. К чему терпеть подобное отношение? Часто такие доктора обнаруживают, что можно получить все медицинские степени, но остаться в конечном итоге без практики. Практический интеллект может оказаться невостребованным при получении медицинского образования, но будет иметь решающее значение в последующей работе с пациентами.

А может, физики, колдующие в своих академических башнях из слоновой кости, могут обойтись без навыков общежития, которые неразрывно связаны с наличием практического интеллекта? Не могут, во всяком случае физики-экспериментаторы. Сегодня приходится работать с таким сложным и дорогим оборудованием, что большая часть важных исследований выполняется силами обширных команд. Многие отчеты и публикации имеют десять, двадцать, а то и более соавторов. Те физики, которые не способны работать в составе команды, как правило, оказываются за пределами большинства проводимых проектов. В моей научной группе в Йеле, принимая на работу сотрудника, я всегда учитываю способность работать в команде. Отсутствие соответствующих практических качеств не перевешивается даже высоким уровнем квалификации. Если таким людям иногда и удается к нам прорваться, они, как правило, надолго не задерживаются.

Тем не менее некоторые психологи отстаивают точку зрения, что результаты IQ-тестирования не только коррелируют с профессиональным успехом, но и величина этой корреляции весьма велика. Они утверждают, что коэффициент валидности IQ-тестов, используемых для прогноза достижений на рабочих местах, равен не 0,2, а 0,5[118]. Разница, как видите, ощутимая. Как им удалось получить коэффициенты, настолько превышающие соответствующие данные комиссии, назначенной Национальной академией наук?

Просто для раздувания коэффициента валидности были использованы методы, которые очень условно можно назвать статистической коррекцией. Эти психологи, например, утверждали, что тесты не являются идеально надежным средством оценки: если вы предложите испытуемым один и тот же тест дважды, результаты будут отличаться. Из этого делается вывод, что показатели валидности тестов должны корректироваться с учетом их неидеальной надежности, а конечные результаты должны отвечать гипотетической ситуации абсолютно надежных тестов: сколько бы раз вы их ни выполняли, все время получаются одинаковые результаты. Я готов заключить с этими психологами следующую сделку: если они покажут мне тест, который так же идеально надежен, как физический термометр, я полностью приму их статистические манипуляции. Мы все любим порассуждать об идеальном мире и, может быть, со временем и будем жить в таком мире. Но используемые статистические методы должны соответствовать тем условиям, в которых мы живем сейчас.

Раздутые оценки в принципе можно признать корректными. Но, опять-таки, только в теоретически идеальном мире, где все тесты имеют абсолютную надежность и тестируется либо все население, либо абсолютно представительные выборки. Проблема как раз в том, что в реальном мире, в котором мы живем, эти оценки неприменимы.

Я задержал ваше внимание на некоторых деталях статистических манипуляций апологетов IQ-тестов по следующим причинам. Во-первых, чтобы разобраться в раздуваемой вокруг этого шумихе, необходимо иметь некоторое представление о статистике. В противном случае вас очень скоро запутают и заставят принимать за чистую монету любые подтасовки. И во-вторых, хотя возможности манипулирования статистикой не безграничны, с ее помощью можно приукрасить очень многое, рассчитывая, что читатели не слишком искушены в этом вопросе. С моей точки зрения, многие, хотя далеко не все, пользователи статистических подходов к IQ-тестам водят своих читателей за нос. Здесь впору напомнить всегда актуальное предостережение: «Покупатель, будь бдителен!»

Джон Хантер и Франк Шмидт не прочь «подкорректировать» статистические данные, чтобы они выглядели более впечатляющими[119]. Но они по крайней мере пишут для профессионалов, которые в состоянии разобраться в манипуляциях авторов. Но если искать действительно яркую иллюстрацию высказыванию Марка Твена о том, что бывает ложь, страшная ложь и статистика, нельзя не вспомнить о Хернштейне, Мюррее и их книге «Кривая Белла»[120]. Хернштейн и Мюррей, подобно Хантеру и Шмидту, стремятся убедить своих читателей в том, что IQ-тесты предсказывают практически все, включая успех и в реальном, и в академическом мире. Но они просто манипулируют – как статистикой, так и своими читателями.

Каждый, кто знаком с элементарной статистикой, очень четко понимает, что наличие корреляции вовсе не означает существование причинной связи. Другими словами, если одна переменная связана с другой, это не значит, что первая как-то обусловливает величину второй. Может случиться и так, что именно вторая переменная обусловливает значение первой или они обе могут быть связаны с третьей переменной, которая и влияет на их величину. Предположим, например, что мы сравниваем норвежцев и нигерийцев. Существует очень большая величина корреляции между черным цветом кожи и проживанием в Нигерии. Но черный цвет кожи не делает вас автоматически нигерийцем, равно как и гражданство Нигерии не окрашивает вас сразу в черный цвет. Во всяком случае, норвежцы вполне могут перебраться в Африку и принять нигерийское гражданство, но с цветом их кожи вряд ли произойдут радикальные перемены. В данном случае корреляция связана, скорее всего, с третьей переменной более высокого порядка – с тенденциями расселения различных рас. Вот вам пример того, что наличие корреляции не вызывает причинной связи.

Рассмотрим теперь типичный пример от Хернштейна – Мюррея. Они утверждают, что 10 процентов очень ярких индивидуумов, 14 процентов просто ярких индивидуумов, 15 процентов нормальных индивидуумов, 19 процентов тупых (терминология авторов) индивидуумов и 22 процента очень тупых индивидуумов месяц или более не могли найти работу в течение 1989 года[121]. Здесь, как и везде, они пытаются убедить вас, что тупость не сулит ничего хорошего – в данном случае повышает шансы остаться без работы. Но является ли малость величины коэффициента умственного развития причиной безработицы? Ни для кого не секрет, что отсутствие занятий, требующих постоянного напряжения ума, ведет к снижению IQ[122]. Таким образом, вполне можно утверждать, что безработица является причиной низких IQ. Но более вероятно, что и низкие IQ, и проблемы с трудоустройством связаны с причинами более высокого порядка, например с неспособностью общества предоставить достойное образование и работу всем своим гражданам или с отсутствием системы, обеспечивающей гармоническое развитие академических и практических навыков.

Хотя Хернштейн и Мюррей, безусловно, знают о том, что нельзя смешивать корреляции и причинные связи, они часто об этом забывают. Все данные, приводимые в их книге, касаются корреляций. Абсолютно все! Они действительно показали существование статистической связи IQ и различных аспектов успеха в жизни в их интерпретации. Их графики выглядят очень впечатляюще. Но восемьсот страниц убористого текста и бесконечных графиков оставляют мало шансов добраться до приложения 4 этой книги. Даже те, кто его прочитает, могут там ничего не понять – нужны основательные знания далеко не элементарной статистики. Что же говорится в этом приложении, если отбросить сложные уравнения и заумную терминологию?

Там признается, что в подавляющем большинстве статистические связи, на основе которых Хернштейн и Мюррей делают все свои выводы, являются слабыми. Типичная доля вариаций среди людей, которая учитывается в анализе авторов, не превышает 10 процентов. Я не ошибся, меньше 10 процентов! Вся доктрина книги строится на таких слабых статистических связях, что можно было бы просто посмеяться над авторами, если бы речь не шла о бестселлере, который сегодня не цитируют разве что самые ленивые. Вся аргументация возведена на фундаменте из папье-маше, который слегка раскрашен под бетон.

Итак, мы вернулись к тому, с чего начали. Даже если принять статистику Хернштейна и Мюррея, получается, что IQ учитывает менее 10 процентов различий между людьми, которые проявляются во всем многообразии реального мира. Если говорить о прогнозировании профессиональных успехов, я готов уступить IQ не более 4 процентов. Но каковы бы ни были разночтения, цифры все равно очень маленькие. Даже если согласиться на раздутые (с моей точки зрения) данные Хантера и Шмидта – 25 процентов, – все равно 75 процентов вариаций остаются без объяснения. Очевидно, чтобы понять, почему так различаются люди с точки зрения достижения успеха в реальном мире, нужно привлекать кроме IQ и другие аспекты.

Я полагаю, что любовь ученых (и не только их) к статистике объясняется тем, что она позволяет отвлечь внимание от того, как плохо подтверждаются их теории на уровне индивидуальных случаев. Если статистические критерии учитывают 10 или даже 25 процентов вариаций в группе, уровень индивидуального предсказания является крайне низким. О каком реальном прогнозе может идти речь? Если вас волнуют только обобщенные групповые данные, можно считать, что дела идут не так уж плохо. Если посмотреть на все это с точки зрения жертв прогноза – отвергнутых, которым пророчили успех при поступлении на работу, и принятых, которым предсказывали провал, – результаты приобретут совсем другой смысл.

Дата добавления: 2015-10-21