Биогенный магнетит и магниторецепция. Новое о биомагнетизме. Том 2 - Киршвинк Дж.
ISBN 5-03-001275-3
Скачать (прямая ссылка):
На первом этапе моделирования при помощи ЭВМ (Apple Macintosh) генерировались случайные «компасные числа» от 1 до 360° (см. примечание 8). Были использованы те же самые количества «испытуемых» и «остановок» в ходе одного опыта, что и в табл. 26.3, и случайные числа обрабатывались так же, как это делал Бэкер со своими данными. На следующих этапах моделирования множество случайных чисел уменьшалось на 10°, и проводился тот же самый анализ. Это делалось для того, чтобы имитировать смещение, связанное с тем, что часть испытуемых оценивала направление, выбирая не из полной окружности (360°), а из ее части. Всего производилось 110 прогонов программы, имитирующей ситуацию по методу Монте-Карло. Мы осознаем, что ограничение искусственно генерируемых «компасных чисел» дугой, несколько меньшей 360°, означает, что эти данные не являются случайными в строго математическом смысле, однако это небольшое отклонение от истинной случайности было необходимо, чтобы смоделировать влияние различных смещающих факторов. Как отмечено в разд. 2, после определения направления своего перемещения по отношению к исходному пункту на последующих остановках испытуемые выбирали направление в зависимости от выбора, сделанного на первой остановке. Например, если испытуемый думал, что он был перевезен к югу и выбирал на первой остановке направление на север, и автобус продолжал свое движение в некоем направлении, не совпадающем, по-видимому, с тем, которое вело обратно к первой остановке, то испытуемый выбирал компасное на-
0° 0" 0“ 0" о" о'
Рис. 29.3. Результаты моделирования с помощью метода Монте-Карло опытов по ориентации, описанных в табл. 26.3, в основу которого положены не реальные данные, а случайные числа. А. Задача этой модели-иследовать влияние объединения подверженных смещению данных при анализе второго порядка («уровень 2», как это обозначено в табл. 26.3). Независимой переменной в этой модели является дуга, внутри которой индивидуум делает свои оценки направления. Очевидно, что при выборе внутри дугн, равной 360°, оценки являются случайными, но при уменьшении дуги до 320° оценки отклоняются от случайности (как показано на диаграмме вверху, дуга возможных значений имеет центр около 0°, а исключенных значений-около 180°) (незаштрихованные участки).
Для каждой из 9 дуг (от 270 до 350°) было сделано по 10 прогонов программы, а для дуги 360°-по 20 (всего 110 прогонов программы). Обратите внимание, что в одном из прогонов в случае дуги в 360° был получен статистически значимый результат (Р < 0,05), а в случае дуги в 350°-то же было в 2 из 10 прогонов (Р < 0,05). В случае дуги в 330° в большинстве (7 из 10) прогонов программы результат был значимым при Р < 0,00001; такой уровень значимости представляет интерес, так как он близок к тому, который привел Бэкер для своих данных (табл. 26.3). Б. Те же 110 наборов данных подвергнуты анализу третьего порядка («уровень 3» в табл. 26.3). При сравнении с результатами анализа второго порядка (в А) видно, что анализ третьего порядка, по-видимому, еще более подвержен влиянию небольших смещений, эффект которых в этом случае усилен. Из этой модели следует, что смешивание данных, не являющихся независимыми (как делал Бэкер), усиливает любые смещения при использовании анализов второго н третьего порядка, и это приводит к статистической значимости результата даже тогда, когда исходные «данные» представляют собой случайные числа. Детальное обсуждение этих вопросов содержится в тексте.
правление на вторую остановку, которое не было истинно случайным по отношению к его выбору на первой остановке. Иначе говоря, на второй остановке он производил выбор не из всех возможных направлений внутри окружности (т.е. дуги в 360°), а из несколько меньшего набора возможностей (т.е. дуги в 270 или 300°). Если это справедливо, то возникает вопрос-в какой мере это небольшое отклонение может повлиять на результат статистической обработки, когда смешиваются данные многих остановок?
Оказывается, влияние этого фактора было очень велико. Из графиков, приведенных на рис. 29.3 можно видеть, что хотя выбор направления на данной остановке лишь незначительно связан с его выбором на предыдущей остановке, тем не менее суммарные результаты второго порядка являются почти всегда статистически значимыми с вероятностью 0,05. На рисунке видно, что при уменьшении дуги на 20° (до 340°) преобладают возможности случайного выбора, но если дуга составляет 330°, то уровень значимости выбора будет близким к рассчитанному Бэкером в его исследованиях (Р < 0,00001; см. табл. 26.3).
На основании этого анализа мы приходим к заключению, что принимаемое Бэкером «слабое, но значимое» доказательство в пользу компасных реакций человека может вызываться отнюдь не наличием компасного чувства. Действительно, такие же значимые результаты могут быть получены благодаря кумулятивным эффектам очень слабых смещающих факторов, воспринимаемых испытуемыми во внешнем мире, в условиях, когда выборка достаточно велика. Очевидно, что наличие компасного чувства у человека еще не доказано и для этого необходимы дополнительные исследования.
