О бытии, сознании и тете Кале

[scholar_vit]

Один из самых интересных вопросов, связанных с человеческим поведением, такой: насколько его, поведение, определяют обстоятельства и соображения выгоды?

Чтобы ответить на этот вопрос, можно, конечно, сравнивать политические предпочтения бедных и богатых. Однако это не очень надежный способ. Во-первых, даже самый убежденный материалист согласится с тем, что политические убеждения зависят не только от количества денег в кармане, но и от воспитания, образования, возраста - а эти факторы, в свою очередь, связаны с богатством человека. Во-вторых, если мы обнаружим корреляцию богатства с системой взглядов А, то что это значит? Что богатство подталкивает людей в сторону А? А может, наоборот, потому, что они исповедуют А, они такие богатые (см. Макса Вебера)?

Эндрю Освальд и Наттавудх Повдтави из Уорвика и Мельбурна придумали остроумный способ исследования. В Британии с 1991 года проводится ежегодный опрос около 25 тысяч одних и тех же случайно выбранных когда-то людей (British Household Panel Survey). Собрана огромная лонгитюдная статистика, доступная по адресу http://www.data-archive.ac.uk/. Ясно, что за много лет некоторые участники исследования выигрывали в лотерею. Человеку, выигравшему в лотерею, невыгодны высокие налоги, в особенности налоги на наследство. Следовательно, если выгода определяет поведение, человек после выигрыша должен "поправеть" и больше голосовать за консерваторов.

Разумеется, можно сказать, что человек, играющий в лотерею, уже отличается от популяции. Однако авторы исследования говорят, что в Британии в нее играют многие, и кроме того, сравнивая человека "с самим собой" до выигрыша и после, они, скорее всего, снижают этот эффект.

Краткие результаты исследования есть тут, а подробная статья - тут. Авторы исследовали 48177 анкет (за разные годы) тех, кто не выиграл в лотерею, 5675 анкет тех, кто выиграл, из них 354 анкет тех, кто выиграл больше 500 фунтов. Их интересовала "смена партии": человек раньше не голосовал за консерваторов, а теперь стал. С возрастом некоторые люди "правеют", поэтому даже не выигрывавшие в лотерею люди в какой-то момент начинали голосовать за консерваторов с вероятностью 13%. Среди выигравших 500 фунтов и больше партию после выигрыша сменило 18%, а среди выигравших от 1 до 500 фунтов - около 14%. Авторы делают вывод, что деньги заставляют людей "праветь".

Не могу не отметить, что Галич в Балладе о прибавочной стоимости предвосхитил результаты исследования.

Comments

[scholar-vit.livejournal.com]

А они проверяли разницу в 5% на статистическую значимость?

Они почему-то нет. Я проверил. Значимо.

[kodak2004.livejournal.com]

Доверительные интервалы первой и третьей группы практически перекрываются, стат. значимость на грани 0.05 должна быть.

И тут же вспоминается недавний пост (http://shvarz.livejournal.com/388392.html) shvarz.

Upd. Ошибка. Если CI почти касаются, p-value будет в районе 0.01
http://www.apastyle.org/manual/related/cumming-and-finch.pdf (p.7)

[kodak2004.livejournal.com]

Если не сложно, покажите на пальцах, как вы получили p-value.

[gegmopo4.livejournal.com]

Причём разницу между 18% и 14%, а не 13%. Людей, играющих в лотерею следует сравнивать с людьми, играющими в лотерею с той же частотой. Вероятно следует разбить множество на группы по частоте покупки лотерей и сравнивать группы независимо.

[scholar-vit.livejournal.com]

http://scholar-vit.livejournal.com/359964.html?thread=14474780#t14474780

[scholar-vit.livejournal.com]

На пальцах теория изложена тут: http://www.stat.yale.edu/Courses/1997-98/101/chisq.htm. Для практических вычислений удобна R (http://www.r-project.org), где этот тест делает функция prop.test:

> control <- 48177*c(.13,1-.13)
> small.win <- (5675-354)*c(.14,1-.14)
> large.win <- 354*c(.18,1-.18)


> prop.test(matrix(c(control,small.win), byrow=TRUE,nrow=2))

2-sample test for equality of proportions with continuity correction

data: matrix(c(control, small.win), byrow = TRUE, nrow = 2)
X-squared = 4.122, df = 1, p-value = 0.04233
alternative hypothesis: two.sided
95 percent confidence interval:
-0.0198992486 -0.0001007514
sample estimates:
prop 1 prop 2
0.13 0.14

> prop.test(matrix(c(control,large.win), byrow=TRUE,nrow=2))

2-sample test for equality of proportions with continuity correction

data: matrix(c(control, large.win), byrow = TRUE, nrow = 2)
X-squared = 7.3146, df = 1, p-value = 0.00684
alternative hypothesis: two.sided
95 percent confidence interval:
-0.091556474 -0.008443526
sample estimates:
prop 1 prop 2
0.13 0.18

> prop.test(matrix(c(small.win,large.win), byrow=TRUE,nrow=2))

2-sample test for equality of proportions with continuity correction

data: matrix(c(small.win, large.win), byrow = TRUE, nrow = 2)
X-squared = 4.025, df = 1, p-value = 0.04483
alternative hypothesis: two.sided
95 percent confidence interval:
-0.082599157 0.002599157
sample estimates:
prop 1 prop 2
0.14 0.18