Статистическая грамотность юристов Нередко в юридических дискуссиях приходится встречаться с утверждениями статистического характера. При этом зачастую такие утверждения неосторожны или вовсе ошибочны, потому что основаны либо на отсутствующих/неполных данных, либо имеющиеся данные интерпретируются некорректно (например, каузальность усматривается там, где ее нет, либо ей задано неверное направление). Ничего странного в таком положении дел нет, если учесть, что юридическое образование даже на самом высоком уровне - в аспирантуре - не предусматривает знакомства с азами статистики, что лично я считаю большим упущением. Коль скоро система образования оставляет здесь значимый пробел, то страждущим знаний придется самим его восполнять. В свое время в аспирантуре в ВШЭ я пытался восполнить этот пробел: посещал общеуниверситетские курсы по теории игр, а также почитывал научно-популярные книжки по статистике и начинал даже онлайн-курсы по языку R (и успешно забросил), чтоб чувствовать себя комфортней с утверждениями статистического характера, которые, кстати, зачастую используются в манипулятивных целях. В этой связи делюсь презентацией профессора Венторуццо (Университет Боккони) о корреляциях и регрессиях для юристов. В ней также можно узнать почему мультиколлинеарность и эндогенность - самые коварные враги хорошей статистики и как они могут приводить к ошибкам в причинно-следственных связях. Я не думаю, что юристам надо учиться строить множественные регрессии, но понимать связанную терминологию - а нам это приходится делать когда мы привлекаем и оцениваем данные из смежных дисциплин - весьма полезно.