Co čte Jeroným Klimeš

Čtu málo a ještě méně studuji. To proto, že studium je obtížnější než čtení, je to usilovné promýšlení čteného (od latinského studeo - usiluji). Zde pociťuji neustálý životní dluh - studovat alespoň hodinu denně to, co již vymysleli jiní chytří lidé. Jinak mám totiž pocit, že blbnu. Jedním z těchto nesplacených životních dluhů je matematika a statistika. Letos jsem to už nevydržel a vytáhl z knihovny (dá-li se tak říkat banánové krabici z dob studií) Matematiku pro geology. Oprašuji definice limit, derivací a integrálů a doufám, že se dopracuji až k derivačním rovnicím. Narazil jsem totiž na teorii Juliena Sprotta, která tvrdí, že pocit životní pohody či štěstí (wellbeing) je jen indikátorem zrychlení životní úspěšnosti. Šťastní se cítíme jen když se nám začíná dařit lépe než dosud. Tato teorie by totiž dokázala vysvětlit, proč štěstí je muška jenom zlatá, proč se po intenzivním pocitu spokojenosti dostavuje kocovina a podobně. Jenže Sprott svou teorii vysvětluje pomocí derivační rovnice druhého řádu. Bohužel to není poprvé, co jako psycholog narážím na svou omezenost v oblasti matematiky a statistiky. Na stejný problém jsem narazil, už když jsem zkoumal kvalitu reklamy. Používal jsem tehdy takzvanou oční kameru - přístroj, který zaznamenává délku a směr pohledu probanda. Pokoušel jsem se uchopit, jaké statistické rozdělení mají data z kamery vycházející. Až v Texasu jsem našel statistika, jenž mi byl schopen napsat potřebné rovnice. S jejich pomocí jsem konečně mohl proložit naměřená data a odhadnutými parametry popsat kvalitu reklamy. Jenže po čase hledání jsem zjistil, že jsem objevil již objevené... Narazil jsem totiž na článek popisující dané rozložení: „Trvání pohledů má gama rozložení,“ stálo tam černé na bílém. Nevím jak vy, ale já si gama rozložení z dob psychologických studií nepamatuji. A i kdyby, tak nevím, jak je aplikovat. Navíc v daném článku byla ta data uchopena poměrně složitými regresními rovnicemi - opět metoda, kterou znám povrchně a kterou nedokážu prakticky upotřebit. Takže jsem si opět před svými americkými kolegy připadal jako debil. Problém statistiky pro psychology však nevidím ve znalosti pokročilých metod (regresní rovnice, analýza principiálních komponent a podobně), ale v tom, že naši studenti nejsou schopni kupeckých počtů. Například jak překlopit škálu 1-5 do škály 5-1, tedy české známkování do ruského. To potřebujeme při každém testu, abychom srovnali polaritu položek. Vystačíme s matematikou základní školy, psychologové však mívají problém. Nebo praktické otázky, kdy je nám průměr k ničemu a je naopak vhodnější použít medián či modus? Stejně tak by se hodila i znalost Excelu, s jehož pomocí lze čistit data a provádět triviální testy, například chí-kvadrát. Tato kupecká, pragmatická znalost statistiky a dnes i tabulkových editorů otvírá vrátka do vyšší dívčí nejen v psychologii, ale i v jiných příbuzných oborech.