חיפוש באתר

קישורים

RSS סטטיסטיקה ברשת

עמודים

קטגוריות

תגיות

ההיסטוריה של ההתפלגות הנורמלית

המפגש השני של קבוצת הדיון בהיסטוריה של הסטטיסטיקה עסק בתולדות ההתפלגות הנורמלית. הדיון הסתמך בעיקר על פרק 13 מספרו של איאן האקינג, "אילוף הגורל"[1], ובמידה פחותה על מאמרה של לוריין דאסטון[2], שעקבה אחרי תולדות ההתפלגות בין 1770 ל-1870. עם זאת, רשימה זו הולכת בדרך שהתוותה דאסטון. בכתיבת הרשימה נעזרתי גם בפרק  2 מספרו של סטיגלר[3].

ההתפלגות הנורמלית, אותה התפלגות פעמונית מפורסמת, הופיעה ככל הנראה לראשונה כאשר המתמטיקאי הצרפתי-הוגנוטי אברהם דה-מואבר חקר את התפלגות מספר ה-"ראשים" המתקבלים בסדרה של הטלות מטבע, כאשר מספר ההטלות הולך וגדל. ב-1733 הוכיח דה-מואבר כי כאשר מספר ההטלות שואף לאינסוף, אז ההתפלגות הולכת ומתקרבת בצורתה לאותו פעמון מיוחד:

 

פעמון ההתפלגות הנורמלית והנוסחה המאפיינת אותו

אותו פעמון הופיע במפתיע במקום אחר לגמרי – מדידות אסטרונומיות. מי שגרם למהומה הוא האסטרונום הדני טיכו ברהה, שבסוף המאה ה-16 החליט לבצע מדידות מרובות של גרמי שמיים והמרחקים בינם. תוצאות המדידות לא היו זהות. בכך הראה טיכו לא רק כי קיימת אפשרות לטעות במדידה, אלא אף כי טעויות המדידה הן אולי בלתי נמנעות. נעשו נסיונות לשפר את איכות המדידה ודיוק המכשירים, אך הבעיה נשארה. עד אמצע המאה ה-18 הצטברו ערימות של מדידות אסטרונומיות וגיאודזיות, והתגלע ויכוח עז בין האסטרונומים מה לעשות בקשר לכך: האם לקחת ממוצע של התצפיות, לבחור את המדידה ה-"טובה ביותר", או לפטר את עוזר המחקר שחישוביו היו שונים במיוחד מאלה על עמיתיו?

המתמטיקאי הצרפתי פייר סימון לפלס הציע ב-1810 פתרון שיכונה בימינו "בייסיאני"[4] – הוא הניח כי לטעויות המדידה יש התפלגות מסויימת, ובהתאם לכך בנה פרוצדורה לצירוף המדידות כך שטעות המדידה הכוללת תהיה מינימלית. יותר מכך, לפלס הראה כי אם התפלגות טעויות המדידה היא ההתפלגות הפעמונית, אז ממוצע המדידות יביא למינימום את טעות המדידה הכוללת. שנה לפני כן, נקט קרל פרידריך גאוס בגישה הפוכה: הוא הניח כי הדבר הנכון הוא לחשב את ממוצע המדידות, כלומר ממוצע המדידות יביא למינימום את טעות המדידה הכוללת, ועל סמך הנחה זו חישב ומצא כי התפלגות טעויות המדידה צריכה להיות אותה התפלגות פעמונית. ההתפלגות הפעמונית, שהופיעה לראשונה בהקשר של משחקי מזל והטלות מטבע, תפסה לעצמה מקום מרכזי במדע האסטרונומיה. גאוס אף זיהה את הקשר בין ההימורים והטלות המטבע ובין טעויות המדידה האסטרונומיות. הוא הבחין בין טעויות שיטתיות, בהן ניתן לטפל ולהקטין למינימום את השפעתן, ובין טעויות מקריות ("chance errors") שמקורן בחושים לא חדים דיים, תנאים אטמוספריים וכדומה. גאוס וגם לפלס סברו כי יש מספר רב של גורמים לטעויות המקריות האלה, חלקם מטים את המדידה כלפי מעלה וחלקם כלפי מטה. במובן מסויים, לדעתי, הם הבינו את רעיון משפט הגבול המרכזי. עם זאת, הקישור בין ההתפלגות הנורמלית כגבול של תוצאות הימורים/הטלות מטבע, ובין התפלגות טעויות המדידה, נעשה עדיין באופן פורמלי בלבד, על ידי זיהוי הפונקציה המשותפת לשניהם. ההתפלגות הנורמלית מכונה עד היום בשם "התפלגות לפלסיאנית" בצרפת, ובשם "התפלגות גאוסיאנית" בגרמניה ובקרב מספר בעלי מקצוע (פיזיקאים, מהנדסים ועוד), לציון תרומתם של שני מתמטיקאים אלה לגילויה.

 

 מניחי היסודות (משמאל לימין): דה-מואבר, לפלס, גאוס

האקינג מדגיש כי ההתפלגות הנורמלית הופיעה בהקשר של ערכים ממשיים: ההסתברות של מטבע ליפול על ראש, ההסתברות לנצח במשחק מזל מסויים, או המרחק בין שני כוכבים. ההתפלגות עצמה, והפרמטרים שלה (הממוצע וסטיית התקן) נותרו ערכים אידאליים, פרמטרים מתמטיים בלבד. האסטרונום הבלגי אדולף קטלה[5] שינה את כללי המשחק. בתחילת שנות ה-30 של המאה ה-19 פרסם קטלה סדרת מאמרים בה הראה כי עקומת ההתפלגות הנורמלית מופיעה גם כאשר מתבוננים בתופעות ביולוגיות וחברתיות. ב-1835 הוא הציג בפני העולם את "האדם הממוצע", שבוהו 168 ס"מ, התגרש 0.17 פעמים והינו אב ל-2.2 ילדים. קטלה לא טען כי יש אדם כזה, בניגוד לגאוס ולפלס, שאמרו כי אם ממוצע המדידות למרחק בין שני כוכבים הוא 10 שנות אור, אז המרחק האמיתי קרוב מאוד לערך זה. קטלה תיאר באמצעות ערכים אלה מאפיינים כמותיים  של אוכלוסיה, בדיוק כמו שמוצא אתני, למשל, הינו מאפיין איכותי. קטלה הפך את הממוצע מפרמטר מתמטי לערך כמותי ממשי.

ב-1844 צעד קטלה צעד גדול נוסף קדימה: הוא שינה את התיאוריה של מדידת ערך ממשי לא ידוע עם טעויות מדידה, לתיאוריה של מדידת ערך מאפיין של אוכלוסיה. במלים אחרות, הוא הופך את השיטות הסטטיסטיות של תיאור וסיכום תצפיות לחוקים המתייחסים לתופעות בטבע ובחברה, ועוסקים במהותן ובגורמים להן. זה נעשה בארבעה צעדים:

  1. קטלה מזכיר כי אם ימדוד את גובהו של אדם מסויים מספר פעמים, המדידות לא יהיו זהות עקב טעויות המדידה, ותתקבל התפלגות סביב הגובה האמיתי.
  2. הוא משווה את הסיטואציה הקודמת למדידות חוזרות של ערך אסטרונומי, בה מתקבלת התקבלות "גאוסיאנית" סביב הערך האמיתי. אין הבדל עקרוני, טוען קטלה, בין מדידת גובהו של אדם ובין מדידת ערך אסטרונומי.
  3. עכשיו מציע קטלה להתבונן באוסף של מדידות גובה, כאשר אנו לא יודעים האם מדובר במספר מדידות של אותו אדם, או במדידות של מספר אנשים. האם נוכל לדעת באיזה מקרה מדובר? לא נוכל לדעת מכיוון שהתפלגות המדידות החוזרות של אדם אחד היא אותה התפלגות כמו מדידות של אנשים שונים מתוך האוכלוסיה.
  4. ומכיוון שקטלה הראה כי ההתפלגות הנורמלית מופיעה במגוון רחב של מדידות תכונות של אוכלוסיות, הוא מצדיק בכך את המעבר מדיון בערך ממשי בלתי ידוע (כמו גובה של אדם מסויים) לערך שמניחים כי הוא ממשי, המהווה תכונה אובייקטיבית של האוכלוסיה (הגובה הממוצע של האוכלוסיה, שאינו בהכרח ממוצע הגבהים של המדגם שנלקח).

האקינג מנסה להסביר את הלך המחשבה של קטלה שהוביל אותו למסקנה כי אכן ההתפלגויות המופיעות בטבע ובתופעות חברתיות היא אכן פעמונית/נורמלית. אני מודה שלא ירדתי לסוף דעתו של האקינג, ובודאי לא אוכל לתמצת כאן את ההסבר שלו. אומר רק כי למיטב הבנתי, האקינג טוען כי קטלה תפס גם הוא את משפט הגבול המרכזי באופן אינטואיטיבי בדומה ללפלס ולגאוס,[6] ומקור ההתפלגות הוא בהצטברות של סיבות רבות בלתי תלויות אשר כל אחת מהן מושכת את הגובה של אדם אל מעל או מתחת לממוצע האוכלוסיה.

 

 מתווי הדרך (מימין לשמאל): קטלה, גאלטון, מקסוול

החוקר האנגלי פרנסיס גאלטון אימץ את שיטותיו של קטלה במחקריו שלו. גאלטון היה חובב נלהב של מדידות: באפריקה מדד את גופן של בנות השבטים ממרחק בעזרת סקסטנט, הוא אסף נתונים על גיל המוות כדי לבדוק האם כמרים, המבלים זמן רב בתפילות לאל חיים זמן רב יותר מאנשים "רגילים" (הם לא), והמציא מכשירים למדידת רמת השעמום בישיבות. בהיותו מושפע עמוקות מהתיאוריה של בן-דודו, צ'ארלס דארווין, כי מוטציות מקריות הן הכוח המניע של האבולוציה הביולוגית, התעניין גאלטון בפיזור, למעשה בסטיית התקן, של ההתפלגות, בניגוד לקטלה שהתעניין בממוצעים. עבודתו של גאלטון בפיתוח הרגרסיה ומקדם המתאם מתבססת במפורש על ההנחה כי למשתנים המעורבים יש התפלגות נורמלית, ולפי סטיגלר, מנסה ליישב בין הטענה של קטלה להומוגניות של האוכלוסיות (הניתנות לאפיון על ידי פרמטר בודד) ובין מגוון הסיבות המובילות לשונות בין פרטי האוכלוסיה.

גאלטון התעניין גם במדידת אינטליגנציה ובדרך בה היא עוברת בתורשה. אם גובה ומשקל של אדם מפולגים נורמלית, שאל גאלטון, מדוע שהתפלגות האינטליגנציה לא תהיה נורמלית?[7] גאלטון עצמו לא הצליח למדוד אינטליגנציה באופן שהשביע את רצונו, לא כל שכן את מידת ההורשה שלה. מבחני אינטליגנציה החלו להכנס לשימוש בשנות ה-20 של המאה ה-20.

ההתפלגות הנורמלית המשיכה להופיע במקומות מפתיעים. ב-1873 נאם הפיזיקאי ג'יימס קלרק מקסוול הרצאה בפני האגודה הבריטית לקידום המדע, והציג בה את תגליותיו האחרונות בתחום הדינמיקה והקינטיקה של הגזים. מקסוול דיבר גם על הבעיות המתודולוגיות בהן נאבק במחקריו. אין זה אפשרי, הסביר, למדוד את מהירותן של מיליוני מולקולות גז ולחשב את מסלוליהן, כאשר הן נעות במהירות ומתנגשות זו בזו. לכן אימץ מקסוול, יחד עם עמיתיו למחקר, שיטות מתחום מדעי החברה: במקום לדון במהירות ובמסלול של כל מולקולה ומולקולה, חקר מקסוול את התפלגות המהירויות. הוא עשה זאת כבר ב-1859, בגישה דומה לגישתו של לפלס. ההתפלגות, המכונה כיום התפלגות מקסוול-בולצמן, אינה התפלגות נורמלית, אך קשורה אליה קשר הדוק. הסטטיסטיקאים מכירים התפלגות זו בשם "התפלגות חי-בריבוע", והיא מתקבלת על ידי העלאה בריבוע של ערכי ההתפלגות הנורמלית.

בהרצאתו ב-1873 מקסוול סטה סטייה חדה מהדרך שהתוו עד כה לפלס וממשיכיו. לפלס טען כי העולם הינו דטרמיניסטי, והמקריות הנצפית בו (המתבטאת במשחקי מזל, וגם במדידות אסטרונומיות) משקפת למעשה חוסר ידע ויכולת שלנו, בני האדם, לדעת מהם כל הכוחות הפועלים על המטבע המוטל, למשל, ולו ידענו מהם יכולנו לדעת מראש אם יפול על ראש או על זנב. מקסוול טען כי השונות בתופעות פיזיקליות הינה אמיתית, ולא רק שיקוף של הבורות האנושית. הוא אמנם נמנע מלטעון כי קיימת מקריות אמיתית בעולם; טענה זו הועלתה רק בתחילת המאה ה-20, ובקונטקסט של תורת הקוואנטים[8]. עם זאת, מקסוול הראה כיצד ניתן ליישם את התיאוריה הסטטיסטית, שצמחה מניתוח משחקי הימורים, ופותחה ככלי למחקרים סוציולוגיים וביולוגיים, במדע מדוייק יותר כפיזיקה.


הערות
  1. 1. Hacking, I. (1990). The taming of chance (Vol. 17). Cambridge University Press. []
  2. 2. Daston, L. (2008). Analogies and the migration of scientific ideas: the strange career of the normal curve. Nova Acta Leopoldina, N. F, 97(358), 169-185. []
  3. 3. Stigler, S. M. (2002). Statistics on the table: The history of statistical concepts and methods. Harvard University Press. []
  4. 4. על הסטטיסטיקה הבייסיאנית אכתוב, אולי, בפעם אחרת []
  5. 5. אותו קטלה שלכבודו סומן מקדם המתאם של יול באות Q []
  6. 6. משפט הגבול המרכזי הוכח רק בראשית המאה ה-20. גירסה ראשונית הוכחה על ידי ליאפונוב ב-1901, והמשפט כפי שהוא מוכר כיום הוכח על ידי לינדברג ב-1920 []
  7. 7. המונח "התפלגות נורמלית" נטבע ככל הנראה על ידי צ'רלס פירס, פרנסיס גאלטון, ווילהלם לקסיס, באופן בלתי תלוי, בסביבות 1875 []
  8. 8. שבה הבנתי דלה ביותר []

הודעה על הרצאה: מדע, אמון, אמונה וספקנות – ההומאופתיה כמקרה מבחן

אני שמח להודיע כי בתאריך 17.4.2014 אתן הרצאה שכותרתה "מדע, אמון, אמונה וספקנות – ההומאופתיה כמקרה מבחן" במסגרת כנס עולמות.

ההומאופתיה היא טכניקת רפואה אלטרנטיבית שנויה במחלוקת. אף שהרציונל שבבסיסה סותר את הידע המדעי העכשווי, היא זוכה לפופולריות רבה, אפילו בקרב רופאים. בהרצאה אציג את עקרונות ההומאופתיה, את השאלות שכל אחד צריך לשאול (על ההומאופתיה ובכלל) ואדון בדרכים האפשריות להגיע לתשובות.

ההרצאה תתקיים באשכול הפיס, רחוב הארבעה 15, תל אביב, בשעה 20.00 בערב.

גם אם לא תוכלו להגיע, אשמח אם תיידעו את חבריכם אודות הרצאה זו (לינק לאירוע בפייסבוק). שימו לב כי ההרצאה בתשלום, וניתן לרכוש מראש כרטיסים באתר הכנס.  אני מרצה בהתנדבות, וההכנסות יישארו לגופים המארגנים, האגודה הישראלית למדע בדיוני ולפנטסיה ועמותת טולקין הישראלית. אני מאמין כי הם ישתמשו בכסף שייכנס למטרות ראויות.

משחקי המשילות

לפני כשבוע חוקקה הכנסת את "חוק המשילות", שהוא למעשה סדרת תיקונים למספר חוקי יסוד. אחד הסעיפים בחוק קבע כי אחוז החסימה בבחירות לכנסת יועלה מ-2% ל-3.25%, כלומר, מפלגה שתזכה בפחות מ-3.25% מסך הקולות הכשרים בבחירות, לא תקבל ייצוג בכנסת. לו היה אחוז החסימה בבחירות האחרונות לכנסת 3.25% ומספר הקולות שקיבלה כל מפלגה לא היה משתנה, הרי שרשימות חדש, בלד וקדימה לא היו נכנסות לכנסת, ושמונת המושבים שלהם היו מתחלקים בין המפלגות האחרות.

המוטיבציה לשינוי, כפי שהסבירו מציעיו, הייתה הרצון "לחזק את יכולת המשילות של הממשלה", כלומר להפחית את תלותה בסיעות קטנות ו-"סחטניות"[1]. האם אכן יביא החוק לתוצאה המבוקשת? איך בכלל מודדים את כוחה של מפלגה? מהו כוחה של סיעת "קדימה" לה שני נציגים בכנסת?

בכנסת שלנו, למפלגה בת 59 מנדטים אמור להיות כח רב. נכון? לא בהכרח. אם יש בכנסת רק שתי מפלגות, לאחת 59 מנדטים ולשניה 61, הרי שכל הכח מרוכז בידי המפלגה השניה. היא לא זקוקה לשום עזרה מהמפלגה האחרת כדי להקים ממשלה. היא מחזיקה 100% מהכח, ומפלגת ה-59 מחזיקה 0% מהכח.

מה קורה בכנסת תיאורטית בה יש 3 מפלגות, שלכל אחת מהן 40 מנדטים? אם נתעלם משיקולי ימין ושמאל לרגע, ונניח כי כל שתי מפלגות יכולות לחבור יחד ולהותיר את השלישית באופוזיציה, נהיה מוכרחים להגיע למסקנה כי לכל שלוש המפלגות כח שווה, וכל אחת מהן מחזיקה ב-33 וליש אחוזים מהכח.

ומה קורה בכנסת תיאורטית בה יש 3 מפלגות, לשתיים מהן 50 מנדטים כל אחת, והשלישית היא מפלגה "קטנה" עם 20 נציגים בלבד?

שאלות דומות לאלה הטרידו את לויד שאפלי, מתמטיקאי אמריקאי. ב-1953, הציע פתרון לשאלות אלו, במסגרת עבודת הדוקטורט שהגיש לאוניברסיטת פרינסטון. "הערך של שאפלי", ותרומות משמעותיות רבות נוספות שתרם לתחום המתמטי הידוע בשם "תורת המשחקים" זיכו אותו בפרס נובל לכלכלה בשנת 2012. ברשימה זו אנסה להסביר את מושג וההגיון מאחוריו, ואראה כיצד ליישם אותו כדי לנתח את המשמעות המיידית של העלאת אחוז החסימה במסגרת "חוק המשילות".

אז הנה סיפור המסגרת בצורה פשטנית[2]: יש לנו כנסת, ובה מפלגות בגדלים שונים, וצריך להקים קואליציה של 61 מנדטים לפחות כדי להקים ממשלה. מה הכוח של כל מפלגה במשא ומתן?

ראשית יש לשים לב כי יש שני סוגים אפשריים של קואליציות: כאלה שיכולות להקים ממשלה, וכאלה שלא. קואליציה של מפלגות שסך המנדטים שלהם עולה על 60 יכולה להקים ממשלה, ולכן שאפלי נותן לה ערך שרירותי השווה ל-1. קואליציה של מפלגות שסך המנדטים שלהם קטן מ-61 לא יכולות להקים ממשלה, ושאפלי נותן לקואליציות כאלה ערך שרירותי השווה ל-0. שימו לב כי הערך של הקואליציה אינו בהכרח שווה לכח שלה. הערך אומר אם הקואליציה יכולה להקים ממשלה או לא, אך יש ממשלות חזקות ויש ממשלות חלשות. בנוסף, הוא מניח מספר הנחות (אקסיומות) לגבי התכונות שפתרון (כלומר הערכת הכח של כל מפלגה בנפרד צריך לקיים):

ההנחה הראשונה היא שאיחוד לא יכול להזיק. אם יש שתי קואליציות של מפלגות, והן מחליטות להתאחד, הכח של הקואליציה המאוחדת לא יהיה קטן מסך הכוחות של כל אחת משתי הקואליציות לחוד, ואולי אף יגדל. בפרט, שתי מפלגות שיתאחדו יוכלו להגדיל את כוחן המשותף[3]. אתם בודאי מכירים את התופעה הזו בשם "הפרד ומשול". מתמטיקאים קוראים לתכונה כזו "סופר-אדיטיביות".

ההנחה השניה היא שלגולם אין ערך. גולם אינו יכול להשפיע על שום דבר. תחשבו על הכנסת שהתחלקה לשתי מפלגות עם 61 ו-59 מנדטים. מפלגת ה-59 היא גולם, ומפלגת ה-61 תקים ממשלה מבלי להתחשב ברצונותיה. הערך שלה הוא לכן אפס.

ההנחה השלישית היא קרויה הנחת הסימטריה. אם יש שתי מפלגות, שבכל מצב תורמות את אותה התרומה לכל קואליציה, אז הכח שלהן זהה. תחשבו על כנסת בה יש מפלגה אחת גדולה עם 59 מנדטים, ועוד כמה מפלגות קטנות, נניח, 4 מפלגות נוספות שלהן יש 2, 10, 20 ו-29 חברי כנסת. כדי להקים ממשלה, מפלגת ה-59 צריכה לצרף אליה לקואליציה רק אחת מבין 4 "הקטנות", ולהשליך את 3 הנותרות לאופוזיציה. ולא משנה באיזה מהן תבחר. "אתה אמנם ראש סיעה של 29 חברי כנסת, אבל אם תצטרף לממשלה, כל מה שתקבל זה תפקיד סגן השר לענייני גימלאים. לא מוצא חן בעיניך? הצעתי את אותו דיל גם לסיעת 'ישראל הקיקיונית'. תחליט מהר לפני שהם יקחו את זה ולא יישאר לך כלום". אולי התסריט הזה לא נראה לכם ריאלי, אבל זה בערך מה שקרה בשנותיה הראשונות של מדינת ישראל, כאשר הייתה מפלגה דומיננטית אחת והרבה מפלגות בינוניות וקטנות. אמנם הממשלה הייתה "בלי חירות ומק"י"[4], אבל כל המפלגות האחרות היו שותפות קואליציוניות זוטרות של מפא"י בשלב זה או אחר.

כדי ליצור סולם בר השוואה, שאפלי קובע כי סכום הכוחות של כל המפלגות יהיה שווה ל-1, כלומר ל-100%.

שאפלי מוסיף עוד הנחה טכנית אחת, שלא אפרט כאן, וזה מספיק כדי לבנות פתרון. הנה הרעיון: בואו ניקח מפלגה מסויימת, נקרא לה X, ונסתכל על כל הקואליציות האחרות שאפשר להרכיב בלעדיה. מה יקרה אם נוסיף את X לאחת הקואליציות האלה? יש שלוש אפשרויות:

  1. לפני הוספת X, הקואליציה לא יכלה להרכיב ממשלה, וגם אחרי הוספת X אינה יכולה להרכיב ממשלה. כלומר ערך הקואליציה היה אפס לפני הוספת X ונשאר אפס לאחר ההוספה. התרומה של X היא אפס.
  2. לפני הוספת X, הקואליציה לא יכלה להרכיב ממשלה, ואולם אחרי הוספת X הקואליציה יכולה להרכיב ממשלה. במלים אחרות, ערך הקואליציה היה אפס לפני הוספת X ועלה לאחד לאחר ההוספה. התרומה של X היא 1.
  3. לפני הוספת X, הקואליציה כבר יכלה להרכיב ממשלה, וכמובן שאחרי הוספת X הקואליציה עדיין יכולה להרכיב ממשלה. ערך הקואליציה היה 1 לפני הוספת X ונשאר 1 לאחר ההוספה. התרומה של X היא 0.

שאפלי מציע להסתכל על תהליך של הרכבת קואליציה "מקיר לקיר": יוצרים "קואליציה" של מפלגה אחת, ואחר כך מוסיפים לה עוד אחת, ועוד אחת, עד שמקבלים לבסוף קואליציה שמחברת את כל המפלגות. באיזשהו שלב גם מפלגה X נוספה לקואליציה. מה הייתה התרומה שלה בעת שצורפה לקואליציה? אם נרכיב את הקואליציה הגדולה בסדר אחר, ייתכן ש-X תצורף בשלב בו תהיה תרומתה שונה. לכן נחזור על התרגיל לכל האפשרויות, ונחשב את התרומה של X בכל אחד מהמקרים. התרומה הממוצעת היא מדד לכוחה של מפלגה, וזהו הערך של שאפלי.

הנה דוגמה. בכנסת יש 4 מפלגות: למפלגות A ו-B יש 50 מנדטים כל אחת, למפלגה C יש 19 מנדטים, ומפלגה D היא סיעת יחיד ולה מנדט 1. נחשב את ערכי שאפלי של כל המפלגות. ראשית, שימו לב כי מפלגה D היא "גולם", לכן ערך שאפלי שלה חייב להיות אפס. כמו כן, למפלגות A ו-B אותו מספר מנדטים ולכן יהיו להן ערכי שאפלי שווים. לכן אם נחשב את ערך שאפלי של מפלגה C, נוכל לחשב את הערכים של A ו-B. הנה החישוב:

יש 24 דרכים בהן אפשר להרכיב קואליציה מקיר לקיר על ידי הוספת מפלגה אחת בכל פעם. הן כולן מוצגות בטבלה הבאה (לחצו על התמונה לצפיה בגודל מלא):

 

  בשורה הראשונה לדוגמה, בונים תחילה קואליציה עם A ו-B. יש שם 100 מנדטים, ולכן ערכה של קואליציה זו הוא 1. אם מוסיפים את C, מספר המנדטים עולה ל-119, אבל זה כבר לא משנה. ערך הקואליציה נשאר 1, הערך המוסף של C הוא אפס. מבין 24 האפשרויות, יש בדיוק 8 מקרים בהם הוספת C מעלה את ערך הקואליציה מ-0 ל-1. הממוצע של 8 אחדים ו-16 אפסים הוא שליש, ולכן ערך שאפלי של מפלגה C, כלומר הכוח שלה במשחק הקואליציוני הוא 33.3%. 66.7% הנותרים מתחלקים שווה בשווה בין מפלגות A ו-B, ולכן גם ערך שאפלי שלהן הוא שליש, או 33.3%. 19 המנדטים של מפלגה C שווים כמו 50 המנדטים של מפלגות A ו-B. כל שתיים מבין 3 המפלגות A, B ו-C יכולות להקים יחד ממשלה ולזרוק את המפלגה השלישית לאופוזיציה (שם יארח להם לחברה הנציג של מפלגה D).

כעת אנתח את מה שקורה בכנסת ה-19, ומה היה עשוי לקרות בה אם אחוז החסימה המוגדל היה חל עליה, בהנחה שדפוסי ההצבעה ומספרי הקולות לכל מפלגה לא היו משתנים. בטבלה הבאה מוצגים מספרי המנדטים של כל מפלגה בכנסת הנוכחית, ומספרי המנדטים שהיו מתקבלים לו היו מחולקים על פי אחוז חסימה של 3.25%, בהרכב המפלגות הקיים, וגם בתרחיש בו 3 ה-"מפלגות הערביות" רעם-תעל, חדש ובלד היו רצות ברשימה משותפת[5]. בנוסף מוצגים גם אחוז המושבים בכנסת של כל מפלגה וערכי שאפלי[6]המתאימים להרכב כל כנסת, הנוכחית ושתי הכנסות ההיפותטיות  (לחצו על התמונה לצפיה בגודל מלא).

 

  כל אחד מוזמן לבחון את המספרים ולנתח את משמעותם. יש כמובן מספר שינויים, וכמובן יהיו עוד, שכן תוצאות הבחירות הבאות יהיו בודאי שונות מתוצאות הבחירות האחרונות. ניתן להבחין בשני שינויים עיקריים: המפלגה הגדולה נעשית חזקה יותר, ובתרחישים מסויימים חלק מהמפלגות הבינוניות (העבודה וש"ס) מתחזקות משמעותית. מעבר לכך, אין שינויים משמעותיים וה-"משילות", whatever it means, תישאר פחות או יותר כפי שהייתה. לפחות, בטווח הקצר, אין בחוק הזה פגיעה במצב הפוליטי הקיים.

עם זאת, אין פירוש הדבר כי החוק לא בעייתי ומסוכן בטווח הארוך. הבעייתיות של החוק נדונה כבר בהרחבה ולא אחזור על כך כאן. שינויים בחוקי יסוד תמיד יש לבצע בזהירות רבה, מה גם שברור לאור הניתוח שהבאתי כי תועלת לא תהיה בו, ופוטנציאל הנזק מרובה.


הערות
  1. 1. כמובן שבדברי ההסבר (קישור לקובץ rtf) הרשמיים נעשה שימוש במלים נמלצות יותר []
  2. 2. כמובן שהבעיה ששאפלי דן בה הינה כללית יותר, כמו גם הפתרון שהציג. למעוניינים, הנה קישור למצגת (קובץ pdf) המכסה את הנושא בצורה טובה. []
  3. 3. לדוגמה, הברית בין יש עתיד והבית היהודי במשא ומתן הקואליציוני לאחר בחירות 2013 אפשרה לשתי המפלגות להשיג יותר הישגים פוליטיים מאשר לו היו מנהלות משאים ומתנים נפרדים מול הליכוד []
  4. 4. ממש כמו היום []
  5. 5. אני נמנע מלהכנס לדיון פוליטי על התרחיש ההזוי והגזעני הזה. אציין רק שיש חילוקי דעות אידיאולוגיים מהותיים בין שלוש מפלגות אלה, וכן כי חדש אינה מפלגה ערבית במהותה, אלא מפלגה ללא לאומיות []
  6. 6. הערכים חושבו על ידי המחשבון הנמצא באתר Cut The Knot []

עוני, פיתוח כלכלי וסטטיסטיקה על כוס שמפניה

רשימה זו היא החמישית והאחרונה בסדרת הרשימות הסוקרות את גיליון פברואר של כתב העת Significance, המוקדש לנושאי העוני והפיתוח הכלכלי. עורך המגזין, ג'וליאן צ'אמפקין, כותב במדור הויזואליזציה על אפקט כוס השמפניה.[1]

כולכם בודאי שמעתם על כלל ה-80/20. 20% האנשים העשירים בעולם מחזיקים בידיהם 80% מעושר העולם, המשאבים, הכל. ל-20% העניים ביותר יש, ובכן, כמעט שום דבר. איך יוצגו נתונים אלו בצורה שהמסר יועבר?

אינפוגרפיקה זו הופיעה לראשונה בדו"ח הפיתוח האנושי של האו"ם משנת 1992. מאז שוחזרה פעמים רבות, מכיוון שהיא ברורה מאוד, אינטואיטיבית מאוד. היא מספרת סיפור, וזה מה שחשוב. היא מציגה נתונים, אבל הם לא העיקר כאן. המסר הוא בצורה.

 conley_champagne_distribution

נתוני חלוקת ההכנסות בעולם בשנת 2008

אולי אנחנו לא מבינים בכלכלה, כותב צ'אמפקין, אבל אנחנו יודעים מהי שמפניה. זהו המשקה ששותים העשירים. זהו סמל הצריכה הראוותנית, ההדוניזם, הכסף המבוזבז שעדיף היה להשקיע אותו ב-… כל דבר אחר, בעצם. אם תנסו להציג את נתוני חלוקת העושר בעזרת כוס בירה, המסר לא יעבוד.

האם גרף כוס השמפניה מטעה? בפירוש לא. אין כאן כל עיוות של הנתונים. הגרף לא גורם לצופה לחשוב שחלקו של החמישון העליון גדול יותר או קטן יותר בצורה משמעותית מהחלק האמיתי, וכך גם לגבי החמישונים האחרים.

האם הגרף מניפולטיבי? צ'אמפקין חושב שכן. נכון, הוא מנגן על התת מודע של הצופים. לפרסומאים מותר לעשות את זה. גם לסטטיסטיקאים של האו"ם. יש להם מסר להעביר בדבר עוצמתו של אי השוויון בעולמנו, והמסר עובר. אני מסכים איתו.

רשימות נוספות בסדרה:


הערות
  1. 1. Champkin, J. (2014), The champagne glass effect. Significance, 11: 39–41. doi: 10.1111/j.1740-9713.2014.00726.x []

עוני, פיתוח כלכלי וסטטיסטיקה: האם סיוע בינלאומי הוא בזבוז כסף?

רשימה זו היא הרביעית בסדרת הרשימות הסוקרות את גיליון פברואר של כתב העת Significance, המוקדש לנושאי העוני והפיתוח הכלכלי. היא סוקרת מאמר דיעה מאת אואן בארדר, סטטיסטיקאי בכיר במרכז לפיתוח גלובלי.

ההתנגדויות לסיוע בינלאומי למדינות מתפתחות אינן חדשות. "סיוע בינלאומי הוא מנגנון הממסה אנשים עניים במדינות עשירות לצורך מימון אורח החיים של אנשים עשירים במדינות עניות" – כתב הכלכלן הבריטי פטר באואר[1] ב-1976. 33 שנים לאחר מכן כתבה הכלכלנית ילידת זמביה דאמביסה מויו בספרה (אותו הקדישה לפטר באואר) כי הסיוע הבינלאומי למדינות אפריקה טיפח תלות כלכלית של מדינות אלה בסיוע, עודד שחיתות והנציח את העוני.

אואן בארדר מציע דרך אחרת לבחון את הנושא[2]. לפי נתוני ארגון OECD, מדינות הארגון העבירו כסיוע למדינות המתפתחות סכום כולל של כ-2.6 טריליון דולר, שהם כ-4.7 טריליון דולר במונחי 2013. מה קנה כל הסכום העצום הזה?

הבה נניח לרגע כי ההישג היחיד שהושג בזכות כספים אלה הוא מיגור והכחדת נגיף האבעבועות השחורות. להזכירכם, זוהי אחת המחלות הקטלניות ביותר בהיסטוריה האנושים, שגרמה ליותר מקרי מוות מאשר כל המלחמות גם יחד. המקרה האחרון של הדבקות במחלה היה בשנת 1977, בסומליה. כמה חיים ניצלו עקב הכחדת הנגיף? קשה לדעת, ההערכות נעות בין 60 ל-120 מליון איש[3] הבה נהיה שמרנים ונחלק 4.7 טריליון ב-60 מיליון. נקבל כי עלות הצלת 60 מליון איש ממוות ממחלת האבעבועות השחורות היא קצת יותר מ-78 אלף דולר לאדם. האם זה הרבה? מעט? מה עלות חייו של אדם בעולם השלישי? בבריטניה מקובל להניח כי הוצאה של 160 אלף דולר (או פחות) להצלת חיים נחשבת ליעילה[4]. בארה"ב הסף המקובל גבוה יותר.

כמובן שלא כל 4.7 טריליוני הדולרים הוצאו על הכחדת נגיף האבעבועות השחורות. עלות מבצע החיסון העולמי הייתה 1.5 מיליארד דולר "בלבד". גם שיעורי התמותה ממחלות זיהומיות, מלריה, חצבת, ומחלות נוספות ירדו, והצילו חיים של 10 מליון איש כל שנה (בערך פי שש מ-1.7 מקרי מוות מאבעבועות שחורות שנמנעו בכל שנה מאז 1978). חלק מהכסף הושקע גם בפיתוח חקלאי, שבודאי הציל עוד כמה עשרות או מאות מליונים ממוות ברעב, חלק הושקע בחינוך, ובמטרות ראויות נוספות.

אכן היו מקרים בהם תכניות סיוע נכשלו, ואף ייתכן כי ניתן היה למנוע חלק מהכישלונות על ידי ניהול טוב יותר. בודאי היו גם כשלונות בלתי ניתנים למניעה. סיוע למדינות מתפתחות, כותב בארדר, הוא סוג של כרטיס הגרלה, אבל הפרס הגדול הוא עצום, ולכן סך המאזן של ההשתתפות בהגרלה זו הינו חיובי, והתועלת עולה עשרות ומאות מונים על הנזק.

רשימות נוספות בסדרה:


הערות
  1. 1. שזכה בתואר לורד מידי ראש ממשלת בריטניה מרגרט תאצ'ר, ובפרס מילטון פרידמן בשנת 2002 []
  2. 2. Barder, O. (2014), Is aid a waste of money?. Significance, 11: 31–32. doi: 10.1111/j.1740-9713.2014.00723.x []
  3. 3.  Henderson, D. A. et al. (1988) Smallpox and its Eradication, Vol. 6. Geneva: World Health Organization. []
  4. 4. McCabe, C., Claxton, K. and Culyer, A. J. (2008) The NICE cost-effectiveness threshold: what it is and what that means. Pharmacoeconomics, 26(9), 733–744. []