После того как необходимая информация собрана, ее следует оценить. При этом обычно прибегают к статистическим методам. В нашей книге подробного рассмотрения этих методов не требуется, ограничимся лишь несколькими пояснениями. Во-первых, статистику можно использовать в чисто описательном плане (например, "43% обследованных мужчин и 55% женщин состояли в браке" или "в среднем частота полового акта составляла 2,6 раза в неделю"). Во-вторых, статистика позволяет делать прогнозы. Прогнозирование на основании статистических данных носит вероятностный характер. Иными словами, статистический анализ полученных результатов дает возможность строить научные догадки (иногда это бывают очень удачные догадки) о вероятности того, что выявленный в ходе исследования набор фактов не случаен. Если, опросив 100 школьниц старших классов, прослушавших курс полового воспитания, и 100 школьниц той же школы, не посещавших занятия по этому предмету, вы обнаружите, что из первой группы забеременели только две, а из второй двадцать, то это различие будет статистически значимым. Иными словами, вряд ли можно считать такое соотношение случайным, из чего можно сделать вывод, что курс полового воспитания снижает частоту нежелательных беременностей среди подростков. Однако статистический анализ не может доказать правильность такого заключения, поскольку на эти результаты мог повлиять какой-то артефакт, о котором вы не подозревали. В-третьих, статистические методы можно использовать также для изучения зависимостей между несколькими переменными: корреляционный анализ и факторный анализ помогают исследователям выяснить некоторые аспекты взаимодействия переменных, но не дают возможности определить, что является причиной, а что - следствием.