Zloupotreba statistike u nauci

Ostavite komentar Odustani od odgovora

1. Mozda ste ucinili malu nepravdu prema naucnicima; ispitati tzv. confoundning varijable je osnova istazivackog rada i prosto mi je nezamislivo da ih ne uzimaju u obzir, isto kao i to da korelacija ne znaci uzrocnost. Prosto, kriviti ih da ne ispunjavaju sto bi trebalo da bude deo regularnog procesa istrazivackog rada, je malo nefer.

   Naucnike, takodje, ne bi trebalo u potpunosti da krivimo za senzacionalisticke i pojednostavljene izvestaje o najnovijim istrazivanjima, vec novinare. Naucni radovi cesto sadrze zakljucak u formi: ukoliko uzmete X smanjiecte rizik od A pod uslovom Y i Z, i pod B i C okolnostima. Zarad clickbeita, novinari to objave kao: "Necete verovati, naucnici za Univerziteta u NN pronasli lek za AA!". Na sta, verujem, naucnici samo prevrnu ocima.

   Opet, sa druge strane, u kompetitivnoj atmosferi u kojoj se i nauka danas nalazi, nije retko da naucnici nategnu rezultate i p-vrednosti, da bi uspeli da objave radove u casopisima sa visokim impakt factorom i nabave dodatna sredstva za istrazivanja, te i oni delom snose odgovornost za senzacionalisticke naslove, ali su ipak oprezniji, naravno, u svojim zakljucivanjima od novinara i njihovih izvestaja.

   Ali mislim da je vazno da se skrene paznja na ovo o cemu pisete, i da je vazno da se statistika, logika i metodologija naucnih istrazivanja uvedu kao obavezni deo obrazovanja u oblasti nauka, narocito drustvenih, sto, cini mi se, nije slucaj na nasim fakultetima. I da svakako naucne institucije imaju statisticara u svojim timovima.

2. Pored problema kauzaliteta, postoji i podjednako ozbiljan problem u modernim naucnim istrazivanjima a to su pretpostavke. One se vrlo cesto zloupotrebljavaju, posebno u drustvenim naukama, npr. ekonomiji ili finansijama. Iz besmislenih pretpostavki je cak lako proizvesti kauzalitet i dokazati ga jos lakse statisticki. A mnoge od tih nauka, zbog objektivnih poteskoca u izvodjenju ili ponavljanju eksperimenata, su prisiljene na pretpostavke. Cini mi se da bi u tim slucajevima, pazljiv citalac trebalo da prvo pogleda i sam istrazi i taj deo istrazivanja… A i o kvalitetu, izvorima podataka ili njihovom izvodjenju bi moglo jos vise da prica…

3. Bravo za tekst. Neuobicajena, ali izuzetno vazna tema. Zamislite samo kakva je zloupotreba statistike u politici, pa i u ekonomiji.

4. Ovo je tema o kojoj se zaista može dosta pisati, ali čini mi se da je tekst mogao biti bolje napisan. Tačno je da se statistika zloupotrebljava, ali nije tačno da je to u skorije vreme, termin ““data pusher““ je skovan još pre četrdeset godina i odnosi se na ljude koji znaju kako se tumači statistika ali namerno istačinju astronomske brojeve i krive odnose između verovatnoće dva događaja. Npr. kada otkrijete da je učestalost nekog događaja (npr. oboljenja od neke vrste artritisa) u Srbiji mala i nije značajno različita u odnosu na druge države, neka to bude svega 0.01%, samo treba da iskažete u apsolutnim brojevima i eto vesti o 70 000 obolelih od tog nekog artritisa.
   Sledeća stavka na koju foliranti često igraju je uplitanje emotivno obojenih objašnjenja, nema tog recezenta koji bi dao negativnu recenziju o radu koji se tiče ženskih prava i prateće statitike uz taj rad. Ili zlostavljanje dece i verovatnoća da koja proizlazi iz te statistike. Tu može da se tumači kako god pisac poželi.
   Treća stvar je u vezi sa testiranjem hipoteza. To se ne koristi danas onako kako je Fišer koristio, naročito P vrednost i prag značajnosti testa. Kasnije kako su Džerzi Njuman i Pirsonov sin razvijali testiranje hipoteza, pa se još modifikovalo kroz decenije koje su prošle, sve je to drugačije bilo od današnjeg pristupa gde većina naučnika realno i ne zna šta je P vrednost osim da je dobro da bude niža od 0,05.
   I na kraju, ozbiljna statistika se odnosi na modeliranje ili multifaktorijsku statistiku, ostalo je sitna boranija.