Las consecuencias de rebajar el déficit, a costa de los recortes presupuestarios en Ciencia y Educación, van a suponer un lastre demasiado pesado para nuestra sociedad (pan para hoy y hambre para mañana). Aunque, lamentablemente, también hay estudios científicos para los que haber destinados fondos supone un insulto a la propia Ciencia.
La mayoría de esos "estudios científicos" son en realidad estudios estadísticos que buscan "demostrar" una u otra cosa. Eso no es ciencia. Es recogida y análisis de datos.
#1 Es que la ciencia de verdad funciona así. Las cosas no se "creen" si no que para un determinado nivel de confianza, se "demuestran" estadísticamente.
#4 No, la ciencia de verdad funciona elaborando hipótesis sobre cómo funcionan las cosas y realizando experimentos que las pongan a prueba. No basta con recitar ristras de datos. Recoger números y hacer unos gráficos para afirmar que los pollos prefieren a los humanos guapos (ver artículo) sin tener ni la más remota idea de por qué... es una patochada.
#5 Pero la estadística es lo que se usa para comprobar esos experimentos!!. Una cosa es que en el artículo hagan chorradas, y usen la estadística, y otra que esta no tenga sentido en la ciencia, cuando es una herramienta clave en casi todo. Salvo casos muy raros para comprobar una hipótesis, se hace un muestreo. Y generalmente, un experimento se repite varias veces. Para saber cuantas muestras hay que coger, cuántas veces hay que repetir el experimento, y si los resultados son válidos, es imprescindible la estadística. Por eso todos los científicos e ingenieros la usan y la tienen en sus planes de estudios.
#6 ¿He dicho yo que no se use la estadística? No. Simplemente sostengo que la estadística debe venir acompañada de la correspondiente hipótesis y el experimento para ponerla a prueba. Hacer estadística porque sí es una chorrada.
Ejemplo del artículo: Si te vas al último, el de los pollos y las caras de humanos, verás el siguiente texto:
We trained chickens to react to an average human female face but not
to an average male face (or vice-versa). In a subsequent test, the animals
showed preferences for faces consistent with human sexual preferences (obtained from university students). This suggests that human preferences arise
from general properties of nervous systems, rather than from face-specific
adaptations.
En resumen, que han cogido pollos y les han enseñado caras de humanos, anotando la reacción en una libreta. Al final han tomado todos esos datos y los han puesto en gráficos. De ello concluyen cosas.
No hay ni hipótesis a priori (fundamental) ni experimento (los experimentos deben poder dar resultado negativo y, al no haber hipótesis a priori, esto no es posible). Por lo tanto no es ciencia.
#8Hipóteis a priori : Lo pollos reaccionan mejor a las caras bonitas.
También insistí en mis mensajes anteriores que hace falta explicar cómo funcionan las cosas, no simplemente coleccionar una lista de hechos inconexos y sin explicación. La hipótesis que planteas no entra a discutir el mecanismo por el cual los pollos "reaccionan mejor", por lo que es bien pobre. Otra cosa bien diferente sería algo como "el cerebro de los pollos dispone de una glándula especial, no presente en otras aves, que les permite distinguir caras de humanos usando tal y tal proceso químico en sus neuronas". Y en ese caso el experimento no habría sido enseñarles fotos, sino abrir un cerebro de pollo para ver qué hay.
El problema de confundir "experimento" con "estudio estadístico" es que se cae con mucha frecuencia en la falacia siguiente:
Dicho con otras palabras, el hecho reflejado en los datos puede ser indiscutible (si el estudio estadístico está bien hecho), pero no podemos inferir gran cosa de ello a falta de una hipótesis (una explicación) más fundamental. Y así es como debe funcionar la ciencia.
#9 Para saber si una variable influye de verdad en un experimento, está, también, la estadística. Puede ser una coincidencia o no, pero un buen ANOVA puede valerte para diferenciarlo.
#10 Sí, si yo estoy de acuerdo en que la estadística es una gran herramienta. Pero no es suficiente como para llamar "estudio científico" a un trabajo.
Comentarios
La mayoría de esos "estudios científicos" son en realidad estudios estadísticos que buscan "demostrar" una u otra cosa. Eso no es ciencia. Es recogida y análisis de datos.
#1 Datos estadísticos o muestreos sobre los que luego se sacan conclusiones y se toman decisiones...
#2 Sí, pero eso no es ciencia. Es estadística.
#1 Es que la ciencia de verdad funciona así. Las cosas no se "creen" si no que para un determinado nivel de confianza, se "demuestran" estadísticamente.
#4 No, la ciencia de verdad funciona elaborando hipótesis sobre cómo funcionan las cosas y realizando experimentos que las pongan a prueba. No basta con recitar ristras de datos. Recoger números y hacer unos gráficos para afirmar que los pollos prefieren a los humanos guapos (ver artículo) sin tener ni la más remota idea de por qué... es una patochada.
#5 Pero la estadística es lo que se usa para comprobar esos experimentos!!. Una cosa es que en el artículo hagan chorradas, y usen la estadística, y otra que esta no tenga sentido en la ciencia, cuando es una herramienta clave en casi todo. Salvo casos muy raros para comprobar una hipótesis, se hace un muestreo. Y generalmente, un experimento se repite varias veces. Para saber cuantas muestras hay que coger, cuántas veces hay que repetir el experimento, y si los resultados son válidos, es imprescindible la estadística. Por eso todos los científicos e ingenieros la usan y la tienen en sus planes de estudios.
#6 ¿He dicho yo que no se use la estadística? No. Simplemente sostengo que la estadística debe venir acompañada de la correspondiente hipótesis y el experimento para ponerla a prueba. Hacer estadística porque sí es una chorrada.
Ejemplo del artículo: Si te vas al último, el de los pollos y las caras de humanos, verás el siguiente texto:
We trained chickens to react to an average human female face but not
to an average male face (or vice-versa). In a subsequent test, the animals
showed preferences for faces consistent with human sexual preferences (obtained from university students). This suggests that human preferences arise
from general properties of nervous systems, rather than from face-specific
adaptations.
En resumen, que han cogido pollos y les han enseñado caras de humanos, anotando la reacción en una libreta. Al final han tomado todos esos datos y los han puesto en gráficos. De ello concluyen cosas.
No hay ni hipótesis a priori (fundamental) ni experimento (los experimentos deben poder dar resultado negativo y, al no haber hipótesis a priori, esto no es posible). Por lo tanto no es ciencia.
#7 Hipóteis a priori : Lo pollos reaccionan mejor a las caras bonitas.
Experimento: Poner las caras y ver que hacen los pollos.
Que la hipótesis y el experimento no sean una chorrada, o no sean rigurosos, es otra cosa.
Está un científico con una araña. "Ven" le dice...y la araña, va.
Le quita una pata... "Ven, y la araña va.."
Y otra...
Y otra...
Cuando la araña se queda sin patas el científico dice "Ven", y la araña, obviamente, no se mueve.
El científico anota en su libreta: "Araña sin patas se queda sorda"
Supongo que entiendes a lo que me refiero
#8 Hipóteis a priori : Lo pollos reaccionan mejor a las caras bonitas.
También insistí en mis mensajes anteriores que hace falta explicar cómo funcionan las cosas, no simplemente coleccionar una lista de hechos inconexos y sin explicación. La hipótesis que planteas no entra a discutir el mecanismo por el cual los pollos "reaccionan mejor", por lo que es bien pobre. Otra cosa bien diferente sería algo como "el cerebro de los pollos dispone de una glándula especial, no presente en otras aves, que les permite distinguir caras de humanos usando tal y tal proceso químico en sus neuronas". Y en ese caso el experimento no habría sido enseñarles fotos, sino abrir un cerebro de pollo para ver qué hay.
El problema de confundir "experimento" con "estudio estadístico" es que se cae con mucha frecuencia en la falacia siguiente:
http://es.wikipedia.org/wiki/Cum_hoc_ergo_propter_hoc
Dicho con otras palabras, el hecho reflejado en los datos puede ser indiscutible (si el estudio estadístico está bien hecho), pero no podemos inferir gran cosa de ello a falta de una hipótesis (una explicación) más fundamental. Y así es como debe funcionar la ciencia.
#9 Para saber si una variable influye de verdad en un experimento, está, también, la estadística. Puede ser una coincidencia o no, pero un buen ANOVA puede valerte para diferenciarlo.
#10 Sí, si yo estoy de acuerdo en que la estadística es una gran herramienta. Pero no es suficiente como para llamar "estudio científico" a un trabajo.