ある研究によると、こうのとりは赤ん坊を連れてくる

おそらくこの記事のタイトルを読んでいるときにあなたは驚いたので、次に書くことは意味がないと思います。私たちは皆、コウノトリが操縦した長い旅行の後に赤ちゃんが世界にやって来るのではなく、卵と精子の結合の結果として来ることを完全によく知っています。これは本当ですが、コウノトリがパリに赤ちゃんを連れてくるという研究もまた本当です.

はい、あなたがそれを読んでいるように、赤ちゃんとコウノトリは密接に関連していると結論づけることができるという科学的研究がある、またはそうであるふりをしています. しかし、これが不可能であることを知っていても、誰かがそのような狂気を肯定することができるために調査の結果を得たというのはどうですか？?

なぜなら 「科学的」という形容詞を持っていても、私たちが読むすべてがそうではありません。. 特に単一の調査が何か革命的なことを実証しているとき。しかし、これらは売っている見出しであり、どのように確実であるか、以下の行で我々はその理由を説明します。.

「無知は完全に肯定または否定する。科学の疑問」

-ヴォルテール-

コウノトリと出生率

人がさまざまな統計的研究を行うときは、常に考慮しなければならない規則があります。 相関は因果関係を意味しない、すなわち因果関係を意味しない. もっと簡単に説明すると、2つのことが関連しているか、または互いの原因になることなく一緒に異なる可能性があります。.

コウノトリの研究を続けると、より多くの高齢者、より多くのコウノトリを営むためのより高い建造物、そしてより多くのコウノトリ、そしてまたより大きな人口がいるために赤ちゃんの誕生. しかし、両者は直接の関係はありません。表面的な統計分析では、それらは関係していると考えることができますが、出生率はこの素晴らしい動物とは関係ありません。.

おそらくこれは逸話的な研究であり、通常はニュースでそのような狂った見出しを読んでいないと思うでしょう。しかし、それはあなたが間違っているところです. 因果関係との相関を混同する毎日何千もの例があります. 最近のノーベル賞はスイスでは伝統的な食べ物であることを考慮せずに証明しているため、チョコレートを食べることで知能が高まるため、リンゴを食べると癌になる可能性があると言われます。他の変数.

これは別の問題であり、多くの研究では、この影響を汚染している可能性のある他のすべての変数を考慮に入れることなく、結果に対する変数の影響を確実に示しています。これが、擬似相関として知られているものにたどり着く方法です。. 因果関係を持たない2つの変数が誰かが彼らがそうであると考えるように導くことができるとき、偽の相関または偽の関係は起こります。.

つまり、スプリアス相関は、2つのイベントが論理的な関連性を持たない数学的関係です。ただし、「混同要因」または「隠し変数」と呼ばれるまだ考慮されていない3番目の要因が原因です。一例は、スペインの学校の生徒に、より身長の高い、政治情勢に関するより深い知識があることを確認することでしょう。これは事実かもしれませんが、年齢の隠された変数でもやるべきことがあるのではないでしょうか。?

研究が十分な有効性を持っているかどうかを知る方法?

これらすべてについて、レタスが癌やコーヒーを予防することが知能の高い人々によって酔っていることが示されていることを読んだとき、この関連付けの背後には統計計算の解釈が歪んでいる可能性があります。 。しかし、その後, 私が読んだことが正しいかどうかを知る方法? 一言で言えば、任意の記事を話す研究が十分な妥当性を持っているかどうかを知る方法?

彼らが私たちをだましたり、誤解を招くような見出しに基づいて科学的な調査に偽装したりして製品を販売しようとしないようにするために、読むことすべてに非常に注意を払うことが重要です。また あなたはこれらの質問であなた自身を導くことができます：

• 異なる結論に達するように研究を解釈することはできますか? もしそうなら、因果関係を適用することはできません.
• 結論を引き出す際に考慮に入れなければならない研究に方法論的な欠陥があるか? たとえば、朝食時にコーヒーを飲む女性は賢く、男性が含まれていないことを示すために、または何か他のものを食べる女性を含まないために - 対照群として - 実際にそれを示すためにコーヒーと朝食を食べたという事実だけでなく.
• 研究結果は他のグループにも適用できますか? コウノトリが赤ん坊を連れてくるものだとあなたが言うならば、これは大都市または地方の人口だけで起こりますか？この質問でコウノトリの研究はその妥当性を失ったでしょう.
• この研究は、時間の経過とともに問題の主題に関して行われたすべての研究にどのように適合しますか。? 私たちが突然読んだことがある研究がベーコンがコレステロールを上げないことを示しているならば、一生を通してさまざまな研究は少なくとも疑わしいことを示唆しました.
• 研究はその目的を達成するために適切に設計されたか? 無作為化や変数の管理など、結論のためのサンプルの年齢や性別を考慮することから、非常に重要です。これは研究の方法論で観察することができます.
• 誰が研究に資金を供給しているか? たぶんこれは最も重要な問題です。この調査は部分的なものではない、つまり、例えばヨーグルトの利点については話しておらず、その製品のブランドが後援しているということを探さなければなりません。.

彼らがあなたをだまさないようにし、センセーショナルな見出しを持ったバカに連れて行ってはいけない. 因果関係のような相関関係や本物の数学的関係のような偽の関係を使ってあなたの健康や習慣と遊ばせないでください. あなたが読んだものに賢くなってそれを尋ねなさい。習慣としてこの手順を同化することであなたが身につける知識はより高品質のものになると思います.