Да ли је наука мртва? Једном речју: Не
Али оно што Лехрер није успео да примети јесте да већина истраживача већ зна за недостатке које описује и марљиво ради на смањењу утицаја тих питања.
Научна метода није сломљена. Оно што Лехрер описује је једноставно наука на делу - и то на делу.
Најбољи одговор на овај есеј је писац СциенцеБлогс-а ПЗ Миерс, Наука није мртва. У овом оповргавању, Миерс указује на примарне проблеме са науком када она не може поновити претходне налазе:
- Регресија на средњу вредност: Како се број тачака података повећава, очекујемо да ће се просечне вредности регресирати на праву средњу вредност ... а пошто се често почетни рад обавља на основу обећавајућих раних резултата, очекујемо да ће се више података случајно изједначити значајан рани исход.
- Ефекат ладице датотека: Резултате који нису значајни тешко је објавити, а на крају се сакривају у кабинет. Међутим, како се резултат успоставља, супротни резултати постају занимљивији и објављивији.
- Пристрасност истражитеља: Тешко је одржати научну непристрасност. Сви бисмо волели да наше хипотезе буду потврђене, па смо склони да свесно или несвесно бирамо резултате који фаворизују наше ставове.
- Комерцијална пристрасност: Компаније за лекове желе да зараде новац. Они могу зарадити од плацеба ако за то постоји нека статистичка подршка; сигурно постоји пристрасност према искоришћавању статистичких одступања за профит.
- Варијација становништва: Успех у добро дефинисаној подгрупи популације може довести до помалог пузања: ако лек помаже овој групи са добро дефинисаним симптомима, можда бисмо требали да га испробамо на овој другој групи са маргиналним симптомима. И не ... али ти бројеви ће се и даље користити за процену његове укупне ефикасности.
- Једноставна шанса: Открио сам да је ово тешко пренети до људи. Али ако је нешто значајно на нивоу п = 0,05, то и даље значи да ће 1 од 20 експеримената са потпуно бескорисним леком и даље показивати значајан ефекат.
- Статистички риболов: мрзим овај и стално га виђам. Планирани експеримент није показао значајне резултате, па се подаци упоређују и свака значајна корелација се узима и објављује као да је намеравана. Погледајте претходно објашњење. Ако је скуп података довољно сложен, увек ћете негде пронаћи корелацију, чисто случајно.
Број 1 објашњава многе проблеме које данас налазимо у науци, посебно психолошким. Знате већину оних експеримената о којима сте читали Психолошка наука, водећа публикација Удружења за психолошке науке? Они су срање. То су Н = 20 експеримената спроведених на малим, хомогеним узорцима углавном кавкаских студената на универзитетима на средњем западу. Већина се никада не реплицира, а мање их се реплицира на величинама узорака који би вероватно показали да првобитни резултати нису ништа друго до статистичка случајност.
Истраживачи то већ знају, али живе према сасвим другачијим правилницима од вас или мене. Њихово преживљавање зависи од наставка бављења добрим истраживањима која се могу објавити. Ако престану да раде ово истраживање (или не могу да га објаве у часопису са рецензијом), у већем су ризику да остану без посла. У академским круговима познат је под називом „објавити или пропасти“ и то је врло стварна мотивација за објављивање било ког истраживања, чак и ако знате да се резултати вероватно неће поновити. Погледајте број 3 горе.
Коначно, видим толико броја 7 у истраживачким студијама које прегледам, да је готово срамотно. Научна метода делује добро и поуздано само када претходно формулишете хипотезе, покренете своје субјекте да прикупљају ваше податке, а затим их анализирате према хипотезама са којима сте започели. Ако одлучите да почнете да мењате хипотезу како би одговарала подацима или покренете статистичке тестове на које нисте рачунали, кварићете своје налазе. Крећете у риболовну експедицију коју је радио сваки истраживач. Али само зато што су сви то урадили, значи да је добро или етично понашање.
Проблем је што је истраживање дуготрајно и често скупо. Ако сте управо провели 100 испитаника кроз суђење и нисте нашли ништа значајно (према вашим хипотезама), не само да вероватно нећете објавити ту студију, већ сте управо потрошили месеце (или чак године) свог професионалног живота и $ Кс са ваш увек ограничени буџет за истраживање.
Ако не можете да видите како би ово могло да резултира објављивањем мање од оптималних резултата истраживања, онда сте можда помало слепи за основну људску психологију и мотивацију. Јер истраживачи нису супер-људи - они имају исте грешке, пристрасности и мотивације као и сви други. Научна метода - ако се строго прати - требало би да то објасни. Проблем је у томе што нико заиста не надгледа истраживаче да би се уверио да ли их прате и за то не постоји инхерентни подстицај.
Завршићу са овим запажањем, опет из ПЗ Миерс,
То је све што ова фрка заправо говори [- с] да се понекад хипотезе покажу погрешним, а понекад ако подршка хипотези буде заснована на слабим доказима или високо изведеној интерпретацији сложеног скупа података, може потрајати дуго тачан одговор који се намеће. Тако? Ово није неуспех науке, осим ако некако не очекујете тренутно задовољство или потврду сваке неговане идеје.
Амин.
Мишљења других о Лехреровом есеју
Наука није мртва - ПЗ Миерс
У похвалу научној грешци - Георге Муссер
Да ли су људи проблем са научном методом? - Цхарлие Петит
Истина у коју ћемо сумњати: Да ли „ефекат опадања“ значи да је сва наука „прљава“? - Јохн Хорган
Ефекат мистериозног пада - Јонах Лехрер
