Hogei aholku zientzi argitalpenen ondorioak egokiro interpretatzeko

Antonio Martínez Ron

Irudia: Dawid Ryski
Irudia: Dawid Ryski

Duela hainbat aste plazaratu du Nature aldizkariak “20 aholku zientzi argitalpenak interpretatzeko” (Twenty tips for interpreting scientific claims); lan horretan, adituak ez direnei argibideak eman nahi izan zaizkie ikerketa baten fidagarritasuna eta zorroztasuna ebaluatzeko. Guk laburtu eta moldatu egin ditugu 20 kontu horiek, irakurleari baliagarri gerta lekizkiokeelakoan. Ziur aski badira zerrenda honetan sartzeko bestelako lerramendu eta eragile ugari, baina hemen William J. Sutherland, David Spiegelhalter y Mark A. Burgmanek jorratutakoak baizik ez ditugu bildu. Azalpen bat edo beste moldatu egin dugu ulerterrazagoa gerta dadin.

1. Egiazko desberdintasunak eta zoria dira naturan eta esperimentuetan aurkitzen dugun aldagarritasunaren iturriak. Mundu errealean, milaka aldagai daude eta ez da komenigarria gertaeren interpretazio lineala egitea.

2. Neurketak ez dira inoiz zehatzak. Neurketa guztietan dago okerrerako arrisku tarte bat, zenbaitetan oso txikia bada ere. Lan guztietan eman beharko litzateke tarte horren berri, irakurleek okerreko ziurtasun maila bat ondoriozta ez dezaten.

3. Toki guztietan gertatzen dira lerramenduak. Saioetarako diseinua bera ere lerratua izan daiteke. Zientzialariek ondorio esangarriak aurkitu nahi dituzte eta maiz, gehiegizko larritasuna egozten diete arazoei edo konponbideen eraginkortasunari.  Oso garrantzitsua da ikerlariak zein subjektuak saioaren zehaztapenak ez ezagutzea. Bukaerako baieztapenean ere lerramendua gertatu ohi da, sarri gehiago azpimarratzen delako lortu nahi den emaitzaren lerroa, bestelako lerroak baino.

4. Zenbat eta lagin gehiago erabili, hainbat eta emaitza hobeak lortuko dira. Hau bereziki garrantzitsua da tartean naturaren aldaketa handiak gertatzen direnean edota okerrerako tarte handiak daudenean. Fidagarriagoa izango da beti hamarka mila parte hartzaile dituen saio bat, hamarka parte hartzaile dituen saio bat baino.

5. Korrelazioa eta kausalitatea ez dira zertan uztartuta egon. Bi aldagaien arteko korrelazio bat txiripaz gerta daiteke, alderantzizkoa baieztatzea nahi bagenu ere. Gehienetan,  hirugarren eragile ezkutu bat egoten da. Adibidez, ekologistek garai batean pentsatu izan zuten alga  pozoitsuak arrainak hiltzen ari zirela. Geroago jakin zen ordea algak arrainak hilda zeuden tokietan hazten zirela hain zuzen ere.

6. Ertainerako erregresioa nahasgarria izan daiteke. Batzuetan, neurketa uneak berak okerrak sor ditzake, fenomenoek bere ziklo propioak izan ohi dituztelako. Adibidez, homeopatia jardueretan gertatu ohi da lilura horren antzeko bat: hotzeria gehienek berez egiten dute behera, eta homeopatiagileak horretaz baliatzen dira  beren plazeboari gezurrezko eraginkortasuna egozteko. Ben Goldacreren “Zientzia txarra” liburuan agertzen dena da beste adibide bat. Bertan, kirolarien gainean dagoen ustezko madarikazioa jorratzen du. Izan ere, bere sasoirik onenean daudenean ateratzen dira Sports illustrated aldizkarian, eta ez da ezkutuko kontuetara jo behar, bai baitakigu une horretatik aurrera kirolariei txarrera egin baizik  ez zaiela geratzen.

7. Arriskutsua izan daiteke datuetatik harantz estrapolatzea. Esparru jakin batean aurkitutako datuen patroiak hutsalak gerta daitezke esparru horretatik kanpo. Izan ere, oso ohiko okerra da fenomeno bat esparru batean behatu eta fenomenoa beste esparru batzuetan ere gertatzen dela onartzea.

8. Kontuz ibili behar da oinarrizko tasaren zehartasunarekin. Izan ere, batzuetan oker identifikatzen  dugu gertaera bat gauzatzeko probabilitate bat, erreferentzia modura hartutako datu jakin baten erruz. Hori dela eta, pentsatu ohi dugu errazagoa dela atentatu baten ondorioz edo hegazkin-istripu batean hiltzea, bainuontzian labainduta hiltzea baino. Hala ere, alderantzizkoa da errealitatea. Era berean norbaiti gaixotasun bat diagnostikatzen zaionean %99ko ziurtasuna duen odol-azterketa baten bidez (%99 hori da, kasu honetan, oinarrizko tasa edo ehunekoa), oso litekeena da gizaki hori osasuntsu egotea, berak kontrakoa pentsatuko badu ere.

9. Kontrolak garrantzitsuak dira. Kontrol-talde bat beste kide guztien baldintza berberen pean mantendu behar dira, baina kontrol-taldekideei ez zaie tratamendua ematen. Hau egin gabe, oso zaila da tratamendu jaki batek eraginik ote duen benetan.

10. Zorizkotasunak beheratu egiten du arriskua. Saio bat diseinatzean, zoriz aukeratu behar dira taldeak eta banakoak. Taldekideen ezaugarriei erreparatzen bazaie, oso litekeena da emaitzek lerramendu bat jasatea.

11. Benetako errepikapena lortu behar da, ez gezurrezko errepikapen bat. Izan ere, ikerketa baten ganora egiaztatzeko, bere emaitzak errepikagarriak izan behar dira, baina are hobe da saioak populazio beregainetan errepikatzen badira. Populazio mota jakin baterako saio bat diseinatzen denean, oso litekeena da saioak beste populazio batzuetarako balio ez izatea.

12. Zientzialariak gizakiak dira. Ikertzaileak interes pertsonalak dituzte eta giza talde guztietan bezala, tranpatiak egon daiteke ikerlarien artean. Berrikustapen sistema bera ere engainagarria da, zeren eta argitaratzaileek joera baitute emaitza positiboak ontzat emateko eta emaitza negatiboak txartzat emateko. Zerbait behar bezala egiaztatzeko, hainbat informatzaileren iritziak bildu behar dira.

13. Esangarritasuna garrantzitsua da. Estatistikako esangarritasuna uztartuta dago zerbait zoriz gertatzeko probabilitatearekin. Probabilitate hau zenbat eta txikiagoa izan, probabilitate gutxiago egongo dira ikerketaren ondorioak txiripazkoak edo lilura baten ondorioak izateko.

14. Esangarritasuna eta efektuak. Estatistikako esangarritasunaren falta egon arren, ezkutuko efektuak ere egon daitezke, detektatuak gertatu ez badira ere. Zenbaitetan, gerta daiteke ikerketa txiki batek horrelakorik ez detektatzea, eta ikerketa handiago eta zehatzago batek ezkutuko harreman bat, albo efektu bat edo ondorio bat detektatzea.

15. Estatistika ez da eskura dugun guztia. Erantzun sotilak detektatzen zailagoak dira, baina txikia izan arren, efektu baten garrantzia ez dago bakar-bakarrik estatistikaren pean, eta zeresan handia daukate biologiak, fisikak edo soziologiak. 90.eko hamarkadan, Epidemiology aldizkariak egileei eskatu zien estatistika soila erabiltzeari uzteko, zeren eta sistematikoki gaizki interpretatzen ari baitziren datuak.

16. Kontuz ibili behar da orokortzeko unean. Honen adibide argia da arratoietan egindako ikerketa baten emaitzak gizakietara estrapolatu izana.

17. Sentipenek zuzen eragiten diote arriskuaren pertzepzioari. Datu objektiboak izan arren, psikologiak eta soziologiak ere badute zeresana, arriskuaren pertzepzioaz aritzean.  AEBetan esate baterako, larriegia ikusten da zentral nuklear baten ondoan biztzea, etxean arma bat izatea baino.

18. Efektuen elkarrekintzak aldatu egiten ditu arriskuak. Kalkula daitezke elkarrekiko beregaintzat jotzen diren gertaeren arriskuak, baina gerta daiteke ebaluatutako gertaera horiek benetan beregainak ez izatea, eta egiazko arriskua askoz ere handiagoa izatea. Nahiko da eragile batek gora egitea beste eragileek ere bat egiteko eta arriskuak gora egiteko. Hain zuzen ere, AEBetako hipoteka zaborren kolapsoan gertatu zen antzeko zerbait, oker kalkulatu zenean banakoen hipoteken arriskuen arteko beregaintasuna.

19. Gerta daiteke datuak berariaz aukeratuak izatea. Hain zuzen ere, “cherry-picking” esaten zaio ikertzaileen abiapuntuko hipotesiaren alde egiten duten frogak edo argudioak bakarrik erabiltzeari. Emaitza oso konkretuak aurkitu nahi direnean, oso ohikoa da komenigarriak diren datuak bakarrik aukeratzea. Zientzia ona egiteko baina, datu kopuru oso handiak bildu behar dira, eta hala egin zen adibidez Higgsen bosoiaren aurkikuntzan.

20. Muturreko neurketak nahasgarriak izan daitezke. Aldakortasun-eragile asko egon ohi dira aldagai baten osagaiak aztertu nahi direnean. Horixe gertatzen da unibertsitateetan edo ikerkuntza guneetan aldagai ebaluagarritzat jotzen denean ikerkuntza-ekoizpena. Kasu jakin honetan, erabateko eragina dute diru-laguntzek, ekipamenduak, irakasleen kalitateak edo serendipiak berak ere. Honelako ikerketen emaitzen aurrean, gauzak bakuntzeko joera egon ohi da eta esate baterako, finantziazioa bezalako eragile bakar bati egotz dakioke aldakortasuna. Horrela eginez gero, ez dira esangarriak izango muturren artean egiten diren konparazioak edo ertainarekin egiten diren konparazioak. Antzerako zerbait gertatzen da ranking jarduera guztietan.

Ererferentzia: Twenty tips for interpreting scientific claims(Nature)

—————————————————————–

Egileaz: Antonio Martínez Ron (@aberron) zientzia-kazetaria da.

—————————————————————–

Juan Carlos Odriozolak euskaratu du artikulua.

 

 

3 iruzkin

Eman iritzia

UxuneUxune

Artikulu interesgarria iruditu zait, hala ere aipamen txiki bi egin nahi nituzke:
Egia da laginen tamaina zenbat eta txikiagoa izan, laginketa errorea handitu egiten dela. Baina gogoan izan behar da laginetan oinarritzen diren ikerketa guztietan dagoela errorea. Oso txikia izan arren. Tamaina garrantzitsua da baina kontuan izan behar da laginak aztertzen dugun unibertsioaren ezaugarriak bildu behar dituela. Beraz lagin “kopuru” zenbateko egokia aukeratzeaz gain oso garrantzitsua da lagin horrek aztertzen dugun unibertsoaren ezaugarriak izatea. Kantitatea garrantzitsua da, kalitatea ere.
Bestalde, kontrol-taldeen aipatzen dira tratamenduen kasuan. Kontrol-taldeak garrantzitsuak dira gizarte zientzietan ere, nahiz eta zailtasunak izaten dira aplikatzeko eta egiten diren ikerketa gehienen kasuan, kontestu errealetan egiten dira. Aipatzen denez, kontrol-taldeko kideak baldintza berberetan mantendu behar direla esaten da, baina horrez gain egoera-faktore nabarmenenak ere berdinak izan behar dira kontrol-talde guztietarako.
Azkenik, datuetatik harantz estrapolatzea eta orokortzearekin kontuz ibiltzeko esaten da. Estrapolazioak egin, egin daitezke, kontua da estrapolazioak egin daitezkeela kasu edo maila berdineko talde, egoera eta kasuistiketan. Berdin datuak orokortzeko unean. Kontua da egoki egitea, beti bezala.

Hogei aholku zientzi argitalpenen ondorioak ego...

[…] Antonio Martínez Ron Irudia: Dawid Ryski Duela hainbat aste plazaratu du Nature aldizkariak “20 aholku zientzi argitalpenak interpretatzeko” (Twenty tips for interpreting scientific claims); lan horretan, adituak ez direnei…  […]

Zientzia, barrez eta zinez | Mugaldea | Zientzia Kaiera

[…] zeren eta barrea eragiten duten ikasketa guztiak ez baitira tankera berekoak.  Batetik badira zuzen egiten ez diren zientzi lanak, gezurrezko korrelazioak baieztatzen dituztenak. Areago, badaude hedabideetan azaltzen diren beste […]

Eman iritzia

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>