Theo một nghiên cứu, cò mang em bé

Có lẽ khi đọc tiêu đề của bài viết này, bạn đã rất ngạc nhiên và nghĩ rằng những gì tôi sẽ viết tiếp theo không có ý nghĩa gì. Tất cả chúng ta đều biết rất rõ rằng các em bé không đến thế giới sau một chuyến đi dài được điều khiển bởi những con cò, nhưng là kết quả của sự kết hợp giữa trứng và tinh trùng. Điều này là đúng, nhưng một nghiên cứu nói rằng những con cò đưa em bé đến Paris cũng đúng.

Vâng, như bạn đang đọc nó, có một nghiên cứu khoa học, hoặc giả vờ, có thể kết luận rằng trẻ sơ sinh và cò có liên quan chặt chẽ với nhau. Nhưng, ngay cả khi biết rằng điều này là không thể, làm thế nào mà ai đó đã thu được kết quả trong một cuộc điều tra để có thể khẳng định sự điên rồ như vậy??

Bởi vì Không phải tất cả mọi thứ chúng ta đọc, mặc dù nó mang tính từ "khoa học", thực sự là. Đặc biệt là khi một cuộc điều tra duy nhất đang chứng minh một cái gì đó rất cách mạng. Nhưng đây là những tiêu đề bán và theo cách nào là chắc chắn, trong các dòng sau chúng tôi giải thích lý do tại sao.

"Vô minh khẳng định hoặc phủ nhận hoàn toàn; nghi ngờ khoa học "

-Voltaire-

Cò và tỷ lệ sinh

Khi một người thực hiện các nghiên cứu thống kê khác nhau, có một quy tắc luôn phải tính đến: tương quan không ngụ ý nhân quả, nghĩa là không ngụ ý mối quan hệ nhân quả. Giải thích đơn giản hơn, hai điều có thể liên quan hoặc khác nhau mà không phải là nguyên nhân của điều kia.

Tiếp tục với nghiên cứu về những con cò, số lượng cư dân lớn tuổi càng nhiều, các tòa nhà cao hơn để làm cò làm tổ, và do đó, số lượng cò nhiều hơn và cả những đứa trẻ được sinh ra bởi vì có dân số đông hơn. Nhưng cả hai đều không liên quan trực tiếp: tỷ lệ sinh không liên quan gì đến loài động vật tốt đẹp này, mặc dù với phân tích thống kê hời hợt chúng ta có thể nghĩ rằng chúng có liên quan.

Bạn sẽ nghĩ rằng có lẽ đây là một nghiên cứu giai thoại và thông thường bạn không đọc những tiêu đề điên rồ như vậy trong tin tức. Nhưng đó là nơi bạn sai. Có hàng ngàn ví dụ mỗi ngày nhầm lẫn mối tương quan với quan hệ nhân quả. Vì ăn sô cô la làm tăng trí thông minh vì các giải thưởng Nobel mới nhất đã chứng minh điều đó, mà không tính đến việc ở Thụy Sĩ, đó là một loại thực phẩm truyền thống, để nói với bạn rằng nếu bạn ăn táo bạn có thể bị ung thư, bởi vì trong một nghiên cứu đã xuất hiện và không tính đến các biến khác.

Đây là một vấn đề khác, nhiều nghiên cứu đưa ra chắc chắn ảnh hưởng của một biến đến kết quả mà không tính đến tất cả các biến khác có thể làm ô nhiễm ảnh hưởng này. Đây là cách chúng ta đến với những gì được gọi là tương quan giả. Mối tương quan giả hoặc mối quan hệ giả xảy ra khi hai biến không có mối quan hệ nhân quả có thể khiến ai đó nghĩ rằng họ làm..

Điều đó có nghĩa là, mối tương quan giả là một mối quan hệ toán học trong đó hai sự kiện không có mối liên hệ logic, mặc dù có thể ngụ ý rằng chúng có nó do yếu tố thứ ba chưa được xem xét, được gọi là "yếu tố nhầm lẫn" hoặc "biến ẩn". Một ví dụ sẽ là để khẳng định rằng, trong các sinh viên của các trường Tây Ban Nha có tầm vóc lớn hơn, kiến ​​thức lớn hơn về tình hình chính trị. Đây có thể là trường hợp, nhưng ngay cả các biến tuổi ẩn cũng có một cái gì đó để làm, bạn không nghĩ?

Làm thế nào để biết một nghiên cứu có đủ hiệu lực?

Đối với tất cả điều này, khi bạn đọc rằng người ta đã chứng minh rằng rau diếp ngăn ngừa ung thư hoặc cà phê được uống bởi những người có trí thông minh cao hơn, hãy nghĩ rằng đằng sau sự liên kết này có thể có một sự giải thích sai lệch về tính toán thống kê, do đó đưa ra kết luận hoàn toàn về peregrine . Nhưng, sau đó, Làm thế nào để biết những gì tôi đọc là đúng? Nói tóm lại, làm thế nào để biết liệu nghiên cứu nói bất kỳ bài viết nào có đủ hiệu lực hay không?

Để họ không lừa dối chúng tôi hoặc cố gắng bán cho chúng tôi các sản phẩm dựa trên các tiêu đề sai lệch và ngụy trang thành các cuộc điều tra khoa học, điều quan trọng là phải rất chú ý đến mọi thứ bạn đọc. Ngoài ra Bạn có thể hướng dẫn mình với những câu hỏi sau:

• Nghiên cứu có thể được giải thích để đi đến kết luận khác nhau? Nếu vậy, nhân quả không thể được áp dụng.
• Có bất kỳ thiếu sót về phương pháp nào trong nghiên cứu phải được tính đến khi đưa ra kết luận? Ví dụ, nói về những phụ nữ uống cà phê vào bữa sáng sẽ thông minh hơn và không bao gồm đàn ông để cho thấy rằng họ không xảy ra, hoặc không bao gồm những phụ nữ ăn thứ khác - như một nhóm kiểm soát - để cho thấy rằng đó thực sự là cà phê và không chỉ là thực tế của bữa ăn sáng.
• Kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng cho các nhóm khác? Nếu bạn nói rằng những con cò là những người mang lại những đứa trẻ, thì điều này chỉ xảy ra ở các thành phố lớn hay trong dân cư nông thôn? Với câu hỏi này, nghiên cứu về cò sẽ mất đi tính hợp lệ.
• Làm thế nào để công việc này phù hợp với tất cả các nghiên cứu được thực hiện về chủ đề được đề cập theo thời gian? Nếu chúng ta đột nhiên đọc được rằng một nghiên cứu cho thấy thịt xông khói không làm tăng cholesterol, thì trong suốt cuộc đời, các nghiên cứu khác nhau đã gợi ý khác, ít nhất là, sự nghi ngờ.
• Là nghiên cứu được thiết kế đúng để đạt được mục đích của nó? Từ việc tính đến tuổi của mẫu để kết luận hoặc giới tính của nó, chẳng hạn như ngẫu nhiên và kiểm soát các biến là rất quan trọng. Điều này chúng ta có thể quan sát trong phương pháp nghiên cứu.
• Ai tài trợ cho việc học? Có lẽ đây là câu hỏi quan trọng nhất. Chúng ta phải tìm kiếm rằng nghiên cứu không phải là một phần, ví dụ, điều đó không nói về lợi ích của sữa chua và được tài trợ bởi một thương hiệu của sản phẩm đó.

Đừng để họ lừa bạn và đưa bạn trở thành một kẻ ngốc với tiêu đề giật gân. Đừng để họ chơi với sức khỏe hoặc thói quen của bạn bằng cách sử dụng các mối tương quan như quan hệ nhân quả hoặc mối quan hệ giả như mối quan hệ toán học xác thực. Hãy thông minh với những gì bạn đọc và yêu cầu nó; nghĩ rằng kiến ​​thức bạn có được, đồng hóa quy trình này như một thông lệ, sẽ có chất lượng cao hơn.

Cảm ơn bạn đã là hằng số của tôi trong một thế giới đầy biến số. Cảm ơn bạn đã là hằng số của tôi trong một thế giới đầy biến số. Để nhân lên niềm vui của tôi và chia đôi nỗi buồn của tôi với tình bạn của bạn. Đọc thêm "