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Ciencia vs ciencia patito

Si los científicos dicen que comer Cheerios baja los niveles de colesterol, te sentirás mejor comprándolos. Después de todo, si no puedes confiar en los científicos, ¿en quién puedes confiar?

¿Sabías que una cantidad sorprendente de la investigación médica que se difunde es un engaño?

Nos bombardean continuamente con novedosos descubrimientos y consejos desde el campo de la medicina: come menos carne, come más fibra, toma vitamina C para prevenir el catarro… Entonces, ¿por qué pasan a la historia con la misma facilidad con la que se ponen de moda? Porque la mayor parte no tiene validez real.

El Dr. John Ioannidis y su equipo de celebrados meta-investigadores tienen la labor de expulgar todos estos renombrados estudios para comprobar su confiabilidad. Y sorpresa: Un 90 % están cojos en un sentido o en otro.

Ioannidis y su equipo examinaron 49 de los hallazgos médicos más significativos de la última década. Entre la mitad y un tercio contenían errores o sus resultados habían sido exagerados. Es por esa razón que muchas historias sobre “nueva investigación prometedora” tienden a desvanecerse con la misma rapidez que las estrellas pop de Disney: “¡Toma Omega-3 para prevenir las enfermedades cardiacas!” o “¡No lo hagas!”

Y en muchos casos estamos hablando del conjunto de conocimientos en los que nuestros médicos se basan cuando prescriben un medicamento, un tratamiento, una dieta o una cirugía, entre otras cosas.

¿Cómo es posible que tantos estudios sean poco confiables?

 Muchos científicos aun no comprenden las matemáticas.

La ciencia requiere el uso de las matemáticas. La mayoría de las personas tenemos dificultades para comprender lo que significan todos los dígitos, letras y símbolos de las ecuaciones, y nos contentamos con dejar esa tarea a los expertos. Sería una ironía terrorífica si resultara que dichos expertos tienen tan poca idea como el resto de nosotros.

Kimmo Eriksson es un matemático sueco que en el transcurso de su carrera decidió ir más allá de las matemáticas puras y comenzó a dedicarse a la investigación cultural. Fue en ese punto que se percató de que sus nuevos colegas no contaban con conocimientos matemáticos. De modo que condujo un experimento para encontrar qué tan esparcido estaba este problema.

Eriksson eligió estudios de manera aleatoria y los envió a un grupo de científicos. A la mitad de los estudios añadió una ecuación que no tenía nada que ver con el tema en cuestión, misma que en el contexto resultaba un sinsentido.

Eriksson pidió a los científicos que juzgaran la calidad de la investigación. Mientras que los matemáticos y los físicos no se impresionaron, entre sus colegas de otros campos, la inclusión de lo que parecía una complicada ecuación causó que dichos estudios fueran mejor calificados, a pesar de ser una tontería.

Más del 60% de los investigadores médicos (los expertos dedicados a salvar nuestras vidas), rankeó los estudios basura como mejores bajo la siguiente premisa: “Debe estar en lo cierto, mira los impresionantes números que lo sustentan.”

La investigación de Eriksson (o “Kimmo el mago de los números”, como es conocido en el área de las humanidades) no es la única evidencia de que los científicos tratan a las matemáticas como una especie de fuerza oculta y misteriosa. Tal parece que cualquiera que no sea matemático, físico o ingeniero, tiene la política de “correr tan lejos como sea posible” cuando se topa con los números.

Tampoco entienden la estadística.

Si afirmamos que un estudio arrojó una relación “estadísticamente significativa” entre el uso de una almohada de plumas y el cáncer de cerebro, ¿qué significa eso? Para la mayoría significa que los científicos encontraron algo a lo que más vale poner atención, ¿cierto? En realidad, no.

“Significancia estadística” es solo el término que describe lo que sucede cuando se advierte una relación entre dos variables que probablemente no sea producto del azar.

Existe una gran cantidad de investigación científica que involucra el estudio de este tipo de relaciones en las estadísticas. Como por ejemplo, si una determinada droga tiene una correlación con el desarrollo del cáncer.  El problema es que en este contexto, “significativo” no necesariamente quiere decir “importante”.

Hay una relación estadísticamente significativa entre el consumo de helado y el índice de asesinatos. Pero antes de comenzar a quemar los botes de helado, hay que notar que esta es solo una confusión entre “correlación” y “causalidad”; coincide que tanto el consumo de helado como el índice de asesinatos aumentan durante el verano.

De saber cuán débil es el hallazgo de una “significancia estadística”, nadie, ni los científicos, se preocuparía.

Cuando encuentran una relación entre la somnolencia y la vitamina D, o entre las frutas y la disminución del riesgo de diabetes tipo 2, le llaman “significativa”, y la mayoría de las veces se termina por caer en la exageración.

Por otra parte, los medios de comunicación suelen reportar los hechos de manera inexacta debido a que los investigadores no incluyen en su divulgación las interpretaciones pertinentes.

Una investigación estadística encontró que en 8 o 9 de cada 10 artículos publicados en los medios impresos líderes, se comete el error de confundir significancia estadística con importancia.

Por ejemplo, un estudio recientemente publicado reportó haber encontrado una relación entre las nueces y la disminución del riesgo de diabetes. ¿Cómo pudieron descubrir eso? Midiendo el consumo de nueces en un grupo de enfermeras y observando cuántas desarrollaban diabetes eventualmente.

A una persona común y por ende a los medios, esto le sonaría una forma lógica de estudiar el fenómeno. Pero habría que considerar otro tipo de factores, como si la gente que come menos nueces también suele llegar a casa en la noche y comerse un litro de helado de ron con mantequilla. Pero no, solo les preguntaron a los participantes cuán seguido comían nueces y usaron sus respuestas como base para sacar sus conclusiones.

Con semejante metodología podrían investigar la relación entre las manzanas y los bigotes de los hipsters, para concluir que los iPhones estimulan de alguna forma el crecimiento del vello sobre el labio superior. O como apunta este sarcástico estudio, podrían probar que escuchar cierto tipo de música te vuelve más joven.

Hay una relación estadísticamente significativa entre el consumo de helado y el índice de asesinatos

Fuente: 6 Shocking Studies That Prove Science Is Totally Broken by Andrew Marinus, Alan Boyle, Jon Pearl, January 16, 2014.

http://www.cracked.com/article_20789_6-shocking-studies-that-prove-science-totally-broken.html#ixzz2s7ol5yYg

 

 

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