Il Bias scientifico delle indagini statistiche


E’ recente e ha fatto un po’ di rumore il risultato di un’indagine a campione, non ricordo sinceramente di quale società e commissionata da chi,  che illustra come la produttività degli impiegati tragga beneficio dalla libertà di accesso a Facebook  e altri social network similari.
Lungi da me il voler entrare nel merito di tale ricerca e ancor meno il voler criticare l’uso dei social network durante il lavoro, visto che ho elogiato iniziative volte a massimizzarne le potenzialità (ricordate l’accenno alle società americane che usano Facebook al posto della intranet aziendale?); semplicemente colgo l’occasione di questa indagine per dare qualche spunto, a mio parere interessante, sulle indagini, sperimentazioni, test di mercato e similari.
Il punto di partenza è il cosiddetto Bias, definito su Wilkipedia come una forma di distorsione causata dal pregiudizio verso un punto di vista o un’ideologia.

Il bias scientifico, ovvero applicato a sperimentazioni e indagini, è la distorsione dei risultati causata dal condizionamento delle aspettative, ovvero è dimostrato come le aspettative di uno studio ne determinino il risultato.
Onde evitare di voler fare il sociologo, riporto lo stralcio di un libro a me molto caro (senza riferimenti diretti per non influenzare la lettura):
…..
“Quindi sta dicendo che gli scienziati del clima sono corrotti?”
“No, sto dicendo che ci sono buoni motivi per istituire procedure a doppio cieco. Senta: ogni scienziato sa a quale esito porterà il suo esperimento. Altrimenti lascerebbe perdere in partenza. Ha delle aspettative. Ma le aspettative sortiscono effetti misteriosi e in modo totalmente inconsapevole. Ha mai sentito parlare di Bias scientifico? Degli errori dovuti al condizionamento?”
“No”
“Bene. Un esempio facile. Alcuni ratti geneticamente identici sono stati mandati in due laboratori differenti per essere sottoposti a dei test. A un laboratorio è stato detto che i ratti erano estremamente intelligenti e che correvano molto più velocemente del normale. All’altro è stato detto che i ratti erano stupidi e correvano molto più lentamente del normale: Risultato: secondo il primo i ratti correvano davvero più rapidamente, per l’altro invece correvano più lentamente. Eppure i ratti erano geneticamente identici.”
“Okay, quindi hanno imbrogliato?”
“Hanno detto di no. Comunque ci sono altri esempi. A un gruppo di sondaggisti viene detto che un questionario otterrà un 70% di risposte positive, ad un altro che ci si aspetta un 30% di risposte positive. I questionari identici, il campione diverso ma similare ed i risultati quelli previsti…”

Nel testo ci sono volutamente degli omissis per non tediarvi, sono curioso di sapere se qualcuno conosce il testo… nel frattempo: occhio ai risultati dei sondaggi che giornalmente ci propinano, chissà mai che un po’ di Bias qua, un po’ di Bias là e alla fine noi poveri mortali veniamo manipolati… (o almeno ci provano).

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2 risposte a Il Bias scientifico delle indagini statistiche

  1. Enrico ha detto:

    Michael Crichton

    Stato di paura

  2. Nicolás ha detto:

    Ciao!

    Molto interessante. Anche se ci terrei a segnalare che “bias scientifico” è un espressione molto larga. Difatti bisogna differenziare tra il bias nelle scienze sperimentali e il bias nelle scienze diciamo “esatte”. C’è una gran differenza tra le aspettative in un esperimento che misura i comportamenti e un esperimento in cui vengono misurati dati chimici o fisici. Il Bias in questo ultimo caso è un errore legato al modello usato per indagare su un fenomeno. Non è tanto il Bias a essere strumento di manipolazione, quanto la comunicazione riguardante la statistica…. cioè l’interpretazione. La maggior parte delle volte, chi si occupa di divulgazione, ha zero competenze nell’interpretazione di una statistica e la falsa totalmente, sia ricavando delle conclusioni sbagliate che creando aspettative non opportune. A questo punto ci sarebbe da chiedersi se non ci sia un doppio Bias (concepito come per le scienze sperimentali) tra lo studio e i lettori non specializzati; un bias legato all’interpretazione scientifica ma… e sopratutto, uno legato alla divulgazione.

    Buona giornata a tutti!

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