La solidesa d'alguns raonaments científics, en economia i en medicina, acaba necessitant de l'estadística. Ara bé, l'ús que se n'ha fet té forats notables. Això és el que des de fa anys Deirdre McCloskey explica sobre l´ús i abús dels tests estadístics. En aquest article amb el que m'he topat recentment ho exposa de forma senzilla:
Grantors, journal referees, and tenure committees in the statistical sciences had faith that probability spaces can substitute for scientific judgment. A finding of p < .05 is deemed to be “better” for variable X than p < .11 for variable Y. It is not. It depends on the oomph of X and Y —the effect size, size judged in the light of how much it matters for scientific or clinical purposes. In 1995 a Cancer Trialists’ Collaborative roup, for example, came to a rare consensus on effect size: 10 different studies had agreed that a certain drug for treating prostate cancer can increase patient survival by 12%. An 11th study published in the New England Journal in 1998 dismissed the drug. The dismissal was based on a t -test, not on whatWilliam Gosset (the “Student” of Student’s t ) had called, against Ronald A. Fisher’s machinery, “real” error.PS. Recordant el gran Francesc Pujols als 50 anys de la seva mort, i esperant el compliment de la seva predicció al Concepte General de la Ciència Catalana :
Perquè seran catalans, totes les seves despeses, on vagin, els seran pagades [...] . Al cap i a la fi, i pensant-hi bé, més valdrà ser català que milionari.
