Una breve guida per individuarla

Titoli sensazionalistici

I titoli degli articoli di stampa sono progettati per catturare l’attenzione del lettore, per influenzarlo nella scelta dell’ articolo da leggere. Poi, se si tratta di articoli scientifici, nel migliore dei casi le informazioni di questa o quella ricerca vengono date in maniera troppo semplicistica. Nel peggiore dei casi, il sensazionalismo è incompreso.

Risultati male interpretati

Di tanto in tanto, gli articoli dei giornali falsano o interpretano male i risultati di una ricerca, oppure lo svolgersi di un evento o di una storia, intenzionalmente o meno.  In caso di articolo che parla di una ricerca scientifica, il lettore dovrebbe cercare di leggere questa in originale, così come è stata scritta, piuttosto che basarsi sui risultati esposti nell’articolo.

Conflitto di interesse

Molti giornali ingaggiano scienziati, direttamente, per attività di ricerca finalizzate alla pubblicazione. Anche se ciò non significa necessariamente invalidare la ricerca, la questione dovrebbe essere presa in considerazione quando si analizza uno studio, perchè questo potrebbe anche essere male interpretato per favorire interessi economici o personali.

Correlazione e causa

Essenziale è non fare confusione tra correlazione e causa. La correlazione tra due variabili non significa automaticamente che una causi l’altra. Dal 1800 il riscaldamento globale è aumentato  e il numero dei pirati è diminuito, il che non implica che la carenza di pirati causi il riscaldamento globale.

Linguaggio speculativo

Uno studio che fa della speculazione deriva, a sua volta, da uno studio che poggia proprio su termini speculativi. Si deve essere molto attenti soprattutto quando vengono riportate nel testo parole come : “può”, “potrebbe” etc… o altri termini del genere. E’ pressochè certo che uno studio che utilizza una terminologia del genere non potrà fornire conclusioni concrete.

Dimensione del campione troppo piccolo

Nel processare i dati, più piccolo è il campione e minore è l’affidabilità dei risultati su tale campione. Le conclusioni devono essere quindi considerate con intelligenza nel caso in cui l’utilizzo di piccoli campioni  è inevitabile. Può essere motivo di sospetto il fatto che un ampio archivio di dati venga evitato (o non implementato) nello studio.

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Campioni rappresentativi in studi clinici umani

I ricercatori cercano di selezionare gli individui che sono rappresentativi di una popolazione più ampia. Se il campione selezionato non rappresenta la popolazione nel suo complesso, i risultati possono anche non essere corretti.

Gruppo di controllo negli studi clinici

I risultati sull’oggetto di studio devono essere confrontati con un “gruppo di controllo” a cui non è stata fornita la materia in esame. I gruppi devono essere assegnati a caso. Generalmente, in tutto l’esperimento, un gruppo di controllo dovrebbe essere assegnato quando tutte le variabili da utilizzare sono controllate.

Uso del test nascosto

Per evitare qualsiasi pregiudizio, i soggetti non deve sapere se essi appartengono ad un gruppo di studio o di controllo. Nel doppio test nascosto, anche i ricercatori non conoscono i soggetti del gruppo di controllo fino al termine del test. Nota: Il doppio test nascosto non è sempre fattibile o accettabile dal punto di vista etico.

Risultati parziali

Si tratta di scegliere dei dati dagli esperimenti che supportano la conclusione della ricerca, ignorando quei dati che non lo fanno. Se una ricerca trae le conclusioni da una selezione di dati e non da tutti, e cioè da dati parziali  intenzionalmente scelti, i risultati non sono attendibili.

Risultati irriproducibili

I risultati dovrebbero essere replicabili da studi di ricerca indipendenti, e testati in una vasta gamma di condizioni (se possibile), per garantire che siano generalizzabili. Affermazioni straordinarie richiedono prove straordinarie, questo é molto di più di  uno studio indipendente !

Pubblicazioni e riferimenti

Le ricerche pubblicate sulle principali riviste sono già state oggetto di un processo di revisione, tuttavia possono ancora contenere errori; questo implica che dovrebbero essere valutate con intelligenza. Analogamente, un gran numero di riferimenti non sempre indica che la ricerca è fortemente supportata.

Fonte : http://www.compoundchem.com/2014/04/02/a-rough-guide-to-spotting-bad-science/

Michele