La morte della felicità è molto esagerata

Siamo una nazione "cliccabile". Misuriamo l'importanza delle idee per la veridicità dei "mi piace" "condivisione" o dei commenti dei lettori. In risposta a questa realtà, i titoli dei giornali sono drammatici e "scattano bene". Diventando sempre più comuni, tuttavia, tali titoli di click-baiting raramente riflettono il contenuto delle notizie. Le debolezze umane promuovono la costante ricerca di nuove intuizioni drammatiche, in contrasto con il lento dribblare della fonte della conoscenza.

Un esempio calzante è un articolo pubblicato nella prestigiosa rivista medica Lancet quest'anno. I notiziari sono rimasti estasiati da questa notizia, in pochi giorni rapporti diffusi in tutto il mondo con 402 titoli di giornali e riviste che riportano: "Million Women Study: Happiness non garantisce una lunga vita" (Times UK-Dec 10, 2015); "La felicità non è la chiave per una lunga vita" (Independent Online-Dec 10, 2015); "La felicità non porta buona salute, i risultati dello studio" (New York Times-Dec 9, 2015); "La felicità non ti aiuta a vivere più a lungo" (The Atlantic-Dec 9, 2015); "Essere felici non ti fa vivere più a lungo, la ricerca dice" (The Independent-Dec 9, 2015); "La felicità è davvero legata alla longevità? Forse no, studio trova "(Forbes-Dec 10, 2015). In un breve articolo e in un contagio di titoli di giornali, un secolo di lavoro che ha costantemente mostrato l'importanza della felicità per la longevità è stato ignorato o scartato. Abbiamo "fatto clic" sulla felicità fino alla morte. Ma questo potrebbe essere stato esagerato.

Fonte: The Photographer / commons.wikimedia.org

Il documento originale [1], condotto da Bette Liu con la Facoltà di Medicina, l'Università del New South Wales, l'Australia e i suoi colleghi, aveva una metodologia interessante. Il breve riassunto – su cui la maggior parte dei giornali deve basare le loro notizie avvincenti – ha concluso: "Nelle donne di mezza età, una cattiva salute può causare infelicità. Dopo aver permesso questa associazione e adattarsi a potenziali fattori confondenti, la felicità e le relative misure di benessere non sembrano avere alcun effetto diretto sulla mortalità. "Essere infelici è bello e non ti ferisce. Ma prima di buttar via il tuo Prozac, esaminiamo cosa hanno fatto questi ricercatori e vediamo se possiamo trovare un'interpretazione diversa e più articolata dei dati.

Questo studio era basato sul Million Women Study, uno studio su 1,3 milioni di donne britanniche di età compresa tra i 50 e i 50 anni che si recarono a una mammografia reclutata tra il 1996 e il 2001, esaminando la futura incidenza di cancro dopo aver assunto la terapia ormonale sostitutiva. In passato, i risultati basati su questo database sono stati controversi. I risultati generali hanno rilevato che stili di vita, abitudini o comportamenti ricordati e ricordati dai partecipanti nella loro giovinezza hanno meno effetti su tumori, malattie cardiache o altre malattie rispetto alle attuali scelte di vita. Sostanzialmente si sostiene che, a parte la radiazione, il presente è più importante del passato. Ciò va contro l'intero campo degli studi epigenetici e su come le scelte di stile di vita e di dieta hanno un effetto duraturo, a volte attraverso più generazioni. Ma uno dei problemi con questo database è che hanno a che fare con il richiamo e l'auto-percezione. Il modo in cui richiamiamo gli eventi tende ad entrare in linea con la nostra realtà attuale.

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Ritornando a questo specifico articolo sulla felicità, preannunciando l'importanza della felicità, sorprendentemente gli autori hanno scoperto che, in tutti i risultati, essere felici per la maggior parte del tempo è migliorato su TUTTE le variabili. Nessuna eccezione. Mentre essere infelici era associato a una maggiore mortalità, anche dopo aggiustamento per età, che influenza la probabilità di morte, del 30-40%. Nonostante queste drammatiche correlazioni, gli autori concludono ancora che: "Dopo aver concesso questa associazione e adattandosi ai potenziali fattori confondenti, la felicità e le relative misure di benessere non sembrano avere alcun effetto diretto sulla mortalità". Il fatto che gli autori siano stati in grado di distruggere tutti i correlati molto positivi della felicità per lasciare un edificio avvizzito di felicità, senza potere predittivo, testimonia quanto gli autori siano abili nel giocare con le statistiche. All'interno di un database clinico, gli autori spogliano la felicità fino a quando il suo vuoto non è esposto. Ma cos'è la felicità senza la sua espressione?

Non è la statistica a essere discutibile, ma la metodologia degli autori. Questo tipo di analisi è indicato come analisi "kitchen sink". Mandare tutto dentro e vedere cosa viene fuori. I risultati non sono guidati dalla teoria ma motivati ​​da associazioni spurie e casuali. Eliminando le correlazioni della felicità – all'interno di un database clinico molto limitato – la felicità diventa irrilevante. Ma la felicità è una raccolta di valutazioni su come siamo contenuti nella vita. È costituito da singoli componenti, con la nostra valutazione della nostra salute che costituisce un aspetto principale della nostra felicità.

Poiché gli autori hanno scoperto che la felicità era correlata a tutte le variabili positive, hanno fatto qualcosa di molto strano. Hanno regolato la felicità. All'interno della regressione logistica – che verifica l'effetto di una / e condizione / i (o variabile indipendente) su un risultato sì o no (variabile dipendente, che in questo caso era viva o morta) aggiusti le variabili modificando il risultato per far corrispondere la condizione e quindi eliminando l'effetto di una variabile indipendente sulla variabile dipendente. Questo è importante perché puoi isolare una singola variabile e vedere come si comporta indipendentemente da tutte le altre variabili. Questo è ciò che gli autori hanno fatto per la felicità. Per prima cosa hanno suddiviso i gruppi in tre gruppi principali e poi hanno iniziato a eliminare le variabili in sequenza per vedere quale sarebbe l'effetto della felicità. Lo hanno fatto diluendo la validità del loro costrutto, e poi invertendo la felicità dell'ingegneria. Lasciatemi spiegare.

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Il primo difetto metodologico sta massaggiando la loro definizione di "infelice". Su 719.671 donne con un'età media di 59 anni, il 39% ha riferito di essere felice la maggior parte del tempo mentre la maggioranza (44%) ha riferito di essere felice di solito, mentre il gruppo finale è stato definito come raramente riferito felicità. Ma questo non è accurato. Questo gruppo finale era composto da tre categorie ben distinte di persone che riferivano di essere felici a volte, raramente o mai. Lungi dall'essere un gruppo omogeneo, questa categoria è un pot-pourri soggettivo di un gruppo di persone sensibili che riferiscono di sentirsi a volte felici, combinati con – secondo il DSM-V – un gruppo clinicamente diagnosticabile che è probabilmente depresso e riferisce di non essere mai contento. Quindi questa è una strana miscela di persone raggruppate e chiamate "infelici". Metodologicamente, gli autori avrebbero dovuto selezionare solo il gruppo che non si sentiva mai felice. Sono un gruppo distinto. Ma raggruppando tutte e tre le categorie hanno perso validità costruttiva. Non sappiamo contro cosa stanno confrontando il gruppo felice. Quando si riferiscono al gruppo "infelice" una parte di questi è felice a volte.

Hanno continuato a diluire la validità del costrutto escludendo i primi cinque anni di follow-up e le donne che avevano già avuto malattie cardiache, ictus, malattie polmonari o cancro. Non sappiamo perché queste persone siano state escluse, ma è probabile che queste donne molto malate siano probabilmente le meno felici e le più clinicamente depresse (basate sui loro stessi dati di chi sono queste donne perché le associazioni più forti con infelicità segnalata sono state il trattamento per la depressione o l'ansia e riportare solo una buona o cattiva salute generale). Eliminandoli, gli autori si sono liberati degli outlier negativi, diluendo ulteriormente il costrutto per includere le persone più vicine alla media. Includendo persone "a volte felici" nel gruppo di persone "infelici", e quindi eliminando le persone estremamente infelici, ciò che gli autori hanno fatto è di diluire il costrutto di "infelice" per produrre un gruppo più vicino alla media.

Il secondo difetto metodologico è l'ingegneria inversa della felicità. Dopo aver scoperto che la felicità è correlata positivamente con tutti gli indicatori sani, gli autori hanno proceduto a rimuovere queste variabili. Questo è noto come la regolazione dei dati. Gli autori hanno adattato i dati per una serie di fattori. Nelle analisi di regressione tali aggiustamenti creano ceteris paribus, un termine latino che significa "a parità di tutti gli altri". Quindi, quando ci si aggiusta per variabili, si elimina anche l'influenza di quella variabile. Praticamente stai lanciando queste variabili fuori dall'effetto. Tali tecniche statistiche sono importanti quando si vuole vedere se una variabile è importante da sola, tenendo conto dell'effetto di tutte le altre variabili separatamente. Ma in questo caso dobbiamo mettere in discussione il numero di variabili che sono state aggiustate per minimizzare la felicità. Teoricamente in psicologia, la felicità non è un costrutto autonomo, ma un costrutto omnibus che riflette un numero di singoli componenti. Se si eliminano queste espressioni registrate – e il database di Million Women Study è limitato nel modo in cui viene registrata la felicità – allora ci sono poche variabili correlate. Essere felici era correlato all'aumentare dell'età, avere meno titoli di studio, fare un intenso esercizio fisico, non fumare, vivere con un partner e partecipare a attività religiose e di gruppo.

Solo quando gli autori hanno eliminato TUTTI i correlati di felicità esistenti nel loro database, la felicità è diventata una variabile emaciata senza significato. Gli autori hanno prima adattato solo per età. Poi hanno continuato ad adeguarsi per la regione di residenza al reclutamento compreso il lavoro, la proprietà delle automobili, la proprietà della casa, il sovraffollamento delle famiglie, l'istruzione universitaria e pre-universitaria, la convivenza con un partner, se sono obesi, svolgono attività fisica intensa, fumano, bevono alcolici di un drink al giorno, partecipazione a attività religiose o di altro tipo. Nessuna di queste attività ha diminuito l'effetto della felicità, che ci dice che la felicità si esprime in persone che non sono definite da nessuna di queste categorie. L'unica variabile che sembra imitare o agire come proxy per la felicità è la salute auto-valutata (nella Tabella 2).

In sintesi i tre aggiustamenti che si sono sbarazzati del fattore felicità:

Elimina tutte le persone veramente depresse e malate. Eliminazione di oltre 125 769 donne che al basale avevano già malattie cardiache, ictus, cancro o malattia delle vie aeree ostruttive croniche. Queste donne escluse hanno avuto tre volte il tasso di mortalità. Di nuovo, è molto probabile che questo gruppo di donne fosse il più depresso e infelice.
Diminuire l'effetto degli adulti più anziani che sono normalmente felici. Adattando l'età stiamo riducendo l'effetto della felicità. Sappiamo che più diventi più felice siamo. Dati di consistenza che hanno gli economisti interessati alla psicologia perché determinano il comportamento economico. Nonostante questo adattamento per l'età, la felicità è emersa ancora come un fattore resiliente nel ridurre la mortalità. Regolando solo per età, l'infelicità è rimasta associata ad un aumento del 25-33% della morte.
Solo liberandosi della propria salute, l'effetto della felicità svanì completamente. Tradotto questo significa che se eliminiamo l'importanza di come si sentivano i partecipanti sani o malsani, allora non importa quanto tu sia miserabile nel determinare la tua mortalità.

Ma dopo aggiustamenti per la salute autorigenerata, il trattamento per l'ipertensione, diabete, asma, artrite, depressione o ansia, i fattori di stile di vita – tra cui il fumo, la privazione e l'indice di massa corporea – infelicità non erano associati alla mortalità da tutto lo stress o la mancanza di controllo.

In psicologia, la felicità è relativamente stabile, mentre l'infelicità è più variabile [2]. Allo stesso modo, gli autori di questo studio hanno riferito che c'era una certa instabilità nelle figure di felicità, soprattutto per il fatto di essere infelice per diventare felici un anno dopo. Mentre solo il 2% che ha dichiarato di essere felice per la maggior parte del tempo al basale è diventato infelice al follow-up, il 5% delle donne che hanno riferito di essere infelice al basale ha riferito di essere felice la maggior parte del tempo un anno dopo. Si tratta di un guadagno del 3% all'anno (differenza tra diventare più felici e diventare tristi). Dal loro studio i risultati mostrano che proprio l'anno, c'è un miglioramento della felicità del 3%.

Dariusz Leszczynski, un biologo cellulare polacco ha scritto nel Washington Times Communities, 3 ottobre 2013 che "The Million Women Study ha un design scadente dell'esposizione che porta a risultati scadenti e termina con conclusioni scadenti." Applicare un database per studiare relazioni diverse da quelle del database è stato sviluppato originale per non è una scienza intrinsecamente cattiva. Ma quando ci sono costrutti complessi come la felicità, che non sono pienamente compresi, avere un milione o più donne che sono entrate in una mammografia potrebbe non essere un gruppo rappresentativo da cui generalizzare. La limitazione della validità esterna è significativa.

La felicità è un indicatore emotivo centrale che mette in equilibrio il nostro corpo e la nostra mente. È uno dei principali fattori predittivi della mortalità che persino gli economisti e gli attuari applicano per adeguare le loro previsioni sulla mortalità in base all'attuale livello di felicità e alla salute auto-valutata. Se c'è un obiettivo nella vita è essere felici, tutto il resto è periferico. Il tentativo di liquidare sommariamente un secolo di ricerca [3], che ha cercato di comprendere il significato di felicità e longevità, deve essere messo in discussione.

citazioni

[1] Liu, B., Floud, S., Pirie, K., Green, J., Peto, R., Beral, V., & Million Women Study Collaborators. (2015). La stessa felicità influenza direttamente la mortalità? Il prospetto UK Million Women Study. The Lancet.

[2] Veenhoven, R. (1994). La felicità è un tratto? Ricerca sugli indicatori sociali, 32 (2), 101-160.

[3] Lucas, RE (2007). Personalità e ricerca della felicità. Social and Personality Psychology Compass, 1 (1), 168-182.

© USA Copyrighted 2015 Mario D. Garrett