Le statistiche come processo sociale

Fonte: J. Krueger

Se il tuo esperimento ha bisogno di statistiche, dovresti fare un esperimento migliore. ~ Ernest Rutherford

Molti studenti di psicologia (e lettori di Psychology Today ) odiano le statistiche, p <.05. Durante il mio primo semestre di studio della psicologia all'Università di Bielefeld in quella che allora era la Germania occidentale (1977), i miei compagni e io imparammo che c'erano due corsi obbligatori in statistica, uno nel II semestre dell'anno I e un altro nel semestre I dell'anno II. La maggior parte dei miei compagni di classe sperava di specializzarsi in psicologia clinica o counseling e pensava che non avrebbero, non potevano, e non dovrebbero essere infastiditi dalle statistiche. Le statistiche, pensavano, riguardano numeri, matematica applicata e aggregati senz'anima. La psicologia è (o dovrebbe essere, a loro avviso) sulle persone, e solo le persone sono persone reali. Lo studio delle statistiche sarebbe una perdita di tempo, in particolare per tutti coloro che aspiravano a lavorare nel mondo degli incontri uno a uno. Aggiungi fobia matematica a questo e hai un cocktail potente di malcontento e resistenza.

All'epoca non mi importava molto perché non avevo interesse a diventare un clinico o un consulente. Ho visto il mio futuro in psicologia organizzativa e le statistiche sembravano avere una certa rilevanza lì. Quindi ho pensato 'Portalo avanti'. E lo hanno fatto. Il professor Ulrich Schulz, che era venuto a Bielefeld da Marburg, un bastione della psicologia quantitativa, adottò un approccio pragmatico all'insegnamento. Potrebbe non essere la persona più accessibile, ma lo abbiamo considerato duro e giusto. Ci ha fatto approfondire profondamente il mondo di Fisher, Kolmogoroff e Pearson. La disuguaglianza di Chebyshev gettò un'ombra sul semestre. Il primo corso di statistiche in particolare era così impegnativo e dispendioso in termini di tempo che scherziamo sul fatto di essere finiti in un programma di doppia laurea in psicologia e statistica.

Quando i due corsi di statistiche sono stati completati e molti di noi erano passati, avevamo bisogno di un terzo corso di metodi e un esame completo. Un terzo corso molto popolare è stato il "test di costruzione" di Wolf Nowack, che è stato leggero sulla matematica ma forte nell'esperienza pratica. La "teoria dei test" di Mathias Geyer era molto meno frequentata soprattutto perché (penso) era saldamente radicata nella matematica di Marburg. Il mio atteggiamento nei confronti delle statistiche e dei metodi è gradualmente migliorato, non perché ho faticato (o forse a causa di ciò se la riduzione della dissonanza ha avuto un ruolo), ma perché pensavo che le statistiche potessero essere la cosa che avrebbe reso la psicologia dura e rispettabile. Molte discussioni seminariali erano così scorrevoli che sembrava che qualsiasi punto di vista potesse essere difeso. Con le statistiche, ho capito, le cattive idee potrebbero essere eliminate.

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Un seminario sulla conoscenza sociale, condotto da Andrea Abele, ha portato una prospettiva completamente nuova. Leggiamo l'infuocata Human Inference di Nisbett & Ross (1980), un trattato con una forza trainante tra il Manifesto comunista di Marx & Engels e l' Apocalisse secondo Giovanni di Patmos. Conducendo il lavoro recente di Tversky e Kahnman sull'euristica e sui pregiudizi, Nisbett e Ross hanno presentato una nuova visione della cognizione sociale. Le nostre percezioni e giudizi sono fondamentalmente errati, hanno affermato, non perché siamo inerti o emotivi, ma perché non riusciamo a pensare come statistici. All'improvviso, quello che sembrava essere due mondi diversi di psicologia e statistica nel semestre II si fusero in uno, e le statistiche governarono. Le statistiche stabiliscono lo standard; ha fornito ipotesi su come le persone dovrebbero pensare, che potrebbero quindi essere respinte utilizzando le statistiche. Per me, questo è stato un momento decisivo. Ero incappato in un paradigma di ricerca che rendeva la psicologia dura in teoria (le statistiche come la norma) e in pratica (le statistiche come strumento), e generava una ricchezza di fenomeni (errori e irrazionalità) che avevano sia un valore di sorpresa nella conversazione sia prometti di far accadere qualcosa (educare le persone).

Da allora – come alcuni di voi potrebbero sapere – il mio entusiasmo per l'euristica e la scuola dei pregiudizi è diminuito, principalmente perché ho capito che il suo focus sul lato negativo del pensiero euristico trascura molti dei suoi successi. Si potrebbe anche dire che questa strategia di ricerca produce il proprio errore sistematico. Potremmo chiamarlo " successo trascurato" , in cui il successo si riferisce ai giudizi e alle decisioni adattivi e gratificanti che possono essere presi con l'uso di euristiche che non soddisfano i criteri inesorabili della razionalità statistica.

Ancora più importante, tuttavia, è diventato chiaro che non esistono "statistiche" in alcun senso concettuale e singolare. Ci sono, e sono sempre esistite, scuole di pensiero in competizione – anche in guerra – nel campo statistico. Sono d'accordo su ben poco, nemmeno sul significato del loro termine fondamentale: la probabilità. Per essere sicuri, le statistiche possono funzionare molto bene all'interno di una particolare scuola e all'interno di un particolare quadro di riferimento. Questo è vero per molti tipi di sforzi scientifici. Il lavoro esperto all'interno della relatività o all'interno della teoria quantistica può produrre intuizioni sorprendenti e utili, anche estetiche. Ma non appena i seguaci di questi paradigmi riescono a discutere le ipotesi fondamentali, il paradiso (e la tranquillità) è perduto (Felin, Koenderink e Krueger, 2016).

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Ed ecco il mio punto (non è originale): la selezione del paradigma e il raggiungimento di una parvenza di consenso tra gli "esperti" è un processo sociale. Se pensi a Kuhn, penso a Fleck, che era il Vordenker di Kuhn [il suo predecessore in pensiero]. Ludwik Fleck (austriaco, ebreo, polacco e padrone della lingua tedesca) ha coniato l'ormai dimenticata parola Denkstil , che è un modo di pensare, un modo di percepire e un modo di fare domande. Nelle mani di Kuhn, Denkstil divenne paradigma. Non importa, gli statistici fanno profonde supposizioni su ciò che varia: i dati o le ipotesi, e se la probabilità è oggettiva o soggettiva – tra le altre dolores de cabeza . Possono quindi accusarsi l'un l'altro di ignoranza, quando ciò che è il caso è un fallimento nel condividere le assunzioni di base.

Di recente, sono tornato nel gioco di pensare alle statistiche. Patrick Heck e io abbiamo messo un documento sul valore euristico di p in inferenza statistica induttiva su Frontiers in Psychology . Il valore p , che è una probabilità che esce dalla maggior parte dei test statistici, ha assunto molto sul suo piccolo mento perché non è perfetto. Niente è nel mondo dell'induzione. Se non ti piace, fai de duction, anche se non impari nulla di nuovo. Ma p ha un valore 'euristico'. Fa un buon lavoro nel complesso, pur accettando pregiudizi sistematici. In altre parole, il valore p si comporta come qualsiasi altro euristico psicologico.

E così il cerchio si chiude. Da un periodo in cui le statistiche pretendevano di essere il percorso reale verso la verità e che la mente umana riuscisse a farcela, siamo arrivati ​​a un periodo in cui vediamo che le statistiche non possono decollare con una psicologia che fornisce energia e direzione.

Felin, T., Koenderink, J., & Krueger, JI (2017). Razionalità, percezione e l'occhio onniveggente. Bollettino e recensione psiconomici . Online, 7 dicembre 2016. DOI 10.3758 / s13423-016-1198-z

Krueger, JI, & Heck, PR (2017). Il valore euristico di p in inferenza statistica induttiva. Frontiere in psicologia . https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.00908

Nisbett, R. & Ross, L. (1980). Inferenza umana . Englewood-CLiffs, NJ: Prentice-Hall.