SciShow

Didelė dalis mokslinių tyrimų prasideda nuo idėjos, kuri išsako tyrėjo lūkesčius pasaulio atžvilgiu. Taip tyrėjas suformuluoja savąją hipotezę. Mokslas nebūtų mokslu, jei tyrėjas neturėtų patvirtinti hipotezės eksperimentais ar stebėjimais. Surinkęs pakankamai duomenų tyrėjas gali patikrinti ar jo hipotezė pakankamai gerai paaiškina duomenis ir ar jo hipotezės yra geresnė už galimas alternatyvas.

Vienas iš metodų tokiam patikrinimui yra kritinės vertės formalizmas [1], kurio rezultatai (hipotezės priėmimas ar atmetimas) priklauso nuo tam tikros tyrėjo pasirinktos patikimumo vertės (p-vertės). Dažnai tyrėjas negali laisvai pasirinkti šios vertės, nes skirtingose mokslo srityse egzistuoja savo tradicijos kokia p-vertė turėtų būti. Gyvybės moksluose dažnai užtenka, kad klaidos tikimybė būtų mažesnė už \( 0.05 \), o fizikoje dažnai girdėsime apie \( 5 \sigma \) tikslumą, kuris atitinka klaidos tikimybę mažesnę už \( 5.7 \cdot 10^{-7} \)).

Iš pirmo žvilgsnio šis metodas neatrodo turintys kokių nors ydų. Tačiau šios ydos iškyla šiuolaikinio mokslo kontekste – dažniausiai spausdinami darbai, kuriuose pranešama apie teigiamą, o ne neigiamą rezultatą. Šis metodas tuo tarpu yra paremtas tuo, kad kelios nepriklausomos mokslininkų grupės turėtų pakartoti tą patį tyrimą ir gauti panašius rezultatus. Tik tokiu atveju galima būtų atmesti galimas klaidas eksperimento schemose ir taip pat atsitiktinumo galimybę. Tačiau jei publikuojami tik teigiamą rezultatą pranešantys darbai, tai pirmoji grupė, kuri atsitiktinai viršys pasirinktą p-vertę, darbą atspausdins ir pasaulis pateiks klaidingų žinių.

Tikėtina, kad kiek geriau šią informacija perteikia Hank Green šiame SciShow vaizdo įraše. Kviečiu pasižiūrėti.

Norintiems daugiau techninių dalykų siūlyčiau užmesti akį į Nassim Nicholas Taleb sudėtą juodraštį [2].