La estadística como proceso social

Fuente: J. Krueger

Si su experimento necesita estadísticas, debería haber hecho un mejor experimento. ~ Ernest Rutherford

Muchos estudiantes de psicología (y lectores de Psychology Today ) odian las estadísticas, p <.05. Durante mi primer semestre de estudiar psicología en la Universidad de Bielefeld en lo que entonces era Alemania Occidental (1977), mis compañeros y yo aprendimos que habría dos cursos obligatorios de estadística, uno en el semestre II del año I y otro en semestre I del año II. La mayoría de mis compañeros de clase esperaban especializarse en psicología clínica o asesoramiento y pensaron que no, no podrían, y no deberían molestarse con las estadísticas. Las estadísticas, pensaban, se trata de números, matemáticas aplicadas y agregados desalmados. La psicología es (o debería ser, en su opinión) sobre las personas, y solo los individuos son personas reales. Estudiar estadísticas sería una pérdida de tiempo, especialmente para todos aquellos que aspiran a trabajar en el mundo de los encuentros uno a uno. Agregue la fobia matemática a eso y tendrá un potente cóctel de descontento y resistencia.

No me importó mucho en ese momento porque no tenía interés en ser médico o consejero. Vi que mi futuro en la psicología organizacional y las estadísticas parecían tener cierta relevancia allí. Así que pensé 'Adelante'. Y lo hicieron. El profesor Ulrich Schulz, que había llegado a Bielefeld desde Marburg, un bastión de la psicología cuantitativa, adoptó un enfoque sensato en la enseñanza. Puede que no haya sido la persona más accesible, pero lo consideramos duro y justo. Nos hizo profundizar en el mundo de Fisher, Kolmogoroff y Pearson. La desigualdad de Chebyshev arrojó una gran sombra sobre el semestre. El primer curso de estadísticas en particular fue tan exigente y demorado que bromeamos acerca de haber terminado en un programa de doble titulación en psicología y estadística.

Cuando se completaron los dos cursos de estadísticas y la mayoría de nosotros había aprobado, necesitábamos un tercer curso de métodos y un examen completo. Un tercer curso popular fue la "construcción de pruebas" de Wolf Nowack, que fue ligera en matemáticas pero sólida en la experiencia práctica. La "teoría de la prueba" de Mathias Geyer fue mucho menos concurrida, principalmente porque (creo) estaba firmemente arraigada en las matemáticas de Marburg. Mi propia actitud hacia las estadísticas y métodos mejoró gradualmente, no porque tuve problemas (o quizás por eso si la reducción de la disonancia jugaba un papel), sino porque pensé que las estadísticas podrían ser lo que podría hacer que la psicología sea dura y respetable. Muchas discusiones de seminarios fueron tan fluidas que parecía que cualquier punto de vista podía ser defendido. Con las estadísticas, pensé, las malas ideas podrían eliminarse.

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Un seminario sobre cognición social, organizado por Andrea Abele, trajo una perspectiva completamente nueva. Leemos la Inferencia Humana de Nisbett & Ross (1980), un tratado con una fuerza impulsora en algún lugar entre el Manifiesto Comunista de Marx y Engels y el Apocalipsis según Juan de Patmos. Canalizando el entonces reciente trabajo de Tversky & Kahnman sobre la heurística y los sesgos, Nisbett y Ross presentaron una nueva visión de la cognición social. Nuestras percepciones y juicios son fundamentalmente defectuosos, afirmaron, no porque seamos inertes o emocionales, sino porque no pensamos como estadísticos. De repente, lo que parecían ser dos mundos diferentes de psicología y estadística en el semestre II se fusionaron en uno, y las estadísticas lo dictaminaron. Las estadísticas establecen el estándar; proporcionó hipótesis sobre cómo debería pensar la gente, lo que luego podría rechazarse utilizando estadísticas. Para mí, este fue un momento decisivo. Había tropezado con un paradigma de investigación que hacía que la psicología fuera difícil en teoría (las estadísticas como norma) y en la práctica (las estadísticas como herramienta) y generaba una gran cantidad de fenómenos (errores e irracionalidades) que tenían tanto valor sorpresa en la conversación como prometer hacer que algo suceda (educar a las personas).

Desde entonces, como algunos de ustedes saben, mi entusiasmo por la escuela de heurística y prejuicios ha disminuido, principalmente porque me di cuenta de que su enfoque en la parte negativa del pensamiento heurístico descuida muchos de sus éxitos. Incluso se podría decir que esta estrategia de investigación produce su propio error sistemático. Podríamos llamarlo negligencia del éxito , donde el éxito se refiere a los juicios y decisiones adaptativos y gratificantes que se pueden hacer con el uso de heurísticas que no cumplen los criterios implacables de la racionalidad estadística.

Más importante aún, sin embargo, quedó claro que no hay 'estadísticas' en ningún sentido singular y conceptual. Existen, y siempre han existido, escuelas de pensamiento que compiten, incluso en conflicto, en el campo estadístico. Acuerdan muy poco, ni siquiera sobre el significado de su término fundacional: probabilidad. Sin duda, las estadísticas pueden funcionar muy bien dentro de una escuela en particular y dentro de un marco de referencia particular. Esto es cierto para muchos tipos de esfuerzos científicos. El trabajo experto dentro de la relatividad o dentro de la teoría cuántica puede arrojar ideas que son sorprendentes y útiles, incluso estéticas. Pero tan pronto como logras que los adherentes de estos paradigmas debatan suposiciones fundamentales, el paraíso (y la tranquilidad) se pierde (Felin, Koenderink y Krueger, 2016).

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Y aquí está mi punto (no es uno original): la selección del paradigma y el logro de cualquier apariencia de consenso entre los "expertos" es un proceso social. Si piensas en Kuhn, creo que Fleck, que era el Vordenker de Kuhn [predecesor de pensamiento]. Ludwik Fleck (austríaco, judío, polaco y maestro de la lengua alemana) acuñó la palabra ahora olvidada Denkstil , que es una forma de pensar, una forma de percibir y una forma de hacer preguntas. En manos de Kuhn, Denkstil se convirtió en paradigma. No importa, los estadísticos hacen suposiciones profundas sobre lo que varía: los datos o las hipótesis, y si la probabilidad es ob- o subjetiva, entre otros dolores de cabeza . Luego pueden acusarse unos a otros de ignorancia, cuando el caso es una falla en compartir las suposiciones centrales.

Últimamente, he vuelto al juego de pensar en estadísticas. Patrick Heck y yo escribimos un artículo sobre el valor heurístico de p en la inferencia estadística inductiva en Frontiers in Psychology . El valor de p , que es una probabilidad que se cae de la mayoría de las pruebas estadísticas, ha tomado mucho en su mentón porque no es perfecto. Nada está en el mundo de la inducción. Si no te gusta, realiza la reducción, aunque no aprenderás nada nuevo. Pero p tiene un valor 'heurístico'. En general, hace un trabajo bastante bueno, al tiempo que acepta un sesgo sistemático. En otras palabras, el valor de p se comporta como cualquier otra heurística psicológica.

Y entonces el círculo se cierra. Desde un momento en que las estadísticas proclamaban ser el camino real hacia la verdad y que la mente humana se involucró mejor con eso, hemos llegado a un momento en el que vemos que las estadísticas no pueden despegar con una psicología que proporciona energía y dirección.

Felin, T., Koenderink, J., y Krueger, JI (2017). Racionalidad, percepción y el ojo que todo lo ve. Psychonomic Bulletin & Review . Primero en línea, 7 de diciembre de 2016. DOI 10.3758 / s13423-016-1198-z

Krueger, JI, y Heck, PR (2017). El valor heurístico de p en la inferencia estadística inductiva. Fronteras en psicología . https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.00908

Nisbett, R. y Ross, L. (1980). Inferencia humana . Englewood-CLiffs, NJ: Prentice-Hall.