Często słyszymy o eksperymentach. Mają one na celu zrozumienie świata. Jednak czasami eksperymenty są krytykowane. Szczególnie, gdy pojawiają się zarzuty o manipulacje.
Co to znaczy manipulacja w eksperymencie?
Wyobraź sobie, że chcesz sprawdzić, czy dana roślina rośnie szybciej przy użyciu specjalnego nawozu. Manipulacja w eksperymencie to jakbyś ukrywał pewne fakty lub zmieniał zasady gry, aby wynik był taki, jaki chcesz. To trochę jak oszukiwanie.
To naruszenie zasad etyki badań. Naraża wiarygodność całej pracy.
Przykładowo: Do wszystkich roślin w eksperymencie dodajesz nawóz...poza tymi, co mają służyć jako grupa kontrolna (do porównania). A później twierdzisz, że tylko rośliny, którym 'oficjalnie' dajesz nawóz, lepiej rosną. To manipulacja.
Selektywny dobór próby
Wyobraź sobie, że chcesz sprawdzić, który rodzaj czekolady jest najlepszy. Pytasz tylko osoby, które już lubią gorzką czekoladę. To tak, jakbyś już na starcie ustawił wynik.
Selektywny dobór próby oznacza, że wybierasz uczestników (ludzi, rośliny, cokolwiek!), którzy już są bardziej skłonni do dany wynik. To zakrzywia obraz.
To jakby wybrać tylko wysportowanych ludzi do testu szybkości. Wynik będzie prawdopodobnie inny niż gdybyś wybrał losową grupę.
Przykład: Badanie skuteczności nowego leku, w którym bierzesz pod uwagę tylko tych pacjentów, którzy dobrze zareagowali na wstępną fazę leczenia, ignorując tych, u których wystąpiły skutki uboczne.
Zniekształcanie danych
To jak rysowanie wykresu, gdzie skala jest specjalnie dobrana. Wykres ma wyglądać tak, jakby wzrost był ogromny, choć w rzeczywistości jest mały.
Zniekształcanie danych polega na zmienianiu, usuwaniu lub przedstawianiu danych w sposób, który wspiera z góry założoną tezę. To fałszowanie rzeczywistości.
Pomyśl o wadze, która zawsze pokazuje 2 kilogramy mniej. To też zniekształcanie danych.
Przykład: Usunięcie z badań wyników osób, które nie potwierdziły tezy, lub 'zaokrąglanie' pomiarów do najbliższej, bardziej korzystnej wartości.
Brak grupy kontrolnej
Chcesz sprawdzić, czy nowy sposób nauki jest lepszy. Uczysz tylko jedną grupę nową metodą i porównujesz ich wyniki z poprzednim rokiem (gdzie używano innej metody). Ale może w tym roku uczniowie byli po prostu lepsi?
Grupa kontrolna to grupa, która nie otrzymuje nowego czynnika (np. leku, metody nauki). Pozwala to na porównanie. Bez niej nie wiesz, czy zmiana jest wynikiem eksperymentu, czy czegoś innego.
Wyobraź sobie, że testujesz nowy nawóz. Musisz mieć rośliny, które go nie dostają, żeby wiedzieć, czy nawóz naprawdę działa.
Przykład: Testowanie nowej diety bez porównania z grupą, która odżywia się w standardowy sposób. Trudno wtedy ocenić, czy efekty są wynikiem diety, czy na przykład zmiany pory roku.
Publikacja tylko pozytywnych wyników
Masz kilka eksperymentów. Niektóre wyszły tak, jak chciałeś, a inne nie. Publikujesz tylko te udane.
Publikacja tylko pozytywnych wyników to ukrywanie wyników, które nie pasują do tezy. To tworzy fałszywy obraz rzeczywistości.
To jak opowiadanie tylko o swoich sukcesach, a ukrywanie porażek.
Przykład: Firma farmaceutyczna publikuje badania, które potwierdzają skuteczność leku, ale ukrywa te, które pokazują skutki uboczne.
Dlaczego autorom eksperymentów zarzucano manipulacje?
Powody są różne. Czasem to celowe działanie, aby coś udowodnić. Czasem to błędy metodologiczne wynikające z braku wiedzy lub niedbalstwa.
Czasem presja na wynik – np. grantodawcy oczekują konkretnych rezultatów. To może prowadzić do pokusy manipulacji.
Niezależnie od powodu, zarzuty o manipulacje poważnie podważają wiarygodność eksperymentu.
Jak rozpoznać potencjalną manipulację?
Zwracaj uwagę na:
- Czy opis metodyki jest dokładny i kompletny?
- Czy grupa kontrolna jest odpowiednia?
- Czy próba jest reprezentatywna?
- Czy dane są przedstawione w sposób jasny i obiektywny?
- Czy autorzy publikują wszystkie wyniki, czy tylko wybrane?
Pamiętaj, że krytyczne myślenie jest kluczowe. Nie wszystko, co czytasz, jest prawdą.
Analizuj, porównuj i zadawaj pytania.
