Сочинение на тему Подход нового ученого к нулевой гипотезе.

«Я думаю, что, как вы живете своей жизнью, вы находите исследование, которое звучит лучше всего для вас, и вы идете с этим». Это были слова, произнесенные Аль-Рокером перед более чем 4 миллионами зрителей на сегодняшнем шоу. Наука никогда не была направлена ​​на максимизацию прибыли для бизнеса. Она всегда была об использовании эмпирических доказательств, чтобы доказать или опровергнуть спорный вопрос.
Сегодня, когда ученые запустят проект, они начинаются с нулевой гипотезой. Это означает, что для ученых ответом по умолчанию является то, что теория ложна, и они должны убедить мир в противном случае с помощью четких результатов. Проще говоря, ученые пытаются опровергнуть их нулевую гипотезу. Следовательно, теоретически, получение отрицательного результата – технически хорошая вещь, которая не является провалом. Однако это не соответствует человеческой природе. Эта несовместимость привела к тому, что называется «предвзятостью публикации».

Это происходит из-за того, что ученые с меньшей вероятностью будут писать отрицательные результаты, поэтому с меньшей вероятностью будут публиковаться в журналах и с меньшей вероятностью попадут в остальной мир. СМИ не волнует, ничего не изменилось. Научные учреждения имеют ограниченные суммы денег и получают взрывы и потрясающие результаты, которые вызывают много освещения в прессе, что действительно полезно для вашей карьеры. Таким образом, существует такая стигма, что если вы получите отрицательный результат, вы каким-то образом потерпели неудачу. Ученые постоянно вынуждены публиковать статьи с постоянным финансированием и финансированием, а публикация помогает получать результаты, которые кажутся новыми и сюрреалистическими. Чтобы получить эти результаты, есть всевозможные способы, которыми сознательно или нет ученый, который хочет глубоко продвинуть свою карьеру, может подстроить свои исследования, он может изменить продолжительность своего обучения или сделать свою случайную выборку слишком маленькой, чтобы быть надежной или заинтересованной. в то, что называется «P Hacking». По сути, это сбор большого количества событий и переменных и изменение сгенерированных данных до тех пор, пока он или она не найдет что-то, что считается статистически значимым, но в действительности не имеет смысла. К сожалению, это наша вина в некоторой степени, потому что нам не нравится технический жаргон науки. Нет … нам нравятся забавные вещи, которые мы можем распространять на Facebook или Twitter. Здесь все становится негативным.