Falácia do atirador do Texas
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O Falácia do atirador do Texas (ou falácia de agrupamento ) ocorre quando os mesmos dados são usados para construir e testar umhipótese.
A falácia é uma falácia de imprecisão e um falácia informal .
Conteúdo
Explicação
| Uma maneira de fazer uma lista deprofeciasé[:] (1) Faça um monte de gente fazer um monte de profecias. (2) Espere e veja quais se tornam realidade. (3) Jogue todos os outros no lixo. (4) Compile sua lista de profecias que se cumpriram e desfile triunfantemente. |
| - / u / conversou |
O nome da falácia vem de uma parábola em que umTexanoatira sua arma na lateral de um celeiro, pinta um alvo ao redor do buraco da bala e afirma ser um atirador de elite. Embora a foto possa ter sido totalmenteacaso, ele faz parecer que realizou um ato altamente não aleatório. Na prática normal de tiro ao alvo, o alvo define uma região significativa e há uma baixa probabilidade de acertá-la ao atirar em uma direção aleatória. No entanto, quando a região de significância é determinada após a ocorrência do evento, qualquer resultado pode parecer espetacularmente improvável.
A falácia do atirador do Texas usa os mesmos dados para construir e testar uma hipótese. Uma hipótese deve ser construída antes que os dados sejam coletados com base nessa hipótese. Se um conjunto de dados é usado para construir uma hipótese, um novo conjunto de dados deve ser gerado (idealmente, de uma maneira diferente, com base nas previsões feitas pela hipótese) para testá-lo.
Exemplos
- Ofísico Richard Feynman Certa vez, começou uma aula sobre física estatística recitando o número da placa de um carro que vira ao entrar e perguntando aos alunos qual era a probabilidade de ele ter visto aquele número específico. A probabilidade, é claro, era muito baixa. Mas isso é verdade independentemente da placa de carro que se vê e, a menos que tenha um significado definido de forma independente, essa probabilidade não tem sentido.
- A rifa de um milhão de participantes foi sorteada e Joe foi considerado o vencedor. Depois, alguém aponta que as chances de Joe ganhar são de um milhão para um e, portanto, ele não poderia ter ganho aleatoriamente e deve ter trapaceado. Claro, as chances de qualquer outro ganhar também eram de um milhão para um, e essa pessoa poderia ter acusado todo mundo de trapaça. Porém, as chances de alguém ganhar são 100% garantidas. Nesse caso, Joe teve sorte. Alguém deve ter tido sorte.
Evolução 'aleatória'
Criacionistae design inteligente argumentos afirmam que as chances de umproteínamolécula formando 'aleatoriamente', ou umcélulaformando 'aleatoriamente' via abiogênese , ou o Universo formar 'aleatoriamente' no que vemos hoje são incrivelmente baixos e, portanto, deve ter sido projetado . Este argumento é extremamente falho, pois não reconhece que os processos físicos não são aleatórios, mas são guiados pelas leis da física,química, e eventualmente,biologia: evolução via variação eseleção natural.
No final de 2010, 'Sentindo o futuro: evidências experimentais de influências retroativas anômalas na cognição e no afeto', para psicologia papel porDaryl Bem, aparentemente forneceu evidências de precognição . Nos experimentos de Bem, um número pequeno, mas estatisticamente significativo de respostas dos sujeitos de teste parecia ser influenciado por condições que pareciammais tardenos testes. No entanto, Bem reconheceu formar algumas de suas conclusõesdepois deos testes, em vez de testar hipóteses fixas como qualquer aplicação rigorosa do método científico deve. Ele também afirmou que, antes de concluir e publicar sua pesquisa, 'esperei propositalmente até achar que havia uma massa crítica que não era um acaso estatístico'. Embora possa parecer lógico à primeira vista, esperar deliberadamente por tal 'massa crítica' na verdade significa interromper a pesquisa em um ponto em que os resultados parecem favoráveis às hipóteses, em vez de continuar por um número predefinido de experimentos antes de verificar os resultados gerais.
Young Earth pensando
Muito de criacionismo da terra jovem depende desta forma de depois disto raciocínio. Isso é mais claramente demonstrado emfundamentalista Cristãos'discussões de como o enchente criou estruturas geológicas . Suas ideias dependem da localização de dados e da construção de uma hipótese em torno desses dados, sem nenhum teste adicional dessas ideias após esta construção. Este é um exemplo claro deste particularfalácia.
Loucura
O fator de loucura é frequentemente um exemplo de uso popular: você encontrará inúmeros exemplos de pessoas online que vãogroselhaquando 20-30% das pessoas fazem algo de que o palestrante não gosta, ou até são pesquisadas como tendo uma opinião de que não gostam.
Medicina alternativa
Aqueles que argumentam a favor de Medicina alternativa costumam citar exemplos de medicamentos tradicionais (como a casca de salgueiro) ou seus derivados que foram incorporados à medicina tradicional, e recomendam que as pessoas mantenham um mente aberta sobre qualquer remédio que o médico esteja promovendo. Por exemplo, de acordo com umhomeopata:
| Aprendemos que certas ervas têm efeitos benéficos ao experimentá-las e transmitir a informação do resultado: puro evidência anedótica . Mas é assim que sabemos, por exemplo, que o cardo leiteiro é bom para o fígado e o espinheiro é bom para o coração. Nenhum estudo precisa ser feito. Aprendemos por meio da experiência e da anedota. |
Isso ignora, no entanto, todo a tradicional tratamentos que foram posteriormente cientificamente comprovados como ineficazes (ou francamente perigosos), e que também foram apoiados por evidências anedóticas. Ao longo da história, incontáveis remédios foram pensados eficaz para praticamente todas as doenças e, obviamente, isso significa que algumas dessas indicações serão verdadeiras apenas por acaso. Se você afirma que quase tudo é bom para dezenas de doenças, ou mesmo todas, e acontece quealgunsdesses remédios são bons paraum poucodas inúmeras indicações originais, esta é uma taxa de falha de previsão de bem mais de 99%. Os dois exemplos do autor sãoapanhar cerejas, e certamente não provam a validade de evidências anedóticas.
Aglomerados de câncer
Se você traçar incidências de Câncer ou outras doenças (não infecciosas) com pontos em um mapa, então o acaso dita que os pontos parecerão se reunir aleatoriamente em certos lugares, o que resulta em um número de ocorrências acima da média. Você pode ingenuamente esperar que os casos sejam distribuídos uniformemente se a condição ocorrer de forma puramente aleatória, mas na prática oilusão de agrupamentose intromete e uma distribuição totalmente uniforme é muito menos provável do que você poderia esperar. Portanto, é provável que ocorra um cluster, e quando você vê um cluster, há uma tendência natural de entrar em pânico e procurar uma razão pela qual as pessoas estão morrendo. Se você encontrar algo para culpar, o resultado pode ser uma condenação injustificada. Dois exemplos notáveis noReino Unidoocorreu com estudos sobre leucemia infantil em que o que provavelmente era um artefato estatístico foi confundido com outra coisa. No primeiro, um cluster foi descoberto perto do reator nuclear em Sellafield, e outro perto de um reator nuclear em Dounreay, embora não houvesse evidência de maiorradiaçãoníveis nesta área ou níveis mais elevados de leucemia em outras áreas perto de Sellafield, ou qualquer coisa que sugira um estatisticamente significativo relação causal - mas forneceu munição para aqueles que pensampoder nuclearé ruim. No segundo caso, um estudo de clusters de leucemia por E. G. Knox descobriu que eles tendiam a ocorrer perto de ferrovias, levando à hipótese de que envolviacombustíveis fósseis, embora seja provável que ele não tenha feito o controle adequado para o fato de que as pessoas tendem a morar perto de ferrovias, bem como para a ocorrência aleatória de aglomerados dentro da população: os aglomerados ocorrerão e eles estarão onde as pessoas vivem.
Esses exemplos foram complicados pelo fato de que as pessoas em um mapa não são distribuídas aleatoriamente, mas se agrupam em cidades (e perto de ferrovias). É provável que qualquer cluster esteja perto de algo interessante e potencialmente culpável (uma cidade, um grande empregador, infraestrutura de transporte, etc.), em vez de no meio do nada. Isso mostra que a falácia do atirador de elite do Texas combina com outras falácias, como a falácia do jogador eilusão de agrupamentoonde a má interpretação de dados aleatórios está envolvida e, claro, Correlação não implica em causa . Foi até sugerido que a leucemia infantil poderia ter um componente infeccioso que levaria a agrupamentos quando uma pessoa infectasse outras próximas.
Demarcação
Você não comete essa falácia se:
- calcular a probabilidade de um determinado evento após o fato com base em um critério que teria sido claramente significativo mesmo antes de o evento ocorrer.
- Teste novamente uma observação para determinar se o agrupamento anterior pode ter sido devido ao acaso.
