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# 15.2.7: Confirmación mediante pruebas

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Para probar científicamente tu hipótesis sobre el atún, necesitarías hacer algunas pruebas. Una prueba sería volver a comer el atún y ver si vuelve a causar los síntomas. Ese tipo de prueba puede ser peligrosa para tu salud. Aquí hay una mejor prueba: adquiere una muestra del atún y examínala bajo un microscopio en busca de bacterias que se sabe que causan los síntomas que tuviste.

Supongamos que no tienes acceso al atún. ¿Qué puedes hacer? Podrías preguntar a otras personas que comieron el atún: “¿También te enfermaste?” Sí, las respuestas harían que la correlación fuera más significativa. Supongamos, sin embargo, que no conoces a nadie a quien preguntar. ¿Entonces qué? La dificultad ahora es que aunque hayas comido atún antes de tener tus síntomas, ¿fue esa la única diferencia relevante? Probablemente también comió otra cosa, como papas fritas con catsup. ¿Podría haber sido este el problema en su lugar? Estarías saltando a conclusiones precipitadas para culpar al atún simplemente en base a que el atún se come siendo seguido por los síntomas; ese tipo de salto comete la falacia post hoc. En este punto simplemente no tienes pruebas suficientes para determinar la causa de tu enfermedad.

Reexaminemos esta búsqueda por la causa, pero a un nivel más general, una que brinde una visión general de cómo funciona la ciencia en general. Cuando los científicos piensan en el mundo para entender algún fenómeno, intentan descubrir algún patrón o algún mecanismo causal que pudiera estar detrás de él. Prueban ideas de la manera que el resto de nosotros nos probamos la ropa en una tienda departamental. No adoptan la primera idea que tienen, sino que están dispuestos a probar una variedad de ideas y compararlas.

Supongamos que usted, científico, ha descubierto lo que parece ser una correlación sospechosa e inexplicable entre dos fenómenos familiares, como el vómito y el consumo de atún. Dada esta correlación observada, ¿cómo se hace para explicarla? Hay que pensar en todas las explicaciones razonables consistentes con las pruebas y luego descartar tantas como pueda hasta que quede la verdad. Una forma en que se descarta una explicación cuando se recopilan datos confiables inconsistentes con ella. Otra forma es si notas que la explicación es inconsistente con las leyes científicas aceptadas. Si no puedes refutar las serias explicaciones alternativas, no podrás encontrar la verdad; el conocimiento de la verdadera causa te eludirá. Todo este engorroso proceso de buscar explicaciones y tratar de refutarlas se llama el método científico de justificar una afirmación. No hay manera más fácil de llegar a la verdad. La gente ha tratado de tomar atajos contemplando bolas de cristal, tomando drogas o contemplando cómo debería ser el mundo, pero esos métodos han resultado ser poco fiables.

La observación es pasiva; la experimentación es activa. La experimentación es un golpe en la naturaleza. Se trata de un intento activo de crear los datos necesarios para descartar una hipótesis. Desafortunadamente, los científicos a menudo no pueden probar los objetos que más les interesan. Por ejemplo, a los experimentadores interesados en si alguna droga potencial podría ser dañina para los humanos les gustaría probar a los humanos pero deben conformarse con los animales. Los científicos se meten en serias disputas entre sí sobre si los resultados de las pruebas en ratas, conejos y perros se transfieren a los humanos. Esta disputa es realmente una disputa sobre analogía; ¿la reacción del animal es análoga a la reacción del ser humano?

Los científicos suelen recopilar datos de una población con el fin de producir una afirmación general sobre esa población. El objetivo es obtener una muestra representativa, y es más probable que este objetivo se logre si el tamaño de la muestra es grande, aleatorio, diverso y estratificado. Sin embargo, nada de lo que hagas con tu procedimiento de muestreo garantizará que tu muestra sea representativa. Si estás interesado en hacer alguna afirmación sobre la naturaleza de los osos polares, incluso capturar a cada oso polar vivo y tomar muestras no garantizará que conozcas las características de los osos polares que vagaban por la Tierra hace 2 mil años. Confiar en el conocimiento previo sobre la falta de diversidad de la población puede reducir el tamaño de la muestra necesario para la generalización, y puede reducir la necesidad de un procedimiento de muestreo aleatorio. Si tienes un conocimiento de fondo bien establecido de que los electrones son todos iguales, puedes ejecutar tu experimento con cualquier electrón viejo; no te molestes en obtener electrones egipcios así como electrones japoneses.

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