La ciencia trata de ser objetiva, de modo que sus resultados
sean independientes de intereses e ideologías, aunque tendríamos que admitir
que no resulta nada fácil. Con frecuencia los investigadores se ven tentados a
hacer todo lo posible para que sus resultados apoyen la tesis que defienden. Uno de los tipos de estudio más
frecuentes son los que van encaminados a aceptar la hipótesis nula, es decir, a
demostrar que no existen diferencias significativas entre dos grupos en alguna
variable determinada. Por ejemplo, imaginemos que el ministro Wert quiere
demostrar que el aumento de la ratio en
las aulas no influye sobre el rendimiento del alumnado. Para ello decide
encargar un estudio que compare a los alumnos escolarizados en centros similares pero con
distinta ratio (alta y baja). Pues bien, aunque Cohen (1988) explicó claramente
que nunca se puede aceptar sin ningún riesgo la hipótesis nula, el lenguaje
científico suele ser poco cuidadoso al respecto y se utilizan, demasiado a la
ligera, los resultados del estudio que confirman la aceptación de la hipótesis
nula como una prueba incontestable de la inexistencia de diferencias entre los
grupos. Además, y ese es el contenido de este post, algunos trucos podrían servir para inclinar la balanza hacia el
lado de la hipótesis nula.
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Afirma que no hay diferencias incluso si no se ha
realizado aún ningún estudio al respecto. Y si los hay ignóralos, no es tu
tarea buscar argumentos en contra. O trata de descalificarlos por alguna que otra razón..
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Oscurece la diferencia entre los dos grupos. Al fin y
al cabo ¿qué es una ratio alta o baja? Puedes elegir dos grupos que en realidad
no sean tan diferentes en su ratio, con lo que será más difícil que aparezcan
diferencias significativas.
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Compara los dos grupos en alguna variable irrelevante.
Por ejemplo, en lugar de evaluar las diferencias en rendimiento académico,
compara sus estaturas. O su afición al autoerotismo.
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No informes del tamaño del efecto cuando no surjan
diferencias significativas. Si las muestras son pequeñas es muy probable que
dichas diferencias no alcancen el nivel de significatividad, aunque tengan un
gran tamaño del efecto. Tampoco informes de las medias y desviaciones típicas,
para que nadie calcule dicho tamaño.
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Usa muestras pequeñas. Así sólo diferencias muy grandes
aparecerán como significativas. Si alguien crítica el pequeño tamaño de la
muestra usada puedes hacer referencia a la impersonalidad de las muestras
enormes y a los beneficios de la investigación cualitativa. Si la muestra es
muy grande, tal vez puedas establecer más de dos grupos en función de la ratio (muy alta, alta, media, baja, muy baja,…bajísima) y compararlos. Es probable que las
diferencias que resultaban significativas al comparar sólo dos grupos ya no lo
sean.
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Minimiza los resultados incómodos a favor de las
diferencias entre los grupos. Se puede argumentar que a pesar de ser
significativas estadísticamente, no lo son clínicamente, algo difícil de refutar.
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Usa el control estadístico para tratar de que
desparezcan las diferencias. Si, a pesar de todo, surgen diferencias en el
rendimiento académico del alumnado, siempre será posible encontrar algunas
variables que distingan a los dos grupos, además de la ratio, y cuyo control
estadístico haga esfumarse las diferencias. Por ejemplo, el nivel de conflicto
en el aula. Aunque resulte muy evidente que el aumento de la ratio conlleva una
mayor conflictividad, Wert siempre podrá argumentar que no es la ratio lo
que disminuye el rendimiento, sino la conflictividad, o el malestar del
profesorado, aunque ambos tengan una relación directa con la ratio, y las aulas
con ratio elevada y ausencia de conflicto y malestar docente solo existan en un
mundo feliz.
Naturalmente, todo lo anterior no
es sino una broma surgida del aburrimiento y la lectura de un trabajo de Walter
Schumm. Cualquier parecido con la realidad es pura coincidencia.
Imaginemos que el ministro Wert quiere... Imaginemos :-D
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