Respecto al primero, encontramos, entre otras, las cuestiones estadísticas sobre los estudios de caso único (V., statistical methods for single-case studies -profesor John R. Crawford)
Respecto al segundo, tomemos como referencias destacadas el artículo sobre el salmón muerto (BENNETT, C., MILLER, M., y WOLFORD, G. (2009), «Neural correlates of interspecies perspective taking in the post-mortem Atlantic salmon: An argument for multiple comparisons correction». Neuroimage, 47, S125), y VUL, E., HARRIS, Ch., WINKIELMAN, P., y PASHLER, H. (2009), «Puzzling High Correlations in fMRI Studies of Emotion, Personality, and Social Cognition».
Perspectives on Psychological Science, 3, 274-290.
[He hecho alguna referencia puntual en mi artículo "Neuroimágenes y Neurodisciplinas" (Daimon 2013)].
Los trabajos de William R. Uttal pueden ser también una referencia interesante, aunque controvertida.
[He hecho alguna referencia puntual en mi artículo "Neuroimágenes y Neurodisciplinas" (Daimon 2013)].
Los trabajos de William R. Uttal pueden ser también una referencia interesante, aunque controvertida.
- En su excelente contribución a la divulgación científica Sebastian Seung (Connectome, 2012) ha llamado la atención sobre el significado de ciertas correlaciones entre variables cerebrales y variables conductuales que pueden desembocar en interpretaciones tan llamativas como infundadas (v., especialmente, pgs. 19-21 y 24-25) [Hay traducción al castellano (2013)].
Por ejemplo:
Pg. 19: "Over the years, researchers have studied many more autistic children and found that their heads and brains are indeed enlarged on average -especially the frontal lobe, which contains many areas involved in social and linguistic behaviors.
Does that mean brain size is a good predictor for autism? [...] we sjould be careful not to commit a common statistical fallacy concerning rare categories".
"The media often report studies claiming accurate prediction of rare mental disorders based on some property of the brain. These studies usually turn out to be less impressive than they sound, because the accuracy is only for a balanced population, not for the general population".
Pgs. 20 y 21: "As with autism, the best-documented abnormality of the schizophrenic brain has to do with size. MRI studies have shown that overall brain volume is reduced on average by just few percentage points" (además, se han encontrado diferencias específicas en algunas partes del sistema ventricular y en el hipocampo) [...]. While it´s encouraging that some sort of difference has been found, this correlation is as weak as the statistical findinds reported for autism. Diagnosing schizophrenia for an individual using brain size, hippocampal size, or ventricular volume would be widly inaccurate".
Seung también señala la diferencia entre encontrar cierta correlación y establecer una relación de causalidad (una cuestión bien conocida en filosofía de la neurociencia y en filosofía de la mente).
- Uno de los aspectos más interesantes de la relación entre estadística y neurociencia lo encontramos actualmente en los intentos de comprender el funcionamiento del cerebro aplicando la probabilidad o la inferencia bayesianas (a partir del matemático británico Thomas Bayes), en particular en las nociones de "mente predictiva" (Jakob Hohwy) y "energía libre" (Karl Friston). Véase la entrada específica que dedico a esta orientación neurocientífica y filosófica.
- Ahora, algunas curiosidades sobre el fascinante mundo de la probabilidad (adaptado de Peter Donnelly en "TED talks").
1) Si lanzamos una moneda al aire un número de veces ¿qué patrón tardará más en salir de media "cara-cruz-cara" o "cara-cruz-cruz (o no habrá diferencia)?
2) Supongamos que tenemos un test para determinar si una persona tiene una enfermedad X con una fialibilidad del 99% (el test es correcto en el 99% de las ocasiones). Tomemos una persona al azar y apliquémosle el test. Supongamos que el resultado es positivo (el test dice que la persona tiene la enfermedad) ¿Qué probabilidad hay de que la persona tenga efectivamente la enfermedad?
[Para poder responder necesitaríamos saber, en primer lugar, si es una enfermedad frecuente o rara -y en qué medida lo es-. Si no lo he entendido mal, hay que barajar dos probabilidades distintas: una, la referida al test, y otra, la referidad a la población. Es decir, si aplicamos el test a 100 personas que SÍ tengan la enfermedad, el test debería acertar -es una media- en 99 ocasiones (dando, por tanto, un falso negativo: en una ocasión de cada 100 el test fallaría), pero ¿qué ocurre si aplicamos el test a un grupo de 100 personas que incluye enfermos y sanos en una proporción indeterminada?].
Siguiendo con las curiosidades (aunque solo indirectamente relacionadas con el tema de esta entrada, existe una conexión) Nassim Nicholas Taleb cuenta una anécdota sobre el uso de muestras y las conclusiones sobre los resultados. En este caso, la muestra corresponde a las células de un paciente (pero sospecho que incluso si todas las células del paciente pudieran ser estudiadas, y no solo un porcentaje, la falacia lógica persistiría):
"En cierta ocasión, me quedé desconcertado cuando un médico me dijo, después de un chequeo rutinario para detectar la posible existencia de un cancer: "Deje de preocuparse, tenemos pruebas de que está curado", "¿Por qué?", pregunté, "Hay pruebas de que no tiene ningún cáncer", fue su respuesta. "¿Cómo lo sabe?", pregunté. El médico contextó: "El escanograma es negativo". ¡Y aún sigue haciéndose llamar médico!" (El Cisne Negro. El impacto de lo altamente improbable, p. 105).
[El autor llama a este razonamiento la "falacia del viaje de ida y vuelta", con lo que quiere decir que hay una tendencia a considerar que determinadas afirmaciones aparentemente semejantes son intercambiables cuando en realidad no lo son. Por ejemplo, la falacia consiste en confundir la afirmación "casi todos los terroristas son musulmanes" con la afirmación "casi todos los musulmanes son terroristas". El error lógico afecta a la estimación de la probabilidad, en este caso a la probabilidad de que un musulman sea terrorista.
El ejemplo del médico corresponde a la que en lógica es conocida como "falacia ad ignorantiam"].
-Ver las referencias a este tema en Dehaene (2014) Consciousness and the Brain.
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