¿Es éticamente incorrecto manipular las estadísticas (“elegir,” ignorar o falsificar deliberadamente los números) y luego publicar y publicar esa información o usarla en un informe / ensayo / artículo?

Answer 1

Como alguien que se ocupa de datos y estadísticas, diré que no es ético manipular datos y presentarlos como algo de lo que no es representativo.

Especialmente cuando se trabaja en un campo no científico que trata con datos y estadísticas, el área gris es bastante pronunciada. Las personas usan estadísticas para reforzar posiciones / conclusiones ya establecidas o para beneficio personal.

Intento no hacer esto, pero a veces es inevitable. Particularmente, cuando los datos no son concluyentes (con bastante frecuencia, en realidad), debe interpretar esos datos y, cuando lo haga, casi siempre será ventajoso para usted, consciente y inconscientemente. Por eso digo que es inevitable. Los datos son fáciles de manipular porque los datos no son reales. Se recopila de una fuente real, pero los datos en sí no son reales. Como tal, se puede convertir en lo que se desee. Es extremadamente susceptible al sesgo en todas las etapas, desde la recopilación hasta la interpretación y la presentación.

Sí, es muy poco ético y sí, es inevitable. Como tal, tenga cuidado con las personas que presentan datos pero no están dispuestas a defender esos datos. Muchos datos de ciencias sociales, cultura pop y justicia social son particularmente culpables.

Answer 2

La respuesta es sí a todas las preguntas. La ciencia que hagas debe ser objetiva y carente de prejuicios personales. La manipulación de las estadísticas solo porque no coinciden con sus predisposiciones es simplemente inaceptable en el mundo de la ciencia. Dicho esto, las estadísticas modificadas continúan siendo el mayor dolor de cabeza para la comunidad científica y se deben hacer más esfuerzos para eliminar la ciencia fallida antes de que se publiquen y para retractarse de los artículos cuando haya evidencia de tal mala práctica disponible.

Answer 3

Sí, y (como probablemente haya encontrado) la academia está llena de tales prácticas. Vale la pena una visita rápida a Retraction Watch: seguir las retracciones como una ventana al proceso científico para ver a qué me refiero.

Desafortunadamente (como los filósofos han sabido por siglos) la verdad rara vez es pura y nunca simple, pero los investigadores (especialmente en los campos científicos) enfrentan una expectativa constante (reforzada monetariamente) de producir ‘avances’ que de repente y milagrosamente traen claridad y progreso.

Hay un viejo adagio terrible que estoy seguro de que la mayoría de la gente ha escuchado: “hay mentiras, hay malditas mentiras y hay estadísticas”. He escuchado a más de un astuto asesino de números decir ‘sí, tengo los datos, pero ¿qué quieres que muestre?’.

Estoy casado con una estadística encantadora y brillante. Ella (por definición) nunca se equivoca.

Answer 4

¿Es éticamente incorrecto:

1. Estadísticas Cherry Pick para apoyar una hipótesis y / o una conclusión.
2. Ignore otras estadísticas que contradicen una hipótesis y / o una conclusión.
3. Falsificar deliberadamente los números.

¿Y luego publicar y publicitar esa información o usarla en un informe / ensayo / artículo?

No solo es éticamente incorrecto, sino que podría tener consecuencias muy graves y podría terminar en el tribunal enfrentando cargos de fraude y ser demandado por los daños causados ​​por su informe falso.

Si un empleador lo está presionando para que haga esto, ¡no lo haga! y renunciar de inmediato. Si dobla su engaño, se descubrirá y su empleador renunciará a todo conocimiento de su culpa. Terminarás destruyendo tu carrera y muy probablemente toda tu vida.

Answer 5

En teoría, sí, pero …

1. Es casi imposible de evitar. No es posible que muestre todos los números y, a menudo, seleccionará los que hacen la imagen más clara. Por ejemplo, es mucho más claro limpiar los datos de cualquier sesgo técnico que sepa que existe en lugar de discutirlo en detalle. Esto le da el espacio en el documento para discutir las cosas más importantes, lo que hará que sea más probable que su documento sea aceptado.
2. Es igualmente imposible evitar ignorar las estadísticas. Todos tenemos solo una cantidad limitada de tiempo y la revisión iluminada no es la favorita de todos.
3. sucede a menudo como un accidente. El análisis de datos a menudo se realiza con scripts escritos de forma descuidada que a menudo contienen errores. Cuando los números se ven muy bien, es muy tentador no mirarlos demasiado de cerca.

Al igual que con muchos problemas éticos, no hay una línea clara.

La única línea clara que existe es: decirle a alguien más que haga algo de esto.

Answer 6

Todo esto está mal. Las personas involucradas en esto están buscando la imagen de que tienen razón: la verdad sea condenada.

Hace unos años, me encontré en un lugar donde tenía que tener un excelente dominio de las estadísticas básicas y estar algo familiarizado en el nivel intermedio. Descubrí que me encantan las estadísticas.

Masajear los datos y el análisis es bastante común, pero es bastante fácil de detectar y separar. Me encontré con este problema la semana pasada revisando un artículo con algunos nuevos estudiantes de posgrado que estaba a punto de hacerles entender el problema desordenado (y muy real) que el autor obligó a dejar de considerar.

Más personas deberían pensar críticamente y hacer más preguntas.

Answer 7

Sí.

Un informe / ensayo / artículo sesgado no es realmente factual. Se basa en la opinión. Si engañas intencionalmente a la gente, está mal. Debe intentar ayudar a las personas con hechos y estadísticas. Por eso se llaman hechos. Son verdades Al sacarlos de contexto o manipularlos, puede ser correcto en algún nivel, pero en realidad está mal hacerlo y no lo haría personalmente.

También depende de la circunstancia. ¿Es esto para una asignación escolar menor, o para una legislación que cambia la vida o manipulación política? Es mucho más peligroso (el público en general) mentir sobre las transmisiones de ETS y manipular esos hechos en lugar de manipular los hechos sobre el cultivo y la agricultura del banano. Solo un ejemplo, pero es situacional hasta cierto punto, pero todo está en una escala variable de “meh” a “Estás podrido y estás engañando a la gente”

Answer 8

En realidad, hablé con un periodista y me explicó cómo lo ve: cree que está moralmente justificado manipular estadísticas (y todo otro tipo de noticias) si el efecto de esa manipulación es noble. Por ejemplo, manipularía estadísticas para mostrar a los inmigrantes bajo una luz positiva para que los neonazis no ataquen a los inmigrantes. O podría elegir noticias para apoyar a un político que él cree que actuará más humanista. Si bien no apoyo esa opinión, es una perspectiva que debe tenerse en cuenta. El objetivo justifica los medios, él cree. Simplemente creo que los jounralistas tal vez no estén lo suficientemente calificados como para ver los resultados de sus acciones a largo plazo.

Answer 9

Ciertamente … pero vemos que sucede todo el tiempo en estos días, frecuentemente distribuido ampliamente por los llamados medios alternativos que a menudo no respetan ningún nivel de estándares periodísticos.

Las estadísticas imperfectas como suelen ser, pueden ser útiles para centrar la atención en desafíos reales.

Las estadísticas falsas o distorsionadas son una distracción de enfocarse en la dirección correcta en campos complejos importantes como la investigación del cáncer.

Me viene a la mente “Los teléfonos móviles causan cáncer” respaldados por estadísticas distorsionadas.

Answer 10

No es ético si pretendes ser un científico, arruinará tu reputación y probablemente tu carrera si te pillan haciéndolo. Sin embargo, es por lo que se les paga a los agentes políticos y, dado que la mayoría de los periodistas no pueden entender los argumentos estadísticos, repiten y publicitan lo que les dice una “fuente”. A menos que lea revistas profesionales, rara vez verá datos que no hayan sido manipulados para respaldar una opinión política.