"Selezionare particolari aspetti" vuol dire che si trascurano altri aspetti
e chiedo a Salar se non si può applicare al suo discorso sulle tipologia di statistiche.
Falsare dati significa non dire cose false di per sé ma omettere alcuni aspetti. Questo dicevi suppergiù? E se è così, mi spiegate cosa c'è di diverso nel voler verificare le fonti per verificare quali aspetti sono stati omessi e qual è quindi la valenza politica che gli si vuol dare? (questo dicevi Zagaro?)
Poi magari c'è anche qualcuno che sa di più sulla differenza fra modellizzazione matematica e statistica matematica.
Io non sono un esperto di statistica,ma mi rendo conto di quando si sta tentando di ciurlare nel manico.
Ci sono parecchi modi di mentire con la statistica,la modellizzazione può essere uno di quelli,(che peraltro non conosco bene)ma io mi soffermavo su un aspetto diverso,più banale,l'utilizzo del dato grezzo in sè,senza la divisione in classi...
Ti faccio un esempio:
era uscito uno studio che studiava la mortalità per tumore,e per incidenti tromboembolici nelle donne che prendono ormoni in menopausa
Questo studio ha evidenziato incrementi nella frequenza di tumore,e di incidenti cardiovascolari,così ha creato panico,e più nessuna donna ha voluto prendere la terapia ormonale,tuttavia è stato un cattivo studio,perchè?
Perchè non divideva le donne per classi d'età.
Una metanalisi successiva si è presa la briga di dividere le donne in classi d'età,e ci si è resi conto che per le donne che prendono estrogeni da 1 a 5 anni dalla menopausa il rischio di tumore è invariato,mentre invece dal punto di vista tromboembolico l'estrogeno era addirittura protettivo...
Per chi invece iniziava la terapia per esempio 10 anni dopo la menopausa i rischi sì allora si evidenziavano.
Diciamo che l'errore del gender gap è più o meno lo stesso,fa il mischione non divide per classi e prende dati grezzi.
