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Iniciado por cunthunter
Te lo repito por si aun no te has enterado: correlación no implica causalidad
Esto que a ti te parece "la mayor chorrada jamas escuchada" está universalmente aceptado y es de sentido común.
Inferir causalidad en base a una correlación es un argumento falaz. Esto es algo tan reconocido que esta falacia tiene hasta nombre propio: "Cum hoc ergo propter hoc".
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Ya, ya. Supongo que tu eres de los que niega que el tabaco produzca cancer o que las bombas atomicas fueron la causa de los canceres posteriores. Lo cierto es que de 350 seronegativos ninguno enfermo mientras que de los 365 seropositivos 136 enfermaron si tu no ves ninguna relacion deja al menos que otros juzguen si creen o no que la hay. Y te remito a lo que dije antes sobre lo que sucede cuando mueves las variables.
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Iniciado por cunthunter
Afirmaciones sin demostrar no son prueba de nada. Enlaza a esas estadísticas sanitarias y le echamos un ojo.
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Lo mas sencillo es que enlaces tu con el Centro Nacional de Estadistica y pongas las variables muertes por VIH y Tranfusiones por que no puedo enlazar un vinculo un resultado de la tabla pero te adjunto el resultado de cruzar tranfusiones y muertes por VIH en España:
1981 (-) 1982 (-) 1983 (2) 1984 (1) 1985 (1) 1986 (8) 1987 (20) 1988 (32) 1989 (31) 1990 (41) 1991 (44) 1992 (43) 1993 (30) 1994 (23) 1995 (23) 1996 (17) 1997 (18) 1998 (6) 1999 (10) 2000 (4) 2001 (13) 2002 (2) 2003 (4) 2004 (2) 2005 (4) 2006 (1) 2007 (2) 2008 (7) 2009 (2) 2010 (2)
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Iniciado por cunthunter
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Pues lo que dice ese enlace es precisamente señalar que el control se hace mediante un grupo de control que mantendria las variables normales frente a los grupos de estudio donde cambian las variables. O sea que si que se refiere a grupos de control:
"El control científico es una parte del método científico necesaria para comparar conceptos. Su finalidad es controlar tantas variables y atributos de los datos como sea posible, modificándolos de a uno por vez, para evitar confundirlos. En lenguaje llano, podríamos decir que un control permite al investigador afirmar que "dos situaciones eran idénticas hasta que se introdujo el factor X, por lo que este resultado debió ser consecuencia de éste".
Un ejemplo es el grupo de control de un ensayo clínico, cuya respuesta a un placebo se compara con la del grupo al que se ha administrado el fármaco de interés. Otro ejemplo, en este caso de un fertilizante para plantas, podría ser administrarlo a la mitad de un jardín pero no a la otra (grupo control), para ver el efecto que tiene el químico."