Quest'anno ho introdotto il corso di "Data Analysis" ai miei studenti presentando la Fallacia di Massimo Cacciari, che ha a che fare con una"distorsione campionaria" tra chi era vaccinato e chi no, come osservata alcuni mesi fa - i vaccinati erano più anziani, quindi più a rischio, e per questo non confrontabili se non tenendone conto (in modo non del tutto banale).
L'altro giorno ho sollecitato i miei studenti a riflettere su un quesito ulteriore. Supponiamo che i dati mostrino che la percentuale di chi si ammala tra i vaccinati è superiore a quella tra i non vaccinati (nota: i dati dicono l'opposto, ma supponiamo). Supponiamo anzi di effettuare il confronto tra due gruppi, vaccinati e non vaccinati, paragonabili almeno per età, ed eventualmente per altre condizioni di rischio legate alla condizione di salute della persona. Non incapperemmo quindi nella "Fallacia di Massimo Cacciari" di cui sopra.
Potremmo concludere che i vaccini "non funzionano"?
No. Potrebbe ben essere che i vaccini funzionino, ma che i vaccinati, sentendosi più al sicuro, rischino di più. E, per quel che vale l'aneddotica, questo esempio è nato in una discussione a cena tra amici, tutti vaccinati, seduti attorno a un tavolo al chiuso e senza mascherina.
Ma attenzione: supponiamo il contrario, ovvero che lo stesso confronto di cui sopra mostri che ci si ammala di meno coi vaccini (e questo dicono con nettezza i dati). Possiamo concludere che essi funzionano? In un certo senso, anche in questo caso, no: non posso escludere a priori che siano i non vaccinati a comportarsi più imprudentemente dei vaccinati (che so, perché credono che il Covid sia un'invenzione), e che sia tale differenza nel comportamento medio dei due gruppi a determinare la loro propensione maggiore ad ammalarsi, e non i vaccini.
Per determinare se i vaccini funzionano, la strada maestra è quella degli esperimenti "controllati" ("Randomized Controlled Trial", o RCT), dove, tra l'altro, chi partecipa non sa se la puntura ricevuta era di vaccino o di placebo (proprio per evitare che modifichi il suo comportamento in seguito, inficiando l'inferenza causale). In un contesto non sperimentale invece... sono disponibili varie tecniche, tutte almeno un po' problematiche, per tener conto di cosa possa andare storto nell'inferenza di effetti causali (di un "trattamento", del vaccino, insomma), quando le condizioni dei "RCT" non sono verifcate.
Nel caso specifico, già sappiamo che i vaccini funzionano in seguito a tali "RCT", e tale conoscenza ora possiamo unire all'evidenza non sperimentale accumulata per tentare di affinare la nostra comprensione del fenomeno.
Il punto è, e ne segue l'istruzione agli studenti: dobbiamo raffigurarci tanti scenari che descrivano cosa può accadere: nella selezione, o autoselezione, del campione; nei comportamenti rilevanti e di come questi possano dipendere dall'essere, o non essere, nel campione. Anche pensare agli scenari non plausibili, e a volte volutamente bizzarri, aiuta a meglio afferrare la natura del problema.
Inoltre, pensare a scenari bizzarri, e a volte surreali, migliora il buonumore; ma questo è altro discorso che agli studenti non faccio.
Nessun commento:
Posta un commento