Il 22 settembre alle 11 tornerò in classe, corso in "Data Analysis". Ho deciso che inizerò proponendo agli studenti il "Caso del filosofo Massimo Cacciari", rappresentato da una delle "domande alla scienza" che giusto a ieri ha formulato riguardo ai vaccini Covid (*). Più che di domande si tratta di insinuazioni, e una semplice ricerca su Internet avrebbe consentito di trovare risposte autorevoli se non a tutte, a diverse. Ma ai miei studenti, di sei domande, sottoporrò solo l'ultima:
"6) [Risponde alla realtà o no] che in Israele e in Gran Bretagna molti dei decessi nell’ultimo periodo sono di persone che avevano già ricevuto la doppia dose è una fake news?"
A questa aggiungerò la mia:
Quale grave errore sta commettendo Cacciari, nel momento in cui, formulando la sua domanda, implicitamente ci informa di ritenerla rilevante?
Massimo Cacciari è vittima di una nota fallacia, e un corso in "Data analysis" (o statistica, per parlar come si mangia) ha il dovere di allenare gli studenti a smascherarla prontamente.
E' chiaro dove sta l'errore? Se si, bene, e fine. Se no, si veda sotto al titolo: "Distorsione da selezione del campione" (o in inglese: "sample selection bias").
Distorsione da selezione del campione
Supponiamo che la metà della popolazione sia vaccinata.
Supponiamo che si osservi che il 70% delle persone entrate in terapia intensiva nel corso dell'ultima settimana è vaccinata (nota: numero inventato). Quindi, la risposta alla 6a domanda di Cacciari è "SI" - si noti in particolare che 70% > 50%, e non solo sarebbero "molti", ma relativamente "di più" rispetto alla percentuale dei vaccinati.
Possiamo concludere che il vaccino "non funziona"? NO.
Il motivo: il 50% dei vaccinati non è stato scelto a caso, con una lotteria, ma (almeno in gran parte) seguendo un criterio di priorità, che dipende dalla vulnerabilità al Covid (dalla "probabilità di finire in terapia intensiva, se si è contratto il Covid", poniamo). Prima gli anziani, eccetera. Per cui, quel 70% di per sé non direbbe assolutamente nulla, e per trarre conclusioni circa l'efficacia del vaccino i dati vanno trattati in altro modo. La domanda di Cacciari è irrilevante, e punto.
Può apparire ovvio, ma il problema della "distorsione da selezione del campione", che così si chiama, a volte in un certo senso "si nasconde" e necessita di un occhio allenato per essere individuato. Ecco un altro esempio, forse un po' meno semplice del precedente.
Supponiamo di leggere sul giornale (come a volte capita) "La laurea vale "tot" Euro al mese", conto fatto confrontando lo stipendio mensile di giovani laureati (poniamo, a 30 anni), con giovani non laureati della stessa età.
Dov'è l'errore? E verosimilmente, il vero "valore" della laurea sarà più alto o più basso rispetto a quel "tot"? (**)
Suggerimento: qui la distorsione non è "da selezione", ma da "autoselezione" - che potrebbe esserci anche nel caso dei vaccini, essendo possibile che, poniamo all'interno di una certa fascia di età "autorizzata", si vaccinino con maggiore frequenza le persone che si considerano più vulnerabili.
Io ero rimasto all'idea che la filosofia dovesse un po' insegnare a pensare, ma avendo letto il filosofo Massimo Cacciari, ho capito di sbagliarmi.