Le uova, la salute e il principio di falsificabilità
"Nessuna quantità di esperimenti potrà dimostrare che ho ragione; un unico esperimento potrà dimostrare che ho sbagliato".
(Albert Einstein, lettera a Max Born del 4 dicembre 1926)
Facciamo un test. Scriverò due affermazioni e voi mi direte quale delle due è la più scientifica.
1 Mangiare due uova al giorno non può aumentare i rischi per la salute. Lo dimostra il fatto che una signora che mangiava sempre due uova (crude) al giorno è vissuta fino a 117 anni (fonte).
2 Mangiare più di tre uova alla settimana fa male. Lo dimostra uno studio dell’Università del Canada, pubblicato sulla rivista scientifica Atherosclerosis, che analizzando 126 individui ha concluso che chi mangia più di tre tuorli alla settimana presenta un livello di placca carotidea equivalente, in misura di due terzi, a quella di un fumatore incallito (fonte).
Ora, quale delle due precedenti affermazioni ha maggiore fondamento scientifico? Segnatelo su un foglietto, appuntatevelo mentalmente e poi scrivetemelo nei commenti. Mi aspetto che molte persone risponderanno 2 e, come qualcuno può sospettare, si sbagliano.
Perché è più scientifica l’affermazione 1
Perché contiene un’osservazione (un soggetto che, a fronte di un certo tipo di alimentazione, ha vissuto un numero di anni superiori alla media della popolazione) che smentisce un’ipotesi (mangiare due uova al giorno aumenta i rischi per la salute).
Il discorso finisce lì. La medesima osservazione, infatti, non prova che mangiare due uova al giorno faccia bene; al massimo può supportare questa ipotesi, ma non la dimostra.
Viceversa l’affermazione 2 è la tipica affermazione che possiamo leggere su un quotidiano o su un blog. Suona come scientifica, ma non lo è affatto. Di fronte al nome di un’università straniera siamo tutti pronti a inchinarci e pensare che essi conoscano la verità, ma facendo questo perdiamo la nostra capacità di pensare, e di pensare in maniera scientifica.
Perché l’affermazione 2 è meno scientifica dell’affermazione 1
Perché l’osservazione in questione (tra 1262 soggetti, quelli che consumano più uova presentano una maggiore incidenza di placca carotidea) non dimostra l’ipotesi (consumare più di tre uova alla settimana fa male). Semplicemente, supporta questa ipotesi, ma non la *dimostra*. Piuttosto, smentisce la tesi opposta (consumare più di tre uova alla settimana fa bene).
I risultati delle osservazioni effettuate dai ricercatori canadesi non dimostrano un rapporto di causa ed effetto tra il consumo di uova e la dimensione della placca carotidea, mostrano una correlazione: tra coloro che adottano quel comportamento è maggiore l’incidenza di un certo fenomeno potenzialmente dannoso per la salute. Gli stessi ricercatori sottolineano che la loro analisi possono essere migliorati controllando il campione in base alle ore di attività fisica praticate (loro non l'hanno fatto).
Ma, alla fine della fiera, le uova fanno bene o male?
In base alle due osservazioni che abbiamo, la risposta è: consumare due uova al giorno non fa male e non fa bene alla salute.
Meraviglioso, non trovate?
In un mondo che si accapiglia per dimostrare la propria ragione e provare che coloro che la pensano diversamente si sbagliano, quelli che scelgono di aderire al pensiero scientifico non possono dare una risposta univoca che soddisfi gli uni o gli altri.
Semplicemente, coloro che si sentono votati al rigore della scienza, possono rispondere: “l’ipotesi per cui consumare due uova crude al giorno aumenti i rischi per la salute umana è confutata dalla dieta della signora più anziana d’Italia. Viceversa, l’ipotesi per cui consumare più di tre uova alla settimana faccia bene alla salute è smentita da una ricerca dell’Università del Canada. Non siamo ancora in grado di descrivere nella loro totalità gli effetti del consumo di uova sulla salute umana.”
E, aggiungo io, “confidiamo nella ricerca scientifica non per fornirci delle verità, ma per rimuovere sempre più errori dal nostro modo di pensare”.
Oggi ho trovato otto uova nel pollaio; sono quelle di ieri e di oggi. Ma comunque, non ne mangerò più di due al giorno! :-)
Foto di @cryptofarmer, post pubblicato inizialmente con l'applicazione busy.org
sul valore delle affermazioni della scienza ci sarebbe molto da discutere. Certamente, la correlazione di due fenomeni non implica un'etiologia causale (uno è la causa dell'altro) ma ne suggerisce fortemente la probabilità. Uno studio analogo venne fatto negli anni 80 sulla correlazione tra il fumo delle sigarette e l'incidenza del tumore ai polmoni. Mentre in un primo tempo tra i due fenomeni esisteva una semplice correlazione statistica, in seguito a uno studio diacronico su due campioni diversi di soggetti (un gruppo di fumatori e un gruppo di controllo di non fumatori) si fu in grado di stabilire una causalità quindi una correlazione di causa ed effetto e non una semplice incidenza statistica. Comunque molto interessante l'argomento che hai sollevato. Grazie
Grazie a te dell'interessante commento.
Da parte mia, trovo che questo sia il bello della scienza: la ricerca di un equilibrio tra il desiderio di sapere e la prudenza sui risultati che otteniamo.
Anche io sono contento di aver scritto su questo tema, perché oggi è diventato un punto che divide molto le persone (e forse anche tra di noi su Steemit): tra quelli che non credono più a niente (e credono alle teorie più fantasiose) e quelli che invece credono a ciò che viene pubblicato su una rivista scientifica come ad una verità rivelata.
NONONONONONONONONONONONO!! fiato finito
Caso: co-relazione LINEARE fra aumento della temperatura globale e numero di pirati nel mondo. Se dei dati, per fatalità del caso, si dispongono geometricamente come una linea retta lungo una serie di dati assunti come indipendenti, non suggeriscono quello che dici tu.
Esempi del caso precedente: https://www.sadanduseless.com/2015/09/crazy-stats/
Stresso nuovamente questo concetto: connessione e correlazione, in statistica descrittiva, significano due cose diverse. Inoltre la correlazione lineare rappresenta solo un caso particolare di correlazione o un tipo di configurazione geometrica della connessione.
sono caduta a terra. PUM!
Rimango dubbioso: l'affermazione 1 riguarda uno studio su un singolo soggetto, lo studio numero 2 riguarda un campione molto più ampio. È come dire che non si può affermare che fumare fa male perchè ci sono individui che non sviluppano problemi fisici. Eppure è risaputo che in media i fumatori sviluppano malattie e quant'altro. Le indagini vanno fatte su una grande classe di soggetti. Ovvio che presi singolarmente non hanno valore, è una media statistica. Per questo il fatto che la signora, pur mangiando uova, sia vissuta fino a 117 anni non è una prova che le uova non facciano male. Viceversa, vedo più affidabile lo studio canadese.
Capisco che tu rimanga dubbioso e che tu veda come più affidabile lo studio canadese.
Ti rimando però alla frase di Einstein che ho citato all'inizio: un solo esperimento può falsificare una ipotesi e una grande classe di soggetti non può dimostrare una teoria.
Le teorie sono indimostrabili in senso stretto, su questo siamo d'accordo. Dipende dai campi di indagine. In fisica per esempio, la teoria di Newton non è "vera", é stata inglobata nella teoria della Relatività, che a sua volta sarà inglobata in una teoria più ampia che spiega fenomeni attualmente non spiegabili. In questo senso basta trovare un fenomeno che non rispetta le previsioni fatte dal modello teorico per falsificare la teoria. Però in fisica è facile essere certi che un fenomeno non rispetta un modello perché é relativamente facile controllare le condizioni nelle quali il fenomeno stesso si verifica. Anche un solo esperimento, se fatto bene, può falsificare una teoria. (anche se vige il concetto di replicabilità dell'esperimento)
Quando si parla degli effetti di un alimento sulla salute la situazione si complica, perché ogni soggetto è diverso dall'altro. Così tu non dimostri che le uova non fanno male, al massimo dimostri che le uova non fanno male sulla signora di 117 anni. Per questo servono le indagini statistiche. Di nuovo, l'esempio del fumo. Fumare aumenta il rischio di sviluppare malattie. Lo indicano tutti i dati, non lo dimostrano, ma ci fanno essere ragionevolmente certi.
Sono indagini fatte su migliaia di soggetti. Però con un singolo soggetto non puoi affermare che le uova non facciano male in assoluto.
Quindi, le indagini statistiche mostrano che le uova fanno male alla salute, mentre l'esperienza della signora di 117 anni mostra che non fanno male a tutti.
Siamo al punto di partenza, o sbaglio?
Con un singolo soggetto posso esattamente affermare che le uova non fanno male in assoluto, nel 100% dei casi. E questa affermazione resta vera anche quando indagini statistiche su milioni di soggetti indicassero che l'alimento in questione sia dannoso nel 99% dei casi osservati.
Ok non fanno male a tutti, ovvio, ma mi sembra che tu stessi parlando in generale. Se voglio sapere se le uova fanno male in generale devo fare indagini statistiche, non posso basarmi su un singolo soggetto. Dire che sono non sono dannose perché una signora che le mangia ha vissuto fino a 117 anni non ha senso. Ci sono tanti fattori che influenzano la durata della vita delle persone. Chissà, magari senza uova sarebbe arrivata a 120 anni. Cioè tu metteresti in commercio un farmaco dopo un test su una sola persona? Direi di no, lo vuoi provare su tanti soggetti diversi.
Le indagini effettuate dai ricercatori canadesi invece suppongo che coprano un ampio spettro di popolazione, statisticamente significativo.
No, non stavo parlando in generale. Ho scritto:
Però la tua osservazione mi consiglia di aggiungere a quest'ultima frase: "...può supportare questa ipotesi, ma offrendo un campione non rappresentativo e non statisticamente significativo.
Ti sei addentrato in un argomento già viziato di suo.
Innanzitutto Einstein proveniva da un settore dove fino ad un secolo fa non integravano il concetto di probabilità, quindi lavoravano a dicotomie.
Hai proprio citato un campo, la statistica medica, dove la probabilità regna sovrana. Hai anche toccato un tipo di studi detti osservazionali, che in quest'ambito non godono di particolari apprezzamenti. Ad esempio un'azienda di farmaci non si sognerebbe MAI di fare uno studio del genere per spingere sullo sviluppo di un farmaco (per vari motivi), di fatti costruiscono degli esperimenti randomizzati, controllati. Gli studi osservazionali non risultano per nulla controllati e non randomizzati come altri studi. Continuando sul caso farmaceutico, esistono istituzioni che replicano gli esperimenti, con criteri particolarmente stringenti, in modo da limitare il più possibile errori di metodo. Non a caso il rilascio di un farmaco sul mercato richiede decenni.
In statistica medica si limitano i difetti noti degli studi osservazionali con, ancora una volta, le revisioni o meta-analisi degli studi osservazionali. Ad esempio una meta-analisi parecchio corposa che conosco, conclude che mangiare carne aumenta del 50% l'insorgenza di alcuni tipi di tumore. Però nei vari studi della meta-analisi si trovano persone che fumano, che si drogano, etc. (anche nei vegani e vegetariani).
Lo voglio risottolineare: occhio ad usare la logica matematica al di fuori della logica matematica o in pochi altri campi dicotomici (tipo la fisica fino alla meccanica Newtoniana da quanto neso). Il mondo funziona per lo più a probabilità.
Innanzitutto, non è vero che lo studio che ho citato nell'affermazione 2 sia uno studio che non gode particolari apprezzamenti: forse non lo apprezzi tu, ma è stato pubblicato da una rivista scientifica proprio perché rispondeva a degli standard scientifici soddisfacenti.
Non è neanche vero che non si tratti di un'osservazione non controllata: non riesco ad accedere all'articolo nella sua interezza, ma dall'abstract leggo che, sì, il campione è controllato per età e per sesso.
Il punto essenziale su cui la pensiamo in maniera diversa, comunque, è un altro. "Il mondo funziona per lo più a probabilità".
E' vero quello che dici: come negli ultimi 30+ anni mi sono svegliato al mattino dopo aver dormito, così è probabile che domattina mi risveglierò.
Oppure no.
Ecco, quando io guardo come funziona il mondo e la vita, trovo tanto interessanti gli "oppure no" quanto le probabilità di cosa è successo fino adesso.
Sto parlando della tipologia di studio, non dello studio singolo.
Sì, ma il mio punto è più generale: la scienza non può mai "provare" in senso stretto qualcosa, può soltanto confutare ipotesi.
Questo punto viene spiegato bene in questo articolo della National Science Teachers Association, intitolato "A Gentle Reminder that a Hypothesis is Never Proven Correct, nor is a Theory Ever Proven to Be True".
Capiscimi, non è per screditare gli scienziati, ma per avere un maggiore dominio nel nostro modo di pensare critico e per essere noi stessi più scientifici nel nostro modo di esporre le nostre ricerche.
Mi sa che stai mischiando varie cose. Un conto parlare di leggi, un altro di teoremi, un altro di studi osservazionali, un altro ancora di modelli di previsione.
I teoremi rappresentano verità sacrosanta dal mio punto di vista. Per chi non si trova d'accordo non mi interessa più di tanto. Per chi non si trova d'accordo e riesce a smontarli, danno anche premi piuttosto sostanziosi. Ma col passare del tempo le dimostrazioni a nuovi teoremi tendono ad andare oltre le capacità di un singolo uomo.
Mi ripeto ancora una volta: occhio ad usare il concetto di vero della logica matematica, usato nei teoremi, in altri campi.
Perché adesso parli di teoremi quando né io, né gli articoli che ho citato ne parlano?
Mi ripeto ancora una volta anche io, citando il post di cui sopra:
Per questo motivo è più scientifica un'affermazione come la 1, che usa un dato per negare un'ipotesi, piuttosto che la 2, che usa i dati per provare una ipotesi - perché i dati non possono mai provare un'ipotesi, possono o supportarla o confutarla.
Non voglio insistere. Concludo dicendo che secondo me stai facendo di tutta l'erba un fascio.
Parafrasando la frase con cui inizia l'articolo: nessuna quantità di parole potrà dimostrare che ho ragione, un solo post ben argomentato potrà dimostrare che ho sbagliato.