PsihologieSondajele cu apelare telefonică sunt un exemplu de auto-selecţie. Oamenii se selectează singuri pentru sondaj atunci când decid să sune. Un astfel de sondaj ar fi înclinat către oameni cu păreri ferme, iar acestea ar putea diferi în funcţie de program sau de reţea.

 

 

 

 

 

Introducere în psihologie. Cuprins
(Cap.1: Psihologie şi ştiinţă) - (Partea a IV-a: Cercetarea bazată pe observaţie şi experimentală) - Problema auto-selecţiei


Un sondaj telefonic de-al CNN-ului produce în mod normal rezultate foarte diferite de cel al lui Fox News. Dacă populaţia ţintă este reprezentată de ”toţi alegătorii”, rezultatele niciunuia dintre sondaje nu ar putea fi considerate drept reprezentative. Niciunul nu se bazează pe un eşantion aleatoriu din rândul alegătorilor.

Grupurile naturale ca populaţii auto-selectate. Ce este auto-selecţia? Necesită ea o decizie conştientă?

Termenul de ”auto-selecţie” nu înseamnă neapărat că oamenii se oferă voluntar să fie într-un grup, aşa cum se întâmplă în cazul unui sondaj cu apelare. Nu implică faptul că oamenii ”au decis” să facă parte dintr-un grup sau că sunt conştienţi de apartenenţa la grup. Un grup auto-selectat este pur şi simplu un grup care apare în mod natural. Iată câteva exemple de grupuri auto-selectate.

1.    Adolescenţii de 16 ani
2.    Oamenii care cumpără Coca-Cola
3.    Stângacii
4.    Mamele de gemeni
5.    Cetăţenii italieni
6.    Dependenţii de heroină
7.    Roşcaţii
8.    Fanii echipei Yankees
9.    Studenţii în anul doi ai unei facultăţi private

Observaţi cum fiecare dintre aceste grupuri este definit de o singură caracteristică, chiar dacă oamenii au în general multe caracteristici. Pentru fiecare dintre grupurile de mai sus (şi pentru orice alt grup format în mod natural), s-ar putea probabil crea o listă lungă de caracteristici pe care tind să le aibă în comun. O cetăţeancă italiană ar putea tinde să fie brunetă, să gesticuleze în timp ce vorbeşte, să aibă o preferinţă pentru mâncărurile cu usturoi, să utilizeze sistemul metric şi orice număr de alte caracteristici care alcătuiesc împreună stereotipul italianului (sau al europeanului sau al omului). Ca toate stereotipurile, nu i s-ar potrivi fiecărui italian, însă ar conţine şi ceva adevăr. Cercetarea observaţională ar putea adăuga listei multe alte trăsături de-al italienilor.

Până acum, toate bune. Ai putea lua un eşantion aleatoriu de italieni şi acesta ar fi reprezentativ. Statistica ţi-ar putea spune cât de exact ar trebui să fie eşantionul tău, astfel încât să-ţi poţi prezenta rezultatele inclusiv cu eroarea de eşantionare. De exemplu, ”85% dintre italience sunt brunete în mod natural, ±3% ” (ceea ce înseamnă că există o probabilitate de 90% ca adevăratul procent să fie între 82% şi 88%). Atâta timp cât concluziile tale sunt pur descriptive, nu există nicio problemă. Dar dacă presupui că faptul de a fi italiancă te face să fii brunetă, faci în mod evident o greşeală de logică. Simplul fapt că părul închis la culoare este strâns legat de originea italiană nu înseamnă că o ”nouă” italiancă(fie originară de acolo, fie imigrantă) va fi neapărat brunetă. Aici intervine gândirea critică. Când oamenii interpretează cercetarea observaţională, ei tind să se concentreze asupra caracteristicii folosite pentru a eticheta un grup. Oamenii tind să nu ia în considerare toate celelalte caracteristici care se potrivesc grupului. Atunci când cineva trage o concluzie pe baza cercetării, poate ignora toate celelalte corelaţii ale apartenenţei la grup. Cineva ar putea avea 16 ani, ar putea fi stângaci şi, de asemenea, fan al echipei Yankees. Într-adevăr, aceeaşi persoană ar putea aparţine mai multora din grupurile de mai sus.

Atunci când un grup este descris de date observaţionale, ce fel de variabile ar putea explica tiparele?

Oamenii care răspund sondajelor de opinie ale celor de la CNN  sunt ”selectaţi” de comportamentul lor, de originea lor, de poveştile lor de viaţă sau de alte circumstanţe. Asemenea grupuri nu constituie eşantioane aleatorii şi nu ar trebui considerate drept reprezentative pentru populaţii mai mari. Atunci când cercetătorii adună date de la un grup care apare în mod natural(orice grup – al cântăreţilor de country, al politicienilor, al oamenilor care trăiesc în munţi, al oamenilor care mănâncă sănătos, al oamenilor care iau un anumit medicament, nu contează) rezultatul este un eşantion auto-selectat. Orice variabilă care are legătură cu apartenenţa la grup ar putea explica acele caracteristici observate la un asemenea grup. Iată câteva exemple.

Exemplul 1: Definirea unui grup pe baza a ceea ce consumă. Să presupunem că eşti un student ce se specializează în sănătate publică. Decizi să examinezi pentru un proiect efectele unui cunoscut remediu din plante împotriva durerilor articulare: o combinaţie de glucozamină şi condroitină. Realizezi un chestionar în care îi întrebi pe oameni (aleşi la întâmplare dintr-o carte de telefoane) despre vitaminele şi suplimentele pe care le iau zilnic. Cu siguranţă 13% din eşantion va lua suplimente cu glucozamină/condroitină.

Examinezi datele acestui grup, iar inima îţi sare din piept, pentru că descoperi unele tipare alarmante. Grupul este mai puţin sănătos decât media. Înainte să tragi vreo concluzie, totuşi, îţi aminteşti de cursul de psihologie introductivă şi de conceptul de auto-selecţie, aşa că te gândeşti ce factori s-ar putea corela cu decizia de a lua acest supliment. Apoi îţi dai seama de mai multe lucruri...

1.    Grupul a ales să ia suplimente alimentare; poate a simţit că ceva era în neregulă. Grupul ar putea de asemenea să includă mai mulţi ipohondri care tind să se plângă că au simptome somatice.  
2.    Acest grup a ales glucozamina/condroitina, care sunt recunoscute pentru că ameliorează durerile articulare. Este probabil să aibă deja dureri articulare, aşa că mai mulți oameni din acest grup ar putea avea artrită.
3.    Oamenii mai în vârstă tind să fie mai obsedaţi de sănătate, aşa că un grup care ia glucozamină/condroitină ar putea fi mai în vârstă decât un eşantion aleatoriu din rândul populaţiei.
4.    Acest grup a cumpărat un supliment care a fost ”demascat” sau nerecomandat de mai multe ori de studii medicale de încredere. Poate că este mai puţin educat sau mai puţin informat decât majoritatea oamenilor (şi am putea continua...)

De fapt, am putea continua la nesfârşit. Numărul caracteristicilor distinctive ale acestui grup este limitat doar de imaginaţia noastră. Orice ”tipare alarmante” pe care le observi la nivelul datelor tale ar putea să nu fie cauzat de glucozamină şi condroitină; ar putea să se datoreze unuia dintre factorii de mai sus sau unui alt factor la care nu te-ai gândit.

Efectele pozitive, la fel ca şi cele nocive, pot fi deduse în mod eronat pe baza eşantioanelor auto-selectate. În timpul anilor 1990 şi 2000, multe vitamine şi suplimente alimentare erau descrise ca fiind benefice. Acestea includeau antioxidanţi, megadoze de anumite vitamine, hormoni umani de creştere şi o varietate de remedii pe bază de plante. În mod normal, sondajele arătau rezultate pozitive la oamenii care luau suplimente.

Cu toate acestea, când oamenii sunt împărţiţi la întâmplare în două grupuri, dintre care doar unul ia un supliment adevărat, suplimentele nu par niciodată să producă efecte benefice. De ce arată sondajele efecte pozitive, iar experimentele controlate arată efecte negative sau inexistente? Eu cred că oamenii care caută aceste suplimente sunt mai atenţi la problemele de sănătate în general, aşa că au mai mare grijă de ei înşişi. Ei atribuie(în mod eronat) starea lor bună de sănătate unora dintre pastilele pe care le iau. Atunci când se realizează controale mai atente, efectele dispar, deci acesta este un exemplu de rezultate care se diminuează odată cu replicările repetate.   

Exemplul 2: Definirea unui grup pe baza stilului de viaţă. Una dintre rudele tale doarme cu nou-născutul ei. Medicul ei îi atrage atenţia că studiile au arătat că există un mai mare risc de moarte infantilă la asemena persoane. Punându-ţi şapca de gândit, începi să găseşti factori(variabile) care s-ar putea corela cu decizia de a dormi în acelaşi pat cu un bebeluş. Realizezi rapid că femeia care doarme cu bebeluşul ei este cel mai probabil...

1.    Săracă(cineva care trăieşte la înghesuială sau care are un apartament ori o casă foarte mică nu are cel mai probabil o cameră în plus pe care să o consacre copilului)
2.    Singură sau divorţată (prezenţa unui soţ în pat ar determina probabil culcarea copilului altundeva)
3.    Dependent de vreo substanţă (cineva a cărui viaţă este dezorganizată sau haotică ar putea dormi cu un bebeluş pur şi simplu pentru că nu şi-a făcut alte planuri)

Alte posibilităţi ar putea fi găsite cu puţină imaginaţie. Totuşi, chiar şi acestea trei ar putea explica de ce este probabil ca mai mulţi bebeluşi care dorm cu mamele lor să moară. O altă posibilitate neplăcută, dar realistă este aceea că criminalitatea sau infanticidul intenţionat ar putea surveni mai des în cazul unor astfel de populaţii. De fapt, un studiu chiar a sugerat că bebeluşii care dorm cu părinţi alcoolici riscă mai mult să fie sufocaţi(accidental sau nu... oamenii pretind întotdeauna că a fost un accident).

Niciuna dintre aceste posibilităţi nu poate fi eliminată. Aşadar, o descoperire de genul ”bebeluşii care dorm cu părinţii lor riscă mai mult să moară” ar putea arăta de fapt că educaţia precară, veniturile mici, criminalitatea sau alcoolismul sunt factori de risc pentru bebeluşi.

Asemenea probleme sunt puse în discuţie de fiecare dată când un grup care apare în mod natural este studiat folosind cercetarea observaţională. Tentaţia este întotdeauna să atribui tiparele interesante găsite la nivelul datelor apartenenţei la grup. Cu toate acestea, adevărata explicație pentru orice tipar găsit ar putea fi orice care se corelează cu apartenenţa la grup.

Cum pot cercetătorii să se descurce cu problema eşantioanelor auto-selectate, în situaţii în care eşantionul va fi întotdeauna auto-selectat? Auto-selecţia va fi întotdeauna o problemă atunci când cercetătorii studiază dieta, obiceiurile de viaţă, etnicitatea sau alte caracteristici care nu pot fi atribuite aleatoriu într-un experiment. Cea mai bună soluţie este, în majoritatea cazurilor, să se măsoare toate variabilele considerate drept importante, iar apoi să se facă o analiză mutlivariată (i.e. să se observe efectele fiecărei variabile separat şi împreună).

Asta ar putea să scoată la iveală, de exemplu, că atunci când membrii familiei sunt la acelaşi nivel în termeni de statut marital, venit şi educaţie, faptul că bebeluşul doarme cu părinţii nu mai prezintă niciun risc. Deşi o tratare a cercetării multivariate depăşeşte sfera unei cărţi de introducere în psihologie, ideea de bază este destul de simplă: (1) gândeşte-te la variabilele potenţial importante care s-ar putea corela cu procesul de auto-selecţie şi (2) măsoară-le pe toate, dacă este posibil. Apoi, un statistician priceput te poate ajuta să determini dacă o variabilă sau alta este mai strâns legată de tiparele interesante găsite la nivelul datelor.

Cercetarea multivariată înseamnă mult mai mult decât găsirea unei corelaţii între două variabile. Acesta este un lucru bun. Atunci când luăm în considerare două variabile(cum ar fi ”dormitul cu un bebeluş” şi ”mortalitatea infantilă”), este probabil să ne punem ochelari de cal şi să ne simţim ca şi cum am analiza o relaţie de tipul cauză-efect. După cum arată aceste exemple, nu este vorba de  aşa ceva, mai ales atunci când eşantioanele sunt auto-selectate. Analizând mai multe detalii, cercetătorii au şanse mult mai mari să descopere informaţii utile. De exemplu, cercetările care cer multe variabile diferite(venit, statut marital, detalii privind dormitul) ar putea descoperi factori cu un grad mare de specificitate, cum ar fi lăţimea şipcilor de la tăblia unui pat de adult, care constituie un adevărat risc pentru bebeluşi, dar ar putea fi rezolvat cu uşurinţă de nişte părinţi atenţi.