Cum trebuie să fie înregistrările statistice?

Dacă se iau datele de-a valma, concluziile sunt în mai toate cazurile eronate, iar deciziile luat pe baza datelor eronate sunt la rândul lor greșite, efectele fiind rele sau chiar catastrofale. Noi nu acordăm atenție datelor statistice, le luăm așa cum sunt ele, fără să ne punem întrebări și ne apucăm să le prelucrăm, să aplicăm teste și pe baza rezultatelor să spunem că am făcut o cercetare și că musai concluziile sunt cele bine fundamentate științific. este total fals, căci folosind gunoaie și nu date de calitate, orice prelucrări vom folosi, rezultatele vor fi gunoaie, nu altceva. Deciziile bazate pe gunoaie, vor fi atât de proaste încât ne vom îngrozi de efectele lor.

Noi discutăm foarte mult, dar nu ne punem problema calității datelor primare, pe care le vom prelucra.

Datele primare trebuie să fie culese folosind o procedură unică și validată, pentru a le asigura:

- omogenitatea,

- corectitudinea,

- reprezentativitatea,

- completitudinea.

Aici nici nu vreau să discut despre culegerea și raportarea datelor legate de dinamica infectărilor și deceselor din pandemie, căci statistica folosită nu a avut nici procedură și a fost subordonată deciziilor politice, ceea ce înseamnă că rezultatele nu au avut nicio legătură cu realitatea, iar deciziile la fel.

În orice cercetare științifică este deosebit de important să se stabilească:

- obiectivul urmărit,

- metoda folosită,

- ipotezele de lucru,

- definirea credibilității,

- nivelul de transparență,

- asigurarea reproductibilității.

Există la ora actuală lucruri foarte bine puse la punct în legătură fie cu utilizarea de eșantioane, fie cu utilizarea de colectivități integrale în colectarea de date, ceea ce ușurează foarte mult munca practicienilor care tot timpul trebuie să se asigure pe de o parte că fac ceea ce trebuie și pe de altă parte, că ci din jur vor accepta rezultatele pe care le obțin. În momentul în care se fac greșeli, acestea afectează tot lanțul prelucrărilor și posibilitatea de a face corecții scade pe măsură ce întârzie momentul identificării fiecărei greșeli și se amână efectuarea îndreptării acesteia.

Pentru că nouă ne plac rezultatele spectaculoase, obținute prin tot felul de speculații și prin utilizarea de modele simpliste bazate pe ipoteze eronate, scăpăm din vedere esențialul, adevăratul obiectiv urmărit și măsurile pentru a îndrepta lucrurile. 

Faptul că în pandemie s-a bâjbâit în legătură cu culegerea și raportarea de date, faptul că OMS nu are un model privind nivelul optim al populației vaccinate și modelul intervalului optim de derulare a procesului de vaccinare, ne spune foarte multe în legătură cu carențele legate de strategiile privind studiul pandemiilor folosind modelarea cibernetică.

În opinia mea, culegerea datelor statistice trebuie să aibă la bază o procedură validată, transparentă și mai ales deosebit de simplă, iar datele culese și algoritmii de agregare trebuie să fie transparenți. oamenii trebuie să fie încrezători că tot ceea ce li se prezintă este corect, complet și fundamentat științific pe ipoteze acceptate de toată lumea ca fiind reprezentative.

(05 octombrie 2021)