teoria

guerre della statistica

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Nome corrente — statistics wars — della controversia che percorre la statistica e la filosofia della scienza da circa un secolo, prima fra Ronald Fisher e la coppia Neyman–Pearson negli anni Trenta, poi lungo la faglia principale fra approcci bayesiani e approcci frequentisti. La posta non è un dettaglio tecnico, ed è la ragione per cui la disputa non si chiude: è che cosa significhi probabilità dentro un’inferenza, e quindi che cosa vogliamo che un’inferenza ci consegni. Per un bayesiano la risposta legittima è quanto è credibile un’ipotesi alla luce dei dati; per la statistica dell’errore quella domanda è mal posta, e l’unica risposta disponibile riguarda quanto affidabilmente la procedura avrebbe segnalato uno sbaglio. Nessuna evidenza empirica può dirimere la questione, perché non è una questione empirica. Le conseguenze però sono materiali, e questo è il motivo per cui la voce esiste in un archivio che non è di statistica: dalla faglia dipendono quali metodi una rivista pretende, che cosa viene pubblicato e che cosa no, come si approva un farmaco, come si dichiara replicata una scoperta, e quali risultati di un modello si possono chiamare miglioramenti. L’uso pratico è diagnostico e vale ben oltre le scienze quantitative: davanti a un’affermazione che dice i dati mostrano che, conviene chiedersi quale delle due concezioni è in gioco, perché gran parte della confusione nel dibattito pubblico sull’evidenza nasce da uno scambio silenzioso fra le due — si invoca il rigore della procedura e si conclude con un grado di fiducia, o viceversa. Il sito prende posizione su un punto solo, e minimo: qualunque concezione si adotti, un’affermazione che nessun esito potrebbe smentire non è in gioco in nessuna delle due.