Lindquist, Caffo y Crainiceanu están de acuerdo que el artículo de Friston sobre las 10 reglas irónicas para revisores sin experiencia con la estadística trata una de las frustaciones con las que habitualmente se identifican los científicos durante el proceso de revisión: el desconocimiento de la la ciencia estadística en profundidad y sus aplicaciones.
Pero no asumen la idea general del comentario y encuentran que muchas de los reparos irónicos que Friston hace son legítimos en un contexto no-irónico. Por otra parte, para Linquist y col. el artículo asume claras divisiones en los campos de investigación de la ciencia olvidando la creciente multidisciplinaridad. Quien más y quien menos tiene nociones de estadística, y aún más, las intuiciones y pensamiento estadístico de expertos y no-expertos son similares.
Friston en las reglas irónicas 4, 5 y apéndice 1 parece sugerir que las muestras pequeñas son siempre mejores que las grandes. Esto lo argumento sobre la base de la "falacia de la inferencia clásica" por la cual la hipótesis nula siempre es generalmente falsa en un sentido estricto (el efecto nunca es exactamente 0). Esto parecei mplicar que es preferible muestras pequeñas a muestras grandes y que los revisores que critiquen muestran pequeñas no están legitimados para ello. Pero esto creen Lindquist, Caffo y Crainiceanu que es un error porque es habitualmente muy difícil interpretar efectos estadísticos significativos en muestras pequeñas.
En las muestras pequeñas, por otra parte, no hay suficiente espacio para preguntarse por variables que enmascaran y confunden como la edad y el sexo. Aunque el artículo sobre las 10 reglas irónicas de Friston toma como broma la expresión "sospechamos que usted es uno de esos científicos que rechaza nuestro informe sobre un perro hablador porque nuestra muestra es igual a uno" este ejemplo sobre la validez de las muestras pequeña,s por muy divertido que sea, no es una analogía apropiada.
Ese único perro hablador es necesario para refutar la hipótesis de que "los perros no hablan" pero es un ejemplo de la simple falsabilidad del razonamiento deductivo frente a la compleja forma del razonamiento inductivo usado en neuroimagen.
De igual modo se pueden lanzar críticas hacia las muestras grandes. El artículo sobre las 10 reglas irónicas denuncia que las muestras grandes a veces producen efectos de ninguna relevancia (efectos triviales). pero ¿qué hay de efectos sutiles o pequeños sobre resultados importantes como la muerte, autismo, o enfermedad de Alzheimer? Parece se que Friston sobregeneraliza de acuerdo con Lindquist, Caffo y Crainiceanu.
Friston utiliza la inferencia bayesiana y la famosa paradoja de Lindley para evitar la falacia de la inferencia clásica. Pero esto se puede criticar porque favorecer factores bayesianos hace que la aunsción apriori sea difusa y te lleva a concluir la hipótesis nula independientemnte de las evidencias a su favor o en contra.
Esta respuesta de Lindquist, Caffo y Crainiceanu a Friston tiene otros puntos de critica a lo afirmado en el artículo 10 reglas irónicas, pero como conclusión reconocen al igual que Friston, aunque este último de manera irónica, que el proceso de revisión es complejo y que para ello se necesita el aprendizaje y colaboración entre todos, editores, autores y revisores.
Ese único perro hablador es necesario para refutar la hipótesis de que "los perros no hablan" pero es un ejemplo de la simple falsabilidad del razonamiento deductivo frente a la compleja forma del razonamiento inductivo usado en neuroimagen.
De igual modo se pueden lanzar críticas hacia las muestras grandes. El artículo sobre las 10 reglas irónicas denuncia que las muestras grandes a veces producen efectos de ninguna relevancia (efectos triviales). pero ¿qué hay de efectos sutiles o pequeños sobre resultados importantes como la muerte, autismo, o enfermedad de Alzheimer? Parece se que Friston sobregeneraliza de acuerdo con Lindquist, Caffo y Crainiceanu.
Friston utiliza la inferencia bayesiana y la famosa paradoja de Lindley para evitar la falacia de la inferencia clásica. Pero esto se puede criticar porque favorecer factores bayesianos hace que la aunsción apriori sea difusa y te lleva a concluir la hipótesis nula independientemnte de las evidencias a su favor o en contra.
Esta respuesta de Lindquist, Caffo y Crainiceanu a Friston tiene otros puntos de critica a lo afirmado en el artículo 10 reglas irónicas, pero como conclusión reconocen al igual que Friston, aunque este último de manera irónica, que el proceso de revisión es complejo y que para ello se necesita el aprendizaje y colaboración entre todos, editores, autores y revisores.
Lindquist MA, Caffo B, & Crainiceanu C (2013). Ironing out the statistical wrinkles in "Ten Ironic Rules" NeuroImage PMID: 23587691
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