המשך הויכוח על מובהקות סטטיסטית

[tulkin]

המשך הויכוח על מובהקות סטטיסטית

השרשור ההוא תפח למימדי ענק שקשה לעקוב... ורציתי ממילא להכינס אליו לרגע לתת משהו שהוא אולי סיכום יותר מאשר הבעת דעה לגבי מה שהועלה. התזאי בדימוס כמו גם המאמר המצויין של כהן שהפנה אליו נוקטים בגישה מאד מאד "מיליטנטית" ומתנשאת, שפוסלת את כלמה שנעשה עד כה בלי הנד עפעף. זה כמובן כל כך מקומם כל כך קיצוני עד שקשה לרגע לחשוב ברצינות על הטיעונים שהם מעלים ואיך להתמודד איתם. גם מהצד השני זה אותו דבר... הצד של מדעי החברה כל כך מתגונן, שלא לומר מקובע, בתוך השיטות המקובלות, עד שאין שום מוכנות לדון באמת במגבלות של השיטה... הרי אולי אי אפשר לזרוק לפח 60שנות מדה"ח, אבל שנה שנתיים מתוכם (במצטבר) ואולי יותר אפשר לזרוק לפח בגלל שיטות מחקר לא יעילות. לא היה מזיק לכל צד לרדת קצת מהעץ הגבוה שלו. אז הנה הסיכום שלי לטענות. אני ממספר אותן, כך שאם טעיתי או יש לכם ביקורת על אחת מהטענות שלי - נוכל למקד את הדיון. 1) הטיעון הבא אינו נכון מבחינה לוגית/וסטטיסטית: א. אם X נכון, אזי ההסתברות ש Y יקרה נמוכה מאד ב. Y קרה לכן (ג): ההסתברות של X נמוכה מאד. בזה אני מסכים אם התזאי שלנו. אפשר למצוא דוגמאות נגדיות למכביר לטענה הזו. זו טענה מתמטית בתורת ההסתברות שאינה תקפה. לא חושב שצריכה להיות מחלוקת על הסעיף הזה. 2) ההגדרה של מובהקות סטטיסטית היא ההסתברות שהנתונים קרו בהינתן השערת האפס (יהיה יותר מדויק לומר, ההסתברות שהמבחן הסטטיסטי בו משתמשים ושנסמך על הנתונים קיבל ציון "גבוה מספיק כדי לדחות השערת האפס" בהינתן השערת האפס... אבל נראה לי שההתפלפלות הזו מיותר לדיון והגרסא הפשוטה יותר מובנת ומקובלת). 3) השימוש המקובל במובהקות הוא לטעון: המובהקות קטנה (נניח מ0.05) ולכן ההסתברות שהשערת האפס נכונה הוא נמוך. (ולכן הגיוני לקבל את האלטרנטיבה). 4) השימוש המקובל כפי שהוצג ב 3, זהה עקרונית למבנה הטיעון שהוצג ב 1 - ולכן איננו תקף לוגית. 5) לא כל מה שלא תקף לוגית הוא שגוי. לפעמים במקרה, ולפעמים בגלל סיבות אחרות המסקנה של טיעון לא תקף היא נכונה. אי התקפות אומרת רק שמההנחות אי אפשר להסיק את המסקנה. 6) זה שמההנחות י אפשר להסיק את המסקנה, לא פוסל את האפשרות שההנחות נותנות מידע חלקי לגבי המסקנה, ונראה לי שזה המצב גם במקרה של מובהקות סטטיסטית. 7) במקרה של טיעון המובהקות הסטטיסטית, הנתונים התאורטיים שחסרים הם ההסבתרות הא-פריורית של השערת האפס וההסתברות הא-פריורית של הנתונים. כמיטב המסורת של הסתברויות א-פריוריות במדעי החברה - זה דבר די סוביקטיבי ולא אמין ורוב מדעני החברה פשוט נמנעים מלחשוב על זה באופן הזה ומחפשים נימוקים אחרים שיעזרו להם להשלים את הפער הלוגי בטיעון המובהקות 8) כלי אחד שכזה הוא העוצמה הסטטיסטית של המבחן. במיוחד כשהשערת האפס וההשערה האלטרנטיבית משלימות זו את זה (ולכן סכום ההסתברויות האפריוריות שלהם הוא 1, וכך גם הפוסטריוריות שלהם) אפשר להציב במשוואות ולראות שהנתון היחיד שחסר עכשיו הא ההסתברות האפריורית של הנתונים. המסקנה המתבקשת מכך זה שהעוצמה של מבחן סטטיסטי מכילה אינפורמציה רלוונטית לשאלת ההסתברות שהשערת האפס נכונה. אבל צריך לזכור שגם עוצמה מאד גבוהה, עדיין לא מסירה את אי הוודאות בנושא להשערת האפס. היא מקסימום נותנת עוד קצת אינפורמציה. 9) כדי להשלים את החסר מנסים מדענים להשלים את התמונה עם טיעונים תיאורטיים, שמנסים לשלול הסברים אלטרנטיביים, ולהצדיק את דחיית/קבלת השערת האפס. 10) כאן כבר אפשר לחלק בין רפואה, למשל, לרוב מדעי החברה. בעוד ברפואה התאוריות וההסברים הנוספים לגבי "מה קורה שם" די מבוססים ודי מקובלים על מדענים (כי זה בעצם כימיה, וביולוגיה והסקת מסקנות לוגית מידע קודם) ולכן, בהתאם לאופי הניסוי והטיעונים הנלווים ניתן אולי לקבוע שנתוני המובהקות, יחד עם העוצמה ויחד עם השיקולים התאורטיים הרלוונטיים מספיקים כדי לקבוע החלטה סבירה (מנקודת ראות רציונלית) בנוגע לקבלה/דחייה של השערת האפס. 11) במדעי החברה, הוספת שיקולים תאורטיים והסתמכות עליהם היא בעייתית יותר - על רוב התיאוריות אין הסכמה רחבה, ולעתים קרובות יש תיאוריות מנוגדות אחת לשניה - מה שאומר שקשה לקבל אינפורמציה מהימנה משיקולים תאורטיים - זה לא אומר שאי אפשר, אבל זה בהחלט מעלה את החשש הסביר, שבניגוד, למשל, לרפואה, במדעי החברה מובהקות+עוצמה+תיאוריה עדיין לא מספיקים כדי להחליט על גורל השערת האפס. 12) (זה אמור להיות 8-א) ברוב התחומים במדעי החברה לא נהוג לדווח על העוצמה של המבחן הסטטיסטי, דבר שמעלה אפילו תהיות נוספות בנוגע להסתמכות על מובהקות רגע - אני ממשיך עוד מעט

 

[tulkin]

המשך

מכאן העסק מתחיל להיות יותר ספקולטיבי, ואולי אמשיך את הרשימה בהמשך. בינתיים יש לי בעיקר שאלות: A- מה הביא (מבחינה הסטורית אם תרצו) להתקבעות סביב השימוש במובהקות הסטטיסטית במדעי החברה? אני מניח שרוב החוקרים מודעים לבעייתות. מיעוט של חוקרים משתמשים בשיטות חליפיות, וגם הן כשאופי הנתונים ומהחקר שונים מהמקובל. בהחלט ישנה התקבעות של נורמות בעניין - קשה היום לפרסם מאמר כמותני בלי לבצע את ניתוחי המובהקות הסטנדרטית. גם מי שאינו מאמין בהם ורוצה להשתמש בדרכים אחרות צריך לעבוד מאד מאד מאד קשה כדי לשכנע בודקי ועורכים בצדקת דרכו. מדוע השימוש במובהקות הפך ל-default? האם מדובר בסיבות ענייניות (עליונות סטטיסטית על פני שיטות אלטרנטיביות), בסיבות פרקטיות (יותר קל להשתמש בכל המובהקות הסטטיסטית מאשר בכלים אחרים, כלומר זהו כלי שמיש יותר, למרות שאיננו בהכרח טוב יותר), מסיבות של יוקרה/כוח/מעמד (כלומר קבוצת חוקרים מובילה שהאמינה בשיטה הזו ושזכתה בבכורה כי חבריה עמדו בעמדות מפתח, חינכו יותר דוקטורנטים לדור הבא וכד')? האם זה היה מהלך מכוון או התקבעות "אבולוציונית" טבעית? B- מרגע ששיטה מסויימת הופכת לברירת מחדל, קורים שלושה דברים: ראשית, כדי לחרוג ממנה צריך אומץ, סיבה טובה מאד ונכונות ללכת נגד הזרם. זה לא פשוט, ודי סביר בעיני שהיו מקרים בהם היתה עדיפה (מבחינה תאורטית) שיטה אחרת ולא השתמשו בה בכלל הסיבות האלה. שנית, אני מסכים עם קוסם שיש חוקרים טובים יותר בסטטיסטיקה ופחות טובים בסטטיסטיקה, ואולי הטענה הזו נוגעת בעיקר לפחות טובים (אני לא בטוח בכך) - בכל מקרה, ברגע שמשהו הופך לברירת מחדל, לא כל כך מדגישים את הלימוד של האלטרנטיבות ו"מעגלים פינות" כשזה מגיע לדיון בנקודות הבעייתיות של השיטה המקובלת (אחרת זה יערער את היסודות עליהם יושבים). זה הופך לפחות חלק מהחוקרים לפחות רגישים לבעייתיות האפשרית בשיטה - כך שגם הם, ישתמשו בה גם כשלא צריך, לא מתוך כוונה רעה, לא מתוך טיפשות, אלא פשוט מתוך סוג של "תמימות". יכול להיות שבכל היבט אחר המחקר שלהם סופר מעולה. שלישית, שזה בעצם המשך של השהקודה השניה. גם הבודקים יפלו לאותן מלכודות. ונכון יש את אותם 30% אולי יותר שיישארו רגישים ומומחים בכל השיטות, אבל בודקי המאמרים באים מתוך כל 100% וגם העורכים. ואם הבודקים מצפים למשהו ולא מקבלים אותו, עלולה להיווצר הטיה לטובת שיטה אחת על חשבון אחרת בלי הגיון סטטיטי שעומד מאחורי ההטיה הזו. השאלה שלי היא מה לדעתכם האפקט של הממסדיות הזו? כמה מחקרים גרועים (באחוזים) התפרסמו בזכות הקונפורמיות שלהם לשיטת המובהקות? אני לא אאמין למספרים קרובים ל 0 בלי נימוק חזק. כנ"ל לגבי 100.... כמה מחקרים גרועים מהצד הסטטיסטי הפכו אחר כך לנכסי צאן ברזל של תחומם? זו שאלה מעניינת.. כי מחקר כזה שהסיק מסקנות באמת בלי סיבה טובה, ובלי שאנשים היו מודעים לעובדה הזו, הסתמכו עליו ויצרו הרים וגבעות שבסופו של דבר אין להם בסיס, או שלפחות הגרעין שלהם היה שגוי....באופן כמותי הייתי שואל את השאלה הזו כך: כמה מחקרים שהם קונפורמיים לשיטת המובהקות, ללא סיבה טובה (כלומר, שהמובהקות הסטטיסטית אינה אומרת שם דבר, אבל מסתמכים עליה באופן חזק, ובלי להביא טיעונים תומכים טובים) שצוטטו יותר מ500 פעמים? אין לי תשובות... רק תהיות... זהו בינתיים

 

[22ק ו ס ם]

אני מסכים עם חלק ממה שכתבת וחולק על כמה דברים

ראשית, אני בהחלט מסכים שדוגמטיות כמו שתזאי מציג פוגמת בטיעון שלו. אי אפשר לשפוט תחום כל כך מקיף כמו מדעי החברה שמתפרש על פני כל כך הרבה זמן רק על סמך המחקרים הגרועים שלו. זה כמו שנחווה דיעה על פסיכולוגיה רק על פי הידע שלנו על פרויד. במדעי החברה יש חלקים מדעיים יותר וחלקים מדעיים הרבה פחות, וגם בתוך החלקים המדעיים יש גישות שונות. אז התפרסמו אלפי מחקרים שגויים. רובם ככולם נעלמו לתהום הנשייה. אם ההסקה שגויה אז בהכרח ההשערה האלטרנטיבית לא תחזיק מים ועם הזמן יפריכו אותה. מצד שני, אחד הדברים הכי בולטים במדעי החברה הוא שכאשר יש לך אפקט ממשי חזק, הוא יתגלה על ידי שיטות שונות באותה מידה. שנית, אני לא מסכים לפרשנות שלך ושלו שמ1 נובע בהכרח 3. כלומר, טכנית זו אולי נכון אבל הלוגיקה הזו מתבססת על העובדה שחוקר כביכול "יורה באפילה" ובמקום שהוא מוצא מובהקות סטטיסטית הוא ממהר להסיק מסקנות חפוזות. זה בוודאי קורה במקרים רבים אבל במקרים רבים אחרים לחוקרים יש השערות ספציפיות ושימוש במובהקות בהחלט יכול להוביל לחיזוק ההשערות הללו. זה לא מהווה הוכחה מוחלטת אבל בהחלט מטה את הכף בכיוון. אחד הדברים ששוב ושוב תזאי התעלם ממנו בשירשור הוא שמחקרים במדעי החברה מצטברים. יכול באמת לקרות שמישהו מצא מובהקות ומיהר להסיק מסקנות מסוימות. אבל אם הוא וחוקרים אחרים שבים וחוזרים על הניסוי בצורות שונות ומגיעים לאותן תוצאות זה מחזק מאוד את התיזה שלהם. זה במיוחד נכון כשמשווים קבוצות ניסוי לקבוצות ביקורת כי אז מאוד סביר לחשוב שהסיכויים ששניהם נכונים אפריוריות שווים. זה בדיוק סוג ההסקה שעורכים במחקרים רפואיים ואם זה עובד שם למה שזה לא יעבוד במחקרים במדעי החברה? שלישית, אני מסכים שיש מקובעות מסוימת אצל מדעני החברה שנובעת מסיבות שונות. הרגלים גרועים, נוחות, חוסר הבנה סטטיסטית וכו'. עם זאת, חוקרים רבים מכירים במגבלות הללו וכן משתמשים בטכניקות הסקה שונות. ישנם כתבי עת שונים שלא מקבלים מובהקות סטטיסטית כחלק מהתוצאות שלהם (למשל, כתב העת psychological science שהוא אחד המובילים בפסיכולוגיה). בהחלט יש מודעות לנושא וניסיונות לפתור אותו. עם זאת, חייבים להבין שלכל שיטה סטטיסטית יש מגבלות. גם להסקה בייסינאית יש חסרונות והעיקרית שבהן היא חוסר מידע לגבי הסתברויות אפריוריות. האם זה אומר שצריך להפסיק לחקור? אני לא חושב. עם כל המגבלות של ההסקה המסורתית היא בהחלט עדיפה על אי עשייה ותורמת לנו מידע חשוב. אפילו עצם העובדה שהשערת האפס לא נכונה בלי בכלל לדעת אם יש אלטרנטיבה מתקבלת על הדעת היא תרומה חשובה.

 

[tulkin]

אני שמח שאתה מסכים איתי...

על עניין הדוגמטיות של הטיעון של תזאי. לא שאני מנסה לסכסך בינינו, אבל אני מקווה ששמת לב שבאותה נשימה אמרתי שגם העמדה שאתה מביע דוגמטית בדרכה שלה מה שפוגם בטיעון שאתה מנסה להעביר (אני מניח שעל זה אתה לא מסכים איתי... אבל חשוב לי להבהיר שבווכוח שהתפתח שני הצדדים היו בעיני דוגמטיים באותה מידה). שנית, לא אמרתי שמ1 נובע 3 או להיפך. אמרתי ש3 היא טענה מהצורה של 1 (אם מחליפים את X וY בטענות המתאימות) ולכן מה שתקף ל1 תקף ל3, בפרט שזה טיעון שלא תקף לוגית. למיטב ידיעתי לוגיקה איננה מתבססת על עובדות אלא על מבנה של טיעונים. וכפי שטענתי בהמשך זה שטיעון לא תקף לוגית איננו אומר שמסקנתו איננה נכונה - אני חושב שזה מה שאתה מנסה לטעון כאן, ואני נוטה להסכים איתך. לעומת זאת, אתה מעלה נקודה חשובה ששכחתי לציין בכלל - רפליקציה. הנה אני מוסיף אותה לדיון כטענה 9-א: רפליקציה היא אמצעי בו חוקרים מנסים להתגבר על האינפורמציה החסרה של מבחן המובהקות. זו טכניקה מעולה להתגבר על המחסור באינפורמציה, ואפשר להוכיח שכשכמות הרפליקציות שואפת לאינסוף זה מכסה לחלוטין את המידע החסר במשוואה המקורית (ההסתברות הא-פריורית). מצד שני זה עוד מבדיל גדול בין רפואה למדעי החברה. ברפואה עושים עשרות רפליקציות לכל ניסוי, באופן עקבי ומבוקר. במדעי החברה רפליקציות זה דבר נדיר מאין כמוהו (בין השאר כי מאד מאד קשה לפרסם רפליקציה של ניסוי) לכן טיעונים כמו "למה ברפואה אתה מקבל מבחני מובהקות ובמדעי החברה לא, הרי זו אותה שיטה" אינם תקפים בעיני. זו אולי אותה שיטה אבל משתמשים בה אחרת במובן של כמות הרפליקציות ומבוססותה של התאוריה. אחרון חביב - אני שוב שמח שאתה מסכים איתי על "מקובעות מסויימת במדעי החברה", ושיש יותר טובים ופחות טובים...כל מה שנשאר לי זה לשמוע הערכה מספרית בכמה מדובר... האם 50% מהשדה שלנו נגוע באנשי "מובהקות קונפורמית" (יעני שימוש בכלי המובהקות רק כי "כולם משתמשים בו" או "כי צריך אותו כדי לפרסם") או 30%, אולי 80%? בלי מספרים הטיעון שלך של "יש כאלה ויש כאלה" הוא די פרווה. בכל התיאור שלי לא שמעת אותי טוען שמובהקות סטטיסטית היא כלי פחות טוב (או יותר טוב) מכלים בייזיאנים או אחרים. להיפך, הבאתי את זה כשאלה. אני אישית מעדיף סטטיסטיקה בייזיאנית. (אני מבין אותה היטב, וממילא אני לא מאמין ב"אובייקטיביות" של מחקר, כך שלהביא שער בסיס שהוא ניחוש מושכל ומנומק, גם אם סובייקטיבי - נראה לי סביר לגמרי - אבל כל זה נושא לדיון אחר.... עכשיו אנחנו דנים במובהקות סטטיסטית ושימושיה). וכן - גם אני מרגיש את משב הרוח הרענן של חוקרים שמנסים לגלות מחדש את נפלאות הסטטיסטיקה ולחפש שיטות שהן לא בהכרח תחת המטריה הרגילה. אז אולי עוד יש לנו סיכוי...who knows

 

[22ק ו ס ם]

אני לא יודע למה אתה חושב שאני הייתי דוגמטי

לא טענתי שהטיעון שלו שגוי לגמרי ואני בכלל לא יוצא נגד ההסקה שהוא מציע (אפילו להיפך). פשוט טענתי שצריך לקחת כל דבר במידה תוך הבנת היתרונות והחסרונות של כל שיטה ותוך הצגה נכונה של טיעונים של חוקרים במדעי החברה ולא איזו קריקטורה שלהם. אחת הבעיות המרכזיות של טיעונים דוגמטים היא ניסיון להחיל לוגיקה פורמאלית בצורה נוקשה במדעי החברה. השוואה בין מדעי החברה למדעים מדויקים לוקחת אותנו עד למקום מסוים אבל אני ואחרים לא חושבים שכל מה שתקף שם חייב להיות תקף גם פה. בעיקר אני יוצא נגד מה שמתשמע ממה שתזאי ואחרים חושבים שיש איזה ניסוי מופלא אחד שבאיבחה אחת מנפץ או מרומם תיאוריות. למרות שזה אולי אפשרי במקרים נדירים ובהחלט יש ניסויים חשובים יותר ופחות, זה פשוט לא עובד ככה במדעי החברה. מדעי החברה עובדים על הצטברות של מחקרים רבים בתחום מסוים, ומה שחשוב יותר הם אף פעם לא עומדים בפני עצמם. מחקרים ותיאוריות מועמדים אחד כנגד השני ובהחלט יש כאן יסוד סובייקטיבי מסוים של מה נחשב למחקר טוב ומה לא ומה סך הכל המחקר מראה. לכן בהכרח חלק חשוב ממדעי החברה זה הדיונים והויכוחים האינסופיים בין חוקרים לגבי איך אוספים נתונים, איך מפרשים אותם וכו'. זה בדיוק דוגמא לטיעון של קון על מהותן של פרדיגמות מדעיות. כאשר חוקרים רבים (או מומחים) מגיעים למסקנה משותפת נוצרת פרדיגמה. אפשר גם לחשוב על זה כסוג של חכמת המונים. יכול מאוד להיות שכל אחד מהחוקרים יהיה מאוד סובייקטיבי ומוטה, אבל לא סביר שכל החוקרים שבאים עם דיעות שונות יסכימו על כיוון מסוים. אמנם לפעמים זה אפשרי אם רובם דומים אלו לאלה, אבל בטווח הארוך זה לא עובד. הנה, פרויד היה במשך שנים הדוגמה וככל שהצטברו עוד ועוד עדויות כנגד התיאוריה שלו היא איבדה מחשיבותה. אני מסכים בהסתגויות למה שאתה אומר על רפליקציות. בהחלט אין רפליקציות לכל מחקר, אבל בתחומים מהותיים יש עשרות עם לא מאות רפליקציות. למשל, הניסוי של סלומון אש על נטייה לקונפורמיות שוחזר מאות פעמים על ידי חוקרים שונים. אם יש ממצא שאנשים חושבים שהוא חשוב הם ינסו לשחזר אותו. הרבה פעמים אתה קורה מאמר שמתחיל בשיחזור של מחקר אחר ואז מוסיף עליו על ידי שינויים מסוימים שנעשים בו. חשוב גם לזכור את הפער שיש בין הגדרות אופרצינליות לבין ההגדרה התיאורטית. חוקרים שונים נותנים הגדרות שונות לאותו מושג ולכן יכולות להתקבל תוצאות שונות או דומות שצריך לקחת בחשבון. שוב, זה תהליך מאוד ארוך אבל הוא עובד. כל הערכה לגבי כמה עושים ככה וכמה עושים אחרת היא חסרת משמעות. יש כל כך הרבה תחומים ותתי תחומים במדעי החברה שממש לא משנה המספר. יש כאלה שבכלל לא משתמשים בשיטות מחקר כמותיות אז מה נאמר עליהם? כל מה שאני יכול לעשות הוא לנסות לתרום לתחום שלי בצורה שאני חושב שהיא הכי יעילה ולבקר אותו כשצריך.

 

[tulkin]

רק תהיה זהיר אם אתה רוצה להשמיץ את האיכותניים

זה השבט שלי, ודי נעים לי ונוח בו

 

[22ק ו ס ם]

לא השמצתי

רק אמרתי שהם בכלל לא ברי השוואה כאן ולכן לא ממש רלוונטיים לדיון הזה (הם כן רלוונטים לדיון כללי על שיטות מחקר במדעי החברה).

 

[tulkin]

../images/Emo45.gif

 

[תזאי בדימוס]

הטיעון של תזאי?

דוגמטי? כדאי מאד שתבינו שאין זה משהו שקשור אלי או אליכם וודאי שאין להתייחס אליו ברמה האישית. מדובר על ויכוח עצום שהגיע גם לכלי התקשורת בארה"ב לפני מספר שנים ולמהדורות החדשות שם. באיחור מאד רב, (של איזה 10 שנים) הוא גם הגיע לפורום בארץ. מדובר על נושא חם ועדיין מתפרסמים בו כל הזמן מאמרים. הוייכוח לא יסתיים כל עוד מדעי החברה לא ינטשו את השיטה הזאת וינסו מהפך שלם בגישה שלהם למדע. בדיוק כמו שלא יעזור כמה לחץ הפעילו על גלילאו, כדור הארץ המשיך להסתובב סביב השמש ולא להיפך. נ.ב שלא יובן שאני מזלזל במחקרים הומניים. מחקר בספרות או בהיסטוריה יש לו חשיבות אקדמית גבוהה. אבל חשיבות אקדמאית לא הופך את תוצאות המחקר למדע. איש לא מתימר לטעון כי היסטוריה זה מדע ואיש לא מנסה להפחית מהחשיבות של המקצוע הזה. מנגד, מדעי החברה מייחסים תקפות מדעית לעצמם בעוד שהם לא כאלו. אחר כך, הם משתמשים בזה כאילו מדובר במדע ההנדסה ממש, למשל, במבחני מיון לעבודה, מבחנים פסיכולוגים, עדויות פסיכולוגים בבתי משפט, אבחונים שונים (כמו הפרעות למידה) וכו'.

 

[22ק ו ס ם]

אתה בעצמך מודה שיש על זה ויכוח גדול

כלומר יש מומחים שדווקא לא מסכימים למה שאתה אומר או לפחות הרבה נחרצים. לכן צורם שבאותה נשימה אתה אומר שהויכוח יסתיים כשצד אחד "יוכרע" כביכול כאילו באמת יש לו עדיפות מכרעת. מכיוון שזה לא קרה עד עתה והטיעונים לא ממש חדשים, לא סביר שזה יקרה אי פעם ואנשים ימשיכו להשתמש בשתי השיטות. הפיסקה האחרונה מוכיחה שוב את הדוגמטיות שלך. אתה טוען שמדעי החברה מייחסים לעצמם תקפות מדעית כמו הנדסה. באמת? על סמך מה אתה בדיוק אומר את זה? יש לך כאן כמה וכמה אנשים ממדעי החברה ואף אחד מהם לא טען את זה. אתה שוב ושוב טוען טענות שאף אחד לא טוען ובמקרה הטוב מייצגים את השוליים של התחום כאילו הם הרוב המוחלט מה שמראה בעיניי על חוסר יושר. אם היית קצת מתעניין היית בוודאי יודע שיש ביקורות נרחבות על מבחני מיון למשל מתוך מדעי החברה אבל זה לא מטריד אותך. לי כבר נמאס לחזור על אותן נקודות כמו תקליט שבור ולכן אפסיק את הויכוח כאן.

 

[Unicorn98]

קודם כל תודה על סיכום הביניים, הוא בהחלט ראוי

. שנית, קטונתי מלענות על שאלות הסיכום שלך, אבל אני בהחלט מצאתי את עצמי כמוך איפשהו בתווך בין עמדות הקיצון של שני הצדדים הניצים בדיון הזה. אני מקבל את ההשגות של התזאי על השיטות הקיימות, ומקבל את העמדות של הקוסם בנוגע לזהירות ולשימושיות שלהן במתודות הקיימות, בלית ברירה. זה מה יש ועם זה חייבים לנצח.