La comparazione tra i valori assunti da determinati fattori in due o più gruppi o la determinazione dell’esistenza o meno di una relazione tra due fattori, basandosi su asserti probabilistici, richiede l’utilizzo di regole di decisione. Quando si può considerare una differenza (o una relazione) casuale e quando sistematica? Cosa significa “differenza casuale”. Ad esempio se, in un test di profitto, ho notato una differenza media di 2,5 punti tra allievi di una classe con programma ordinario e allievi di una classe con programma sperimentale posso dire che se ripetessi 1000 volte il test, nelle stesse condizioni, avrei sempre quella differenza (o una differenza “vicina” a questa)? Oppure il valore di differenza che ho ottenuto è poco “stabile” da un punto di vista statistico? Le tecniche statistiche per la comparazione di valori di determinati fattori o per stabilire l’esistenza di relazioni tra fattori ci aiutano a determinare la probabilità che un dato evento (ad esempio il manifestarsi di una differenza di profitto tra gruppi) sia casuale. E’ però il ricercatore, sulla base di questa probabilità, a decidere secondo regole puramente soggettive, e in accordo con gli altri indizi che ha raccolto durante la ricerca se, ad esempio, una probabilità di casualità di 0,05 (ossia il 5 percento di probabilità che l’evento “differenza pari a 2,5” sia da imputarsi al caso) sia sufficiente a far sì che l’evento possa essere considerato non casuale.
Se lancio una moneta 5 volte e viene sempre “testa”, la moneta è truccata? Non lo so e non lo posso sapere. Ma so che la probabilità dell’evento “5 teste consecutive” è 0,5*0,5*0,5*0,5*0,5*0,5 ossia 0,0156. E’ una probabilità molto bassa (la probabilità che l’evento sia casuale è 1,56 percento). Mi conviene credere che la moneta non sia truccata?
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