Обман в науке

Если ваши результаты целиком отрицательные, не публикуйте их совсем или публикуйте много времени спустя. Это именно то, что было сделано с результатами испытаний СИОЗС: они скрыли данные, предполагая, что это может быть опасно, и умолчали о том, что эти лекарства действуют не лучше, чем плацебо. Если вы действительно умный и у вас есть деньги, которых вам не жалко, то после получения разочаровывающих данных вы можете провести еще испытания с тем же протоколом, в надежде, что результаты будут положительными, затем попытаться свести данные вместе, так что ваши отрицательные результаты будут поглощены какими-нибудь посредственными положительными.

Или вы можете стать серьезным или начать манипулировать статистикой. Только на следующие две страницы эта книга станет несколько занудной. Я пойму, если вы захотите пропустить их.

Но знайте, что эта информация здесь для врачей, которые купили эту книгу, чтобы посмеяться над гомеопатами. Вот вам классические трюки со статистическим анализом, чтобы обеспечить положительные результаты ваших испытаний.

Полностью игнорируйте протокол

Всегда допускайте, что любая зависимость доказывает причинную связь. Внесите все ваши данные в программу и сообщайте — как о чем-то важном — о любой взаимосвязи между всем чем угодно, если это работает на вас. Если вы измерите все, то что-то, несомненно, окажется положительным, просто благодаря случаю.

Манипулируйте с линией отсчета

Иногда, когда вы начинаете испытания, группа, получающая лечение, уже чувствует себя лучше, чем группа плацебо. Если это так, то оставьте все как есть. Если, с другой стороны, плацебо- группа чувствует себя лучше в начале испытаний, подправьте линию отсчета в вашем анализе.

Игнорируйте выбывших

Люди, которые выбывают из испытаний, с точки зрения статистики, скорее всего, чувствуют себя хуже, и у них, вероятно, наблюдаются побочные эффекты. Они только испортят имидж вашего лекарства. Поэтому игнорируйте их, не пытайтесь их вернуть и не включайте в ваш окончательный анализ.

Подчистите данные

Посмотрите на ваши графики. Там наверняка найдутся аномалии, или точки, которые располагаются далеко от остальных. Если они не в вашу пользу, исключите их. Если они помогают поддержать имидж вашего лекарства, оставьте их на месте, даже если это выглядит неправдоподобно.

Пять… нет, семь… нет, девять!

Если разница между вашим лекарством и плацебо становится значительной через четыре с половиной месяца, а испытание запланировано на шесть, прекратите испытание досрочно и зафиксируйте результаты: они могут стать менее впечатляющими, если вы продолжите. И наоборот, если через шесть месяцев результаты будут «почти положительными», продолжите испытания еще на три месяца.

«Помучайте» данные

Если результаты совсем плохи, попробуйте вернуться назад и посмотреть: может быть, в какой-нибудь подгруппе они другие. Вдруг вы обнаружите, что лекарство хорошо работает на китайских женщинах в возрасте от 52 до 61 года? «Помучайте данные, и они во всем сознаются», — как говорят в тюрьме Гуантанамо.

Понажимайте все кнопки на компьютере

Если вы в отчаянии, и анализ данных тем способом, который вы планировали, не дает нужных вам результатов, попробуйте другие статистические анализы, даже если они сюда совершенно не подходят, просто наугад.

И когда вы закончили, самое главное — это напечатать ваши результаты с умом. Если испытания удались, смело печатайтесь в самом крупном журнале, какой только сможете найти. Если результаты положительные, но вы слегка слукавили и это может выйти наружу, тогда печатайте их в малоизвестном журнале (который пишется и издается исключительно промышленностью): помните, что все уловки, которые мы только что описали, ничего не скрывают, и станут явными для любого, кто прочитает вашу статью, но только при внимательном чтении, поэтому в ваших интересах, чтобы никто не читал дальше введения. И наконец, если ваши результаты действительно смущают, спрячьте их подальше и ссылайтесь на них как на «данные в файле». Никто не будет знать ваши методы, и их заметят, только если кто-нибудь начнет их искать для систематического обзора. Остается надеяться, что это произойдет нескоро.

Как это возможно?

Когда я объясняю эти манипуляции с результатами своим друзьям, которые не являются медиками или учеными, они очень удивляются. «Как же это возможно?» — спрашивают они. Во-первых, многие плохие исследования объясняются некомпетентностью. Но многие методологические ошибки, описанные выше, представляют собой намеренный обман. Можно ли разоблачить грязную игру?