Como funcionam os 'genes'? Os chamados especialistas têm dificuldade em concordar

A maneira como falamos sobre genes mostra que muitos estão confusos. Ilusões estatísticas sedutoras, ideias genéticas duvidosas, causologia ruim e jargão frouxo estão criando uma receita para a comédia epistêmica (e tragédia genética).

Ilustração de Julia Suits, autora de The Extraordinary Catalog of Peculiar Inventions e do cartunista The New Yorker.Ilustração de Julia Suits, autora de The Extraordinary Catalog of Peculiar Inventions e do cartunista The New Yorker.

1. Você sabe como os genes funcionam ou entende o que significam as estatísticas dos genes? UMA recorrente IQ e genes discutir mostra que muitos são tentados a uma comédia epistêmica por sedutoras ilusões de estatísticas, má causologia e jargão relaxado.



2. O QI é herdável de 40-80% e as diferenças de QI inter-raciais são “ substancial [o suficiente para] ... afetar ... econômico resultados , ”Escreve Andrew Sullivan , empunhando ciência “ bravamente ”Ao lado de Sam Harris e Charles Murray.



3. Sullivan considera os dados como significando que o QI individual é de 40-80% “causado por” genes. Isso não é verdade, nem pode ser conhecido de forma coerente. Focado na corrida respostas , como Ezra Pequeno , não explique os erros de estatísticas malucos.



4. Técnico herdabilidade grupo de análises estatísticas de variação não fatores de nível de característica individual. O professor de estatísticas Cosma Shalizi explica a herdabilidade 'não diz nada sobre o quanto [o nível de uma característica] ... está sob a genética ao controle ”E é“ irrelevante para maleabilidade ”(Hereditário ≠ imutável ;os genes muitas vezes não são o destino esculpido na pedra).

5. Estatísticas de exposição ilusões Shalizi adverte 'frases que soam causais ... encorajar confusão ”Em muitas análises de estudos de variância (onde 'devido a', 'explicado por', 'contabilizar' não têm significados comuns).



6. Um não conhecido o suficiente experimento de pensamento ilustra a inseparabilidade da criação de genes e os riscos de má atribuição - se a sociedade mandasse crianças ruivas para escolas ruins, os genes do gengibre se correlacionariam com (aparentemente “predizem”) baixo QI.



7. Muitos fenômenos não se encaixam na estrutura causal específica que as estatísticas básicas presumem - fatores independentes com efeitos aditivos. A maioria das características biológicas envolve muitos, muitos produtos gênicos desempenhando papéis hipercomplexos, interdependentes e não aditivos por meio de longos e intrincados processos .

8. Decompor estatisticamente os processos ou sistemas funcionais é muitas vezes como perguntar qual a porcentagem da velocidade de um carro é causada por seu motor ou combustível ou motorista (todos contribuem inseparavelmente).



9. Ainda não se sabe como a maioria dos genes funciona, e a opacidade causal exige cuidado extra. Sabemos que os genes muitas vezes não funcionam comocomutaoupeças do carro, eles são maiscomo música.

10. Ainda assim, a “alegria das estatísticas” seduz muitos à confusão e exagero causal. Por exemplo, Antonio Regalado cobrindo DNA-para-QI duvidoso “ preditores ”Usa“ vinculado a ”e“ vinculado a ”, mas desliza para“ explica ”e“ determinantes genéticos ”sobre-causais.



11. A causalidade presuntiva prejudica o sentido estatístico dos métodos sensuais de 'pontuação poligênica', cujos fãs esperam que 'as previsões possam operar em completa ignorância do base biológica . ” Essa loucura alimentada por dados ignora as complicações do 'gene do gengibre'.



12. Olhos mais claros experts oferecem advertências cavernosas - nem a herdabilidade nem a pontuação poligênica iluminam a genética “ causas ”( Turkheimer ), Variante de 'soma' contribuições não é sábio ( Grupo ), e as complexidades de interpretação são abundantes ( novembro )

13. Causologia frouxa e causalidade presuntiva imprudente permeiam a genômica, a medicina de “precisão”, Big Data e IA. Os fãs de total ignorância de como esquecem que incluir fatores não causais distorce, se não ruínas, cálculos de alocação de variação (ver “estruturadoruído”).



14. Pise com cuidado e sempre considere a causologia. Fatores putativos são diretos (' próximo ”) Causas ou muitas etapas complicadas removidas? É estabilidade causalgarantido? Ou completude causal? A estrutura causal se encaixa nas ferramentas estatísticas? Os tipos de resposta mistos atrapalham seuMétricas?

15. Abuso de correlação e “regressão múltiplamonstro'Estudos são tão escandalosos quanto o uso indevido em massa da ciência de' estatísticassignificado. '



16. O jargão das estatísticas genéticas enganou Sullivan (cientistas como Harris e Murray têm menos desculpas) - o salto dos 'resultados econômicos' leva a ciência, as estatísticas e a lógica erradas (ver Chris Dillow , Mateus Yglesias )

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