Escenario: dado que hay resultados de dos experimentos factoriales que muestran una dependencia bidireccional entre dos variables A y B.
Detalles: En el primer experimento, A es la variable independiente con dos condiciones: A alta y baja. B se induce de manera idéntica en ambas condiciones y se mide como la variable dependiente. En la condición A alta, se mide B alta. En la condición de A bajo, se mide el B bajo. El segundo experimento es análogo al primero, excepto que A y B están invertidos: en la condición B alta se mide A alta y en la condición B baja se mide A baja.
Pregunta: ¿Qué se puede razonar o suponer sobre la relación entre las dos variables A y B, y por qué?
Las referencias a documentos de ejemplo serían excelentes.
En la tierra de generalidad completa de A y B arbitrarios, la sección de 'detalles' de la pregunta da el total general de todas las conclusiones que se pueden sacar aquí. Lo que tienes es que cuando A se fijó en alto, se observó que B era alto, cuando B se fijó en alto, se observó que A era alto, etc., y este es el total completo de cosas que sabes sobre A y B. La tierra de generalidad completa es muy dura. Puede observar un número arbitrariamente grande de puntos que caen en una línea exacta y la tierra de generalidad completa insistirá en que la función verdadera podría rebotar como una montaña rusa que simplemente pasa por los puntos que ha observado. La tierra de generalidad completa no tiene que tener sentido. En términos generales, fijar A en 0,1 unidades más que en este experimento podría hacer que el valor de B caiga en picado.
La realidad tiende a tener mucho más sentido que la tierra de generalidad completa, excepto cuando se trata de cerebros o partículas cuánticas. Algunas cosas que podrías saber en realidad:
Las unidades A y B se miden en.
Si A y B varían suavemente o pueden contener discontinuidades.
Si A o B tienen tapas de techo/piso, y tal vez dónde están.
Si es probable que la intervención de 'arreglar' sea monótona en sus efectos sobre A, B o ambos (esto es importante y es muy probable que lo sepa).
La 'profundidad causal' que plausiblemente le importa (A y B son causados por X podría ser interesante, que A y B son productos del Big Bang probablemente no, qué tan lejos quiere viajar en ese tren es específico del dominio)
Que alguna teoría particular de A y B es incompatible con que A y B sean altos simultáneamente.
Todas estas cosas le darían algo de tracción para ir más allá de la declaración básica de los resultados exactos que observó, que es todo lo que la tierra de generalidad le permitirá hacer. La tierra de generalidad completa ni siquiera le permitirá afirmar que obtendrá los mismos resultados del mismo experimento realizado mañana. La tierra de generalidad completa tiene la actitud normalmente asociada con los tejones de miel.
Definitivamente hay una versión de tu argumento que tiene sentido. Si tienes a cinco ciegos discutiendo sobre si un elefante es una serpiente, una pared o un trozo de cuerda, disparar una pistola de arranque para que el elefante se escape es un excelente experimento. Según la teoría de que un elefante es cinco cosas diferentes, es muy poco probable que todas corran exactamente en la misma dirección. Observar que todos van en la misma dirección a la misma velocidad debería hacer que los científicos ciegos propongan un montón de teorías de elefantes fuertemente conectadas. Solo que este argumento es inductivo, no deductivo, por lo que requiere que proporcione un espacio de hipótesis. Siempre es posible que haya cinco animales que corrieron en la misma dirección, para hacer el argumento inductivo es fundamental adivinar qué tan probable es ese escenario. Si haces el experimento en un valle angosto, en realidad solo puede haber una dirección en la que es posible correr. Si haces el experimento en la llanura abierta, hay 360 grados de libertad y las coincidencias son mucho más convincentes desde el punto de vista inductivo. En el mundo real, casi siempre tiene alguna información sobre el paisaje, lo que hace que los resultados del tipo descrito aquí sean sólidos. ¡Pero eliminaste toda esa información para hacer la pregunta! Reducir las variables a A y B te lleva al terreno de la generalidad total, donde nada es seguro. Tal vez estás parado en un valle angosto. Tal vez estés bajo el agua. ¿Quién sabe? En el mundo real, casi siempre tiene alguna información sobre el paisaje, lo que hace que los resultados del tipo descrito aquí sean sólidos. ¡Pero eliminaste toda esa información para hacer la pregunta! Reducir las variables a A y B te lleva al terreno de la generalidad total, donde nada es seguro. Tal vez estás parado en un valle angosto. Tal vez estés bajo el agua. ¿Quién sabe? En el mundo real, casi siempre tiene alguna información sobre el paisaje, lo que hace que los resultados del tipo descrito aquí sean sólidos. ¡Pero eliminaste toda esa información para hacer la pregunta! Reducir las variables a A y B te lleva al terreno de la generalidad total, donde nada es seguro. Tal vez estás parado en un valle angosto. Tal vez estés bajo el agua. ¿Quién sabe?
Es posible operar en terrenos de generalidad completa a pesar de sus tendencias dadistas, a veces puedes salirte con la tuya con algunas suposiciones impresionantemente débiles. Prueba estos:
Dunn, JC y James, RN (2003). Análisis de diferencia con signo: Teoría y aplicación. Revista de Psicología Matemática, 47(4), 389-416.
Perla, J (2014). Razonamiento probabilístico en sistemas inteligentes: redes de inferencia plausible.
steven jeuris