Statystyka<\/strong> mo\u017ce jednak spowodowa\u0107 w pewnych przypadkach to, \u017ce wykluczymy<\/strong> z analizy choroby rzadkie lub nietypowe<\/strong>. Ponadto zjawiska dla nas nieznane, co do kt\u00f3rych nie mamy potwierdzenia, \u017ce wyst\u0119puj\u0105 w przyrodzie, mo\u017cemy tak\u017ce \u015bwiadomie eliminowa\u0107 jedn\u0105 z hipotez<\/strong> z dalszej analizy klinicznej. \u00a0Przyroda jednak ci\u0105gle si\u0119 zmienia, a nasza widza dzisiejsza ma jeszcze wiele brak\u00f3w. St\u0105d, fakt, \u017ce czego\u015b nie wiemy (lub jest nieprawdopodobne), nie oznacza<\/strong>, \u017ce nie jest to mo\u017cliwe<\/strong> (np. pewnej wady genetycznej nie mamy odnotowanej w bazach danych, a za chwil\u0119 mutacja genu tworzy nam niespotykan\u0105 dotychczas jednostk\u0119 chorobow\u0105). Podobny przyk\u0142ad – zaka\u017cenie malari\u0105 w Londynie wydaje si\u0119 nieprawdopodobne. Jednak okaza\u0142o si\u0119 mo\u017cliwe – pracownicy lotniska zostali ugryzieni przez komary, kt\u00f3re przylecia\u0142y samolotami z Afryki.<\/h3>\nWsparciem tego my\u015blenia s\u0105 ksi\u0105\u017cki detektywistyczne Conan\u00a0 Doyle\u2019a \u2013 Sherlock Holmes<\/strong> (prototypem bohatera by\u0142 obdarzony darem obserwacji -chirurg Josph Bellich . Potem \u2013 wykorzystano ten spos\u00f3b my\u015blenia przy tworzeniu filmu Dr House). Bardzo \u0142adnie opisa\u0142a ten spos\u00f3b rozwi\u0105zywania trudnych problem\u00f3w \u00a0Maria Konnikova\u00a0 w ksi\u0105\u017cce \u201eMy\u015bl jak Sherlock Holmes\u201d \u2013- Agora Warszawa 2015<\/strong>. Standardowo rozwi\u0105zywanie problem\u00f3w polega na: \u00a0\u201eObiektywnie istniej\u0105ce fakty s\u0105 tu rozwa\u017cane w kontek\u015bcie kilku mo\u017cliwo\u015bci, kt\u00f3re zaw\u0119\u017ca si\u0119 do jednej prawdopodobnej\u201d.- str. 293. Jednak nie zawsze wszystko jest zero \u2013 jedynkowe. Istniej\u0105 sytuacje, w kt\u00f3rych \u00a0to co statystyka uwa\u017ca za nieprawdopodobne nie jest mo\u017cliwe w rzeczywisto\u015bci: \u00a0\u00a0\u201eTo, co nieprawdopodobne, nie jest niemo\u017cliwe \u2013 lecz na swoje potwierdzenie wymaga dowod\u00f3w odpowiedniego kalibru\u201d str. 306<\/strong><\/h3>\n..\u201dHolmes potrz\u0105sa g\u0142ow\u0105. \u2013 Ile razy ci powtarza\u0142em, \u017ce kiedy wyeliminujesz wszystko, co niemo\u017cliwe, w\u00f3wczas to, co zostanie, jakkolwiek by\u0142oby nieprawdopodobne, musi by\u0107 prawd\u0105?\u201d str. 238-239<\/p>\n
Nasze rozumowanie cz\u0119sto ograniczone jest w\u0142asnym do\u015bwiadczeniem \u017cyciowym i posiadan\u0105 wiedz\u0105. “Nasz spos\u00f3b my\u015blenia niecz\u0119sto dopuszcza istnienie tego, co niemo\u017cliwe. Ogranicza nasz\u0105 dedukcj\u0119 do tego, co znane, mo\u017cliwe, prawdopodobne”<\/span> str. str. 241. ” Pojawia si\u0119 tu zjawisko luki mi\u0119dzy opisem a do\u015bwiadczeniem<\/strong>.\u00a0 Wierzymy w to co sami widzieli\u015bmy. -“G\u0142upiec Lukrecjusza<\/strong>? Czytaj\u0105c o wysokich szczytach, mo\u017ce mimo wszystko nie uwierzy\u0107 w ich istnienie. Chc\u0119 je zobaczy\u0107 na w\u0142asne oczy<\/em>– powie- Nie jestem g\u0142upi, no nie<\/em>? Wobec braku bezpo\u015bredniego doznania to, co nieprawdopodobne, staje si\u0119 prawie niemo\u017cliwe.” str. 240.<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/www.dr-mamczur.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/08\/nieprawdopodobne-nie-jest-niemo\u017cliwe-1.jpg\")
<\/a><\/p>\nDlatego analizuj\u0105c problem kliniczny musimy uwzgl\u0119dnia\u0107 fakt, \u017ce nasza wiedza jest u\u0142omna, statystyka zawodna, a przyroda nieprzewidywalna. Zawsze mo\u017ce pojawi\u0107 co\u015b, co do tej pory nie istnia\u0142o, lub nie mieli\u015bmy o tym wiedzy.<\/strong><\/p>\n <\/p>\n
<\/p>\n
Nie wi\u0144 statystyka tylko statystyk\u0119 \u2013 “dr House”<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Podczas analizy przypadk\u00f3w chorobowych napotykamy na kilka trudno\u015bci technicznych. Mo\u017cemy mie\u0107 do czynienia z niedoborem lub nadmiarem ilo\u015bci danych do analizy. Nadmiar wi\u0105\u017ce si\u0119 z umiej\u0119tno\u015bci\u0105\u00a0 oddzielenia informacji nieistotnych dla danego problemu od tych najwa\u017cniejszych – kluczowych (przez nasze sito … Czytaj dalej
..\u201dHolmes potrz\u0105sa g\u0142ow\u0105. \u2013 Ile razy ci powtarza\u0142em, \u017ce kiedy wyeliminujesz wszystko, co niemo\u017cliwe, w\u00f3wczas to, co zostanie, jakkolwiek by\u0142oby nieprawdopodobne, musi by\u0107 prawd\u0105?\u201d str. 238-239<\/p>\n
Nasze rozumowanie cz\u0119sto ograniczone jest w\u0142asnym do\u015bwiadczeniem \u017cyciowym i posiadan\u0105 wiedz\u0105. “Nasz spos\u00f3b my\u015blenia niecz\u0119sto dopuszcza istnienie tego, co niemo\u017cliwe. Ogranicza nasz\u0105 dedukcj\u0119 do tego, co znane, mo\u017cliwe, prawdopodobne”<\/span> str. str. 241. ” Pojawia si\u0119 tu zjawisko luki mi\u0119dzy opisem a do\u015bwiadczeniem<\/strong>.\u00a0 Wierzymy w to co sami widzieli\u015bmy. -“G\u0142upiec Lukrecjusza<\/strong>? Czytaj\u0105c o wysokich szczytach, mo\u017ce mimo wszystko nie uwierzy\u0107 w ich istnienie. Chc\u0119 je zobaczy\u0107 na w\u0142asne oczy<\/em>– powie- Nie jestem g\u0142upi, no nie<\/em>? Wobec braku bezpo\u015bredniego doznania to, co nieprawdopodobne, staje si\u0119 prawie niemo\u017cliwe.” str. 240.<\/p>\n Dlatego analizuj\u0105c problem kliniczny musimy uwzgl\u0119dnia\u0107 fakt, \u017ce nasza wiedza jest u\u0142omna, statystyka zawodna, a przyroda nieprzewidywalna. Zawsze mo\u017ce pojawi\u0107 co\u015b, co do tej pory nie istnia\u0142o, lub nie mieli\u015bmy o tym wiedzy.<\/strong><\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Nie wi\u0144 statystyka tylko statystyk\u0119 \u2013 “dr House”<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Podczas analizy przypadk\u00f3w chorobowych napotykamy na kilka trudno\u015bci technicznych. Mo\u017cemy mie\u0107 do czynienia z niedoborem lub nadmiarem ilo\u015bci danych do analizy. Nadmiar wi\u0105\u017ce si\u0119 z umiej\u0119tno\u015bci\u0105\u00a0 oddzielenia informacji nieistotnych dla danego problemu od tych najwa\u017cniejszych – kluczowych (przez nasze sito … Czytaj dalej <\/a><\/p>\n