Histórias de guerra em que decisões erradas foram tomadas com base em informações estatísticas?

Eu acho que é justo dizer que estatística é uma ciência aplicada; portanto, quando as médias e os desvios padrão são calculados, é porque alguém está olhando para tomar algumas decisões com base nesses números.

Parte de ser um bom estatístico, espero que seja capaz de "perceber" quando os dados da amostra podem ser confiáveis ​​e quando algum teste estatístico deturpar completamente os dados verdadeiros nos quais estamos interessados. Ser um programador interessado na análise de Estou aprendendo algumas estatísticas e a teoria das probabilidades, mas não posso deixar de lado essa sensação incômoda de que todos os livros que olhei são como políticos que sobem no palco e dizem um monte de coisas e depois acrescentam o seguinte aviso no final de seu discurso:

Agora, eu não estou dizendo que isso é bom ou ruim, mas os números dizem que é bom, então você deve votar em mim de qualquer maneira.

Talvez você entenda isso, mas talvez não, então aqui está uma pergunta. Onde vou encontrar histórias de guerra de estatísticos em que algumas decisões foram baseadas em alguma informação estatística que mais tarde se mostrou completamente errada?

Não é exatamente isso que você está pedindo, mas acho que você gostaria do trabalho de David Freedman. Ele chama BS de aplicação incorreta de testes estatísticos, etc ... Veja aqui: http://www.stat.berkeley.edu/~freedman/ . Um dos meus favoritos é "Qual é a probabilidade de um terremoto?".

Você pode conferir uma apresentação recente no SSRN de Bernard Black, "Choque: como (principalmente) as pessoas inteligentes entendem errado a inferência causal". http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1663404

Eu direi que também admiro David Freedman e aprecio seu trabalho. Embora eu fosse um aluno da UC Berkeley enquanto ele estava aqui, ele faleceu antes que eu tivesse a chance de fazer o curso. Você pode dar uma olhada nos trabalhos coletados, editados por alguns outros professores de Berkeley: "Modelos estatísticos e inferência causal: um diálogo com as ciências sociais".

Esse tópico agora é antigo, mas ainda pode valer a pena postar os resultados de um estudo recente intitulado " Um bot rastreou milhares de estudos em busca de erros simples de matemática." Os resultados são preocupantes. Não é exatamente uma história de guerra, mas ilustra os erros desenfreados inerentes aos artigos publicados e revisados ​​por pares. http://www.vox.com/science-and-health/2016/9/30/13077658/statcheck-psychology-replication

O triste caso de Sally Clark vem à mente.

Em 1999, ela foi injustamente condenada por assassinar seus dois filhos, depois que o professor Sir Roy Meadow concluiu erroneamente que as chances de ambos morrerem de síndrome da morte súbita do bebê eram de 1 em 73 milhões, e seu agora desacreditado e homônimo lei :

Uma é uma tragédia, duas são suspeitas e três são assassinatos, a menos que haja prova em contrário.

A Royal Statistical Society criticou as evidências estatísticas por dois motivos:

1. A suposição incorreta de independência entre SIDS em irmãos. Isso tornou inválido o cálculo usado por Meadow - elevando a probabilidade de um único incidente de SIDS -.
2. Uma deturpação das estatísticas que deram origem à falácia do promotor .

Além disso, houve preocupações levantadas por Ray Hill sobre a qualidade dos dados subjacentes usados ​​para calcular a chance de um único evento SIDS.

Após dois apelos, Clark acabou sendo absolvida, mas a experiência de perder os dois filhos e o aborto da justiça a deixaram psicologicamente marcada e ela morreu de envenenamento por álcool em 2007.