Felhypotesergenerering

Felhypotesergenerering er prosessen der man former hypoteser som senere viser seg å være feil eller ikke tilstrekkelig støttet av data. Innen vitenskap og forskning skjer dette ofte tidlig i undersøkelsen eller i gjennomgangen av data når man prøver å forklare observert variabilitet uten et solid teoretisk grunnlag.

Årsaker til felhypotesergenerering inkluderer kognitiv bias som bekreftelsesbias, utilstrekkelig eller inkonsistent teoretisk fundament, utvalgsproblemer og praksiser som fisking i data eller p-hacking, samt overfitting som gjør mønstre i data tilsynelatende signifikante uten eksternt støtte. Slike faktorer kan føre til at tilfeldige eller kontekstspesifikke sammenhenger forveksles med generelle forklaringer.

Konsekvensene kan være betydelige: ressursbruk på feilaktige retninger, spredning av misvisende funn, og svakt tillitsgrunnlag i forskningen. Felhypotesergenerering bidrar også til replikasjonsproblemene som preger ulike fagfelt, særlig i områder med store datamengder og mange tester.

Forebygging og håndtering innebærer blant annet preregistrering av hypoteser og analyseplaner, tydelig skille mellom eksplorativ og bekreftende analyse, og bruk av robuste statistiske metoder med korrigering for multiple tester. Det er også viktig med uavhengig replikasjon, åpen deling av data og kode, og kontinuerlig kritisk vurdering av teoretiske rammer for å redusere risikoen for feilhypoteser.

Felhypotesergenerering relaterer seg til bredere temaer om hvordan forskere genererer og tester forklaringer, og understreker behovet for klare kriterier for falsifikasjon og evidens i vitenskapelig arbeid.