Bu gerçekten harika bir soru. ' Çoğaltma krizi', sosyal bilimlerdeki birçok etkinin (ve daha az ölçüde olsa da, diğer bilimsel alanların) yeniden üretilememesidir. Bu fenomeni oluşturan birçok faktör vardır:

• Zayıf kanıt standartları, ör. 2 $ \ sigma $ kanıtı bir etkiyi göstermek için gerekli
• Önemli sonuçları seçici bir şekilde raporlayarak ve yayınlayarak kötü bilimsel uygulamalar yapan araştırmacılar (bilinçaltında veya başka bir şekilde). Örneğin. birçok farklı etkiyi önemli bir etki bulana kadar düşünmek veya önemli bir etki bulana kadar veri toplamak.
• İstatistiksel yöntemlerde yetersiz eğitim.

LHC deneylerinin aynı sorunlara maruz kalmamalarını sağlamak için gösterdikleri çabalardan tam olarak emin değilim. Ama en azından kafanızı rahatlatması gereken bazı şeyler söylememe izin verin:

• Parçacık fiziği genellikle keşifler için yüksek standartta kanıt gerektirir ( 5 $ \ sigma $ ). Bunu bir perspektife koymak için, karşılık gelen tür-1 hata oranları $ 2 \ sigma $ için 0,05 $ ve $ 5 \ sigma $ için yaklaşık 3 $ \ times10 ^ {- 7} $
• LHC'den elde edilen sonuçlar zaten kopyalandı!
  • LHC halkasının etrafına yerleştirilmiş birkaç detektör vardır. Bunlardan ikisi, ATLAS ve CMS, Standart Model ve Standart Modelin Ötesinde fiziği için genel amaçlı dedektörlerdir. İkisi de Higgs bozonu için ikna edici kanıtlar buldu. Prensipte tamamen bağımsızdırlar (pratikte personel deneyleri değiştirir, her deneyden deneyciler muhtemelen birbirleriyle konuşur ve sosyalleşir, bu nedenle muhtemelen analiz seçeneklerinde çok küçük bir bağımlılık vb.).
  • ABD'de daha düşük enerjilerde çalışan benzer bir çarpıştırıcı deneyi olan Tevatron, Higgs bozonu için doğrudan kanıt buldu.
  • Higgs bozonu, LHC'de toplanan çeşitli veri kümelerinde gözlemlendi
• LHC (tipik olarak) bulguları istatistiksel önemlerine bakılmaksızın yayınlar, yani önemli sonuçlar seçici olarak raporlanmaz.
• LHC ekiplerine istatistik komiteleri rehberlik eder ve umarız iyi uygulama sağlar
• LHC prensip olarak veriyi açık vermeyi taahhüt eder, bu da verilerin çoğunun bir noktada halka açık hale gelmesi gerektiği anlamına gelir. Bu, sosyal bilimlerdeki krize yardımcı olmak için bir öneridir.
• LHC'deki deneyciler için tipik eğitim temel istatistikleri içerir (deneyimlerime göre LHC deneyleri hala herkes gibi aynı tuzaklara ve yanlış yorumlara tabidir).
• Deney takımlarının tüm üyeleri (binlerce) makalelerde yazardır. $ p $ -hacking gibi kötü uygulamaların teşviki muhtemelen biraz düşürülmüştür çünkü yeni bir efekt 'keşfedemezsiniz' ve onu yalnızca kendi adınız altında yayınlayamazsınız iş / hibe olanaklarını iyileştirmiş. Bu teşvik, sosyal bilimlerdeki replikasyon krizinde bir faktör olabilir.
• Tüm makaleler dahili incelemeye (oldukça titiz olduğunu anlıyorum) ve bir dergi tarafından harici incelemeye tabi tutulur
• LHC analizleri genellikle (bunu kimin planladığından veya karar verdiğinden emin değilim) kördür. Bu, deneycilerin sonuca bağlı olarak analizleri değiştiremeyeceği anlamına gelir. Sonuca 'kör' olurlar, seçimlerini yaparlar, sonra körünü sadece sonunda çözerler. Bu, $ p $ -hacking'i önlemeye yardımcı olacaktır
• LHC analizi tipik olarak (her zaman olmasa da) küresel bir $ p $ değeri rapor eder ve bu birden çok karşılaştırma için düzeltilmiştir (başka yere bakma etkisi).
• Higgs bozonu (veya benzer yeni fizik) teorik olarak, LHC enerjilerinde Higgs'siz modellerin bozulmasıyla ilgili bir 'kayıp yok' teoremi nedeniyle gerekliydi, bu nedenle bunun gerçek bir etki olduğundan daha da emin olabiliriz. Bununla birlikte, LHC'de aranan diğer yeni efektler muhtemelen iyi motive edilmemiştir, bu yüzden bu onlar için geçerli değildir.Örneğin, verilerde ima edilen ancak sonunda ortadan kaybolan bir 750 GeV rezonansı için önsel bir motivasyon yoktu.

Bir şey varsa, LHC'deki uygulamaların 'replikasyon krizinin' tersine bile sonuçlanabileceğine dair bir şüphe var;bir şekilde önemli etkileri bulan analizler incelenebilir ve azalana kadar ince ayar yapılabilir. Bu makalede bunun 1. turdaki SUSY aramaları için geçerli olduğu iddia edildi.

Innisfree'nin mükemmel listesine ek olarak, modern fizik deneyleri ile insan temelli deneyler arasında başka bir temel fark daha var: Sonuncusu keşifsel olma eğilimindeyken, bugünlerde fizik deneyleri temelde doğrulayıcıdır .

Özellikle, fiziğin nasıl çalıştığına dair fikrimizi modelleyen teorilerimiz (bazen birbiriyle yarışan teoriler) var. Bu teoriler, görmemiz gereken sonuç türleri hakkında belirli tahminlerde bulunur ve daha sonra fizik deneyleri genellikle "bu etki olur veya olmaz" biçimindeki çeşitli tahminler arasında ayrım yapmak için oluşturulur (jet su verme, dağılma kuantize uzay nedeniyle ışık hızında) veya "bu değişkenin bir değeri vardır" (Higgs bozonunun kütlesi). Farklı durumlarda sonuçların nasıl görüneceğine dair resimler üretmek için bilgisayar simülasyonları kullanıyoruz ve ardından deneysel verileri bu modellerle eşleştiriyoruz; neredeyse her zaman, aldığımız şey şüpheli vakalardan biriyle eşleşiyor. Bu şekilde, fizikteki deneysel sonuçlar nadiren şok edicidir.

Ancak bazen, OPERA'nın ışıktan hızlı hareketi gözlemlediği zaman gibi gerçekten beklenmedik bir şey veya bu nedenle, Rutherford'un altını- folyo deneyi. Bu durumlarda, öncelik, mümkünse etkiyi yeniden üretmeye ve neler olup bittiğini açıklamaya yönelme eğilimindedir (bu genellikle OPERA'daki yanlış bağlanmış kablo gibi bir tür hata olma eğilimindedir, ancak bazen tamamen yeni bir şeyi ortaya çıkarır ve bu da daha sonra yeni etki yeterince iyi anlaşılıncaya kadar yoğun araştırmanın konusu haline gelmek ve yeniden model oluşturmaya başlamak için).

Makale, görüşlerin istatistiksel bir analizi gibi görünüyor ve hiçbir şekilde LHC hakkında bir soru soracak kadar titiz değil. Açıklanmayan istatistiklerle ilgili istatistiklerdir.

İşte başarısızlık istatistikleri için daha basit bir örnek: Bir Olimpiyat sporcusu alın. Rekoru kırmadan önce kaç başarısızlık var? Rekor kırılmadı mı çünkü kırmadan önce binlerce başarısızlık olmuş olabilir mi?

Yeniden üretmeye ve daha iyi bir rekora sahip olmaya çalışan yüzlerce sporcu ne olacak? Denememeli mi?

Başarısız deneylerin istatistikleri benzerdir: Bir hedef (aslında fizik disiplinine bağlı olarak binlerce hedef) ve hedefe ulaşmak için bir dizi deneme vardır, ancak olimpiyat rekoru benzetmesi çok fazla ileri götürülmemelidir, sadece çok sayıda kümeden gelen istatistikleri birleştirmenin zorluğuna işaret etmek. Fizikte, tekrarlanabilirliğin başarısızlığına katkıda bulunabilecek yanlış varsayımlar, çıkmaz sokaklar, mantıksal hatalar olabilir. İstatistiksel ve sistematik hatalardan elde edilen güven seviyesi, bir ölçümün sağlamlığını tanımlamak için kullanılır.

sorudan:

"Çünkü fizik & mühendislik deneylerinin% 50'si orijinal bilim adamları tarafından tekrarlanamaz",

Bu, şüpheli bir anketteki fake ifadesidir. "Tekrarlanamaz" ifadesinin istatistiksel önemi ankette kontrol edilmemiştir. Sadece tek bir standart sapma sonucuysa, bir sonraki denemenin tekrar üretmeme neredeyse% 50 olasılığı vardır.

Herhangi bir deney, aynı ekipman üzerinde birçok kez tekrarlanır. Nadir olayları ararlar ve sadece tesadüf olmadıklarından emin olmak için pek çok nadir olay gerekir.

Emin olmak için kaç LHC gerektiği sorusu farklıdır.

Her bir LHC bileşeninin teknik özelliklere uygun olduğundan emin olmak için dikkatlice test edilmesi gerekiyordu. Işıktan biraz daha hızlı sonuç alıyor gibi görünen deney örneğini hatırlayın. Çok önemli olduğu için, küçük hatayı yaratan özelliklerin dışında olan iki bileşeni bulana kadar her şeyi, dünyadaki bileşenleri test etmek için büyük harcama yaptılar. Hata diğer yönde olsaydı, bu testi onlar yapar mıydı? Hayır. Hatayı fark etmezler bile. Önemli olmaz. Bunu önemli kılan ışıktan daha hızlıydı. Sinyali yavaşlatma eğiliminde olan, buldukları pozitif hataları iptal edebilecek olan her özellik dışı bileşeni dikkatlice kaydetmişler mi? Olabilir. Yine de aradıkları bu değildi. Bu bir karmaşıklıktı ve sorunun çözümü değildi.

Test edilen LHC bileşenleri yüklendikten sonra, işlem sırasında değiştirilme ihtimallerine karşı tekrar test edilmelidir.

O zaman kalibre edilmeleri gerekir. Her analog çıktının, rastgele şeyler nedeniyle biraz bozuk bir taban çizgisi olabilir. Biraz farklı olan bir lehim bağlantısı. Yakında her 120 saniyede bir işleri biraz değiştiren bir AC devresi. Her biri için temel kalibre edilmelidir. Sinyal dijitale dönüştürüldüğünde sorun değil. Kesimden daha küçük hatalar göz ardı edilir ve daha büyük hatalar bir bit fark yaratır. Kalibrasyon için, sonucun ne olması gerektiğini biliyorsunuz, bu yüzden ona ayarlıyorsunuz.

Tüm bunlar, sonuçları bir şekilde değiştirmiş olabilir, öyle ki son derece düşük bazı sonuçlar olması gerekenden daha sık yanlış rapor edilir mi?

Bunu beklemek için teorik bir neden yok. Ve LHC'yi monte eden mühendisler çok çok dikkatliydi. Ama nasıl test edebiliriz? Açık olan yol, en az 2 tane daha LHC oluşturmak ve sonuçlarının ne kadar tutarlı olduğunu fark etmektir. Bu çok pahalı olur. Yapılmayacak.

Diğer makinelerin sonuçlarına bakarak biraz güven kazanabiliriz. Tıpkı - LHC, Higgs bozonu olarak adlandırılabilecek çok çeşitli olası sonuçları taramak için kullanıldı. Daha küçük bir makinenin yüzyıllar alacağı şeyi yıllar içinde yapabilirler. Ancak arayacağımız belirli bir Higgs bozonumuz olduğunda, diğerleri bunu özellikle arayabilir ve bulup bulamayacaklarını görebilir. Yaparlarsa, muhtemelen ekipman hatasının ötesinde bir şeyler vardır.

Yapabilecekleri başka bir şey (ki zamanın bir bölümünde yaptıklarını düşünüyorum), hiç kimsenin olmayacağını tahmin etmediği, olmaması gereken şeyleri aramaktır. Kesin olarak bir tane bulduklarında herkes heyecanlanacak. İnsanlar yanlış bir şey olduğunu söyleyecek ve bu sonucu kendilerine verebilecek olası her hatayı kontrol etmeleri konusunda ısrar edecekler. Işıktan hızlı şey gibi.

Sadece LHC deneyleri değil, aynı zamanda iirc, önemli sonuçlar için aslında aynı deneyin farklı sürümleri üzerinde çalışan iki bağımsız ekipleri var.

Bununla birlikte, deneysel fizikçilerin, sonuçlarına teorisyenlerden daha farklı ve daha titiz bir yaklaşım sergilediklerini belirtmek gerekir. Örneğin, teorisyenler tahmin edilen kuark-gluon plazmasının üretildiğini iddia etmeye istekliydi, ancak deney grupları sonuca varma konusunda daha temkinli davranıyorlar, örneğin,