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Verifica d'ipotesi: un test accetto/rifiuto

Come ben si può capire dall'ultimo post, ormai L. non lavora più in pizzeria. Da quando l'ho saputo non ho mai voluto crederci davvero, perché in questo anno così velocemente trascorso in qualche modo L. ha cambiato il mio modo di vivere e di vedere alcune cose. Inutile dire che la sua presenza era la sola cosa che mi importasse quando andavo al lavoro. Non importava se ci fosse stato troppo o troppo poco lavoro, quello che mi stava a cuore era vederla lì e sentire tremarmi le gambe ogni qualvolta incrociavo il suo sguardo, ed al tempo stesso esserne magicamente incantato.
Ma da domenica scorsa lei non c'è più. E per tutta la settimana ho fatto quasi finta che non fosse successo niente, nel senso che come tutte le cose, anche questa prima o poi sarebbe finita. Ma non ci ho mai creduto che potesse finire veramente. Ho sempre sperato che questo weekend l'avrei ritrovata lì, dov'era sempre stata, dove io l'ho sempre vista. E invece sabato ho dovuto fare i conti con questa strana vita, questo affare bastardo che molti chiamano destino o chissà in quali altri modi. E ho dovuto affrontare il fatto che questa situazione resterà per sempre tale. Non potrò mai fare più niente in proposito.
Inutile nascondermi, questo è stato un cambiamento che ha modificato sensibilmente il tempo che sto trascorrendo. E devo accettarlo, come ho accettato molte altre cose, alle quali avevo rifiutato di credere. Sono consapevole di tutto ciò, e non ne faccio di certo un dramma, per carità, ci sono ben altre cose difficili da accettare nella vita.
Ma come si può fare per stabilire quali sono le cose da accettare e quelle da rifiutare? A tal proposito mi è giunto in mente un argomento statistico, ovvero quello che si si propone ora è di determinare un criterio del tipo accetto/rifiuto.
Come nel caso statistico potremmo definire un opportuno livello di significatività (LdS), dettato inevitabilmente dalle variabili in gioco e che dipende fortemente dalla situazione attuale delle cose. Possiamo ad esempio pensare di utilizzare un livello di significatività definito in un intervallo, compreso tra 0 e 1. Questo intervallo rappresenta per forza di cose una probabilità P, che chiameremo probabilità di importanza. Supponiamo di aver da stabilire un criterio accetto/rifiuto per una determinata situazione, avendo già misurato un livello di significatività di 1. Questo rappresenta una P = 100%, ovvero l'importanza di tale situazione è massima e quindi, almeno intuitivamente, possiamo interpretare questo risultato come un valido motivo per poter accettare questa cosa. Allo stesso modo un LdS di 0.2 (ovvero P = 20%) è significativamente rappresentativo di una scelta del tipo rifiuto.
In prima approssimazione quindi, sembrerebbe che per stabilire un criterio accetto/rifiuto basti determinare questa probabilità di importanza, che ovviamente varia da individuo ad individuo. Tuttavia nasce subito un problema: è inevitabile che durante la fase di misurazione di P l'osservatore potrebbe commettere dei soggettivi errori di misura e quindi influenzare pesantemente il LdS. Quello che ne deriva dunque è uno spostamento del LdS vicino a 0 o a 1. Ad esempio viene naturale pensare che se uno mi chiedesse di stabilire un LdS per la storia di L., ovvero mi si chiedesse di accettare o rifiutare l'idea che ella sia davvero andata via, io potrei commettere degli errori. In particolare potrei ottenere un LdS vicino allo 0,  e quindi rifiuterei questo fatto, che è impossibile.
Ecco quindi che non sempre questo test, basato sul LdS, è efficace e permette una determinazione oggettiva della P. Dobbiamo quindi stabilire un nuovo test, adatto a questi casi particolari. Ovviamente non è possibile trovare un metodo che descriva esattamente l'andamento dei dati, ma esistono alcune valide approssimazioni che permettono di risolvere, almeno in parte, il problema.
Riprendiamo l'esempio precedente e cerchiamo un nuovo metodo di risoluzione. Abbiamo detto che in quel caso il LdS tende a 0, con una conseguente forma indeterminata del test. Per ovviare a questo problema, facciamo ricorso ad un espediente matematico, lo sviluppo in serie. Quindi, invece di considerare la situazione nella sua interezza, cominciamo a spezzarla nelle sue varie parti, cercando di essere il più precisi possibile. Quello che otteniamo è una serie di termini, tra i quali certamente potremo riconoscere il più importante, o quelli più importanti. Adesso consideriamo questo termine i-esimo e calcoliamone la P(i). Otterremo un valore certamente più preciso che nel caso precedente. Se tuttavia ci sembra che il risultato non sia esattamente coerente e logico, ripetiamo ulteriormente l'operazione, calcolando la nuova probabilità P'(i). Si può dimostrare che il risultato osservato tende a coincidere con quello vero, nel limite di infinite iterazioni. Per questo motivo questo metodo è altrimenti detto delle infinite iterazioni.
Analogamente esistono altri metodi, ancora più validi nelle situazioni estreme che però, per via della loro complessa struttura, rimandiamo a corsi specifici.
Concludiamo quindi dicendo che non esiste un metodo universale per poter accettare questa o quella situazione, ma ognuno deve guardare dentro di se e decidere, il più oggettivamente possibile, quali siano le cose davvero importanti e ottenere in tal modo un fattore discriminante. Si capisce pertanto che in talune condizione, questa operazione può anche diventare difficile da portare a termine, e potrebbe richiedere un tempo scala superiore a quello previsto dalla teoria.