Visexpedities.
Als je als onderzoeker een beetje in een slappe periode zit, en er valt niet veel nieuws te ontdekken, dan moet je zelf actief op zoek gaan naar nieuws! Je moet namelijk hoe dan ook ervoor zorgen dat je publiceert. Niet publiceren is het ergste wat je kan overkomen, want dan heeft men het een tijdje niet meer over jouw onderzoek en dan drogen vanzelf alle subsidies op.
Gelukkig is er een manier om zelf je eigen spectaculaire nieuws te creëren.
De methode daarvoor heet een Visexpeditie. Immers als het nieuws dan niet naar jou komt dan ga jij toch gewoon op jacht naar het nieuws?
Hier is een voorbeeld van zo'n visexpeditie.

Stel dat we  bijvoorbeeld zin hebben om Coca Cola in een slecht daglicht te stellen.

Zomaar. Gewoon omdat we daar zin in hebben....
Dan zetten we een grootscheeps onderzoek op waarbij we 10000 mensen een jaar lang elke dag 20 glazen cola laten drinken.
Vervolgens kijken we na een poosje welke ziektes deze cola-drinkers uit ons onderzoek hebben.
Stel dat bekend is dat de kans op kanker gemiddeld 0,1% is (ik heb geen idee maar de getallen doen er niet toe), dan kunnen we een toets opstellen:

H0:  de kans op kanker bij cola-drinkers is gelijk aan de normale kans:  p = 0,001
H1:  de kans op kanker bij cola-drinkers is groter dan de normale kans :  p > 0,001

Laten we een significantieniveau van 5% nemen (vrij gebruikelijk voor dit soort toetsen).
Dan verwerpen we H0 als er meer dan G mensen kanker kregen waarbij geldt: geldt  P(X > G | n = 10000 , p = 0,001) < 0,05
Dat is vanaf 15 gevallen.
En nu maar hopen dat er 15 of meer mensen kanker zullen krijgen. Ook al is de kans nog steeds 0,001 dan zou dat best kunnen gebeuren natuurlijk. De kans op zo'n uitzonderlijk resultaat is..... 5% uiteraard!

Dat betekent dat we in 5% van de onderzoeken "succes" zullen hebben en Coca-Cola kunnen beschuldigen!

Maar wacht eens even..... als we nou gewoon nog 50 andere verschrikkelijke ziektes testen in hetzelfde onderzoek. Bij elke ziekte is de kans dat we Coca-Cola kunnen beschuldigen 5%.
Dan is de kans dat we bij minstens één van deze 50 ziektes "succes" zullen hebben  1- P(geen succes) = 1 -  0,9550 =  0,92.

Kortom: de kans dat we Coca-Cola kunnen beschuldigen van één of andere ziekte is ongeveer 92%.
Uiteraard presenteren we alleen de gegevens van deze ene ziekte en verzwijgen we voor het gemak maar alle anderen.

De moraal:

Als je maar genoeg gevallen bekijkt komt er vanzelf een keer een uitzondering voor.