No estoy seguro de cuán completa se extiende la frase ‘Falsificación’ a nuestra comprensión actual del análisis.
Generalmente, cuando hay resultados en conflicto, significa que hay una falla en alguna definición. Por ejemplo, si hay una falla en el argumento o hipótesis, puede influir o crear un patrón particular de resultados, lo que puede indicar una variable faltante:
En estadística, una variable de confusión (también factor de confusión , una variable confusa , una variable oculta o una confusora ) es una variable extraña en un modelo estadístico que se correlaciona (directa o inversamente) con la variable dependiente y la variable independiente, de una manera que “explica de lejos” alguna o toda la correlación entre estas dos variables.
Confusión – Wikipedia
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La falsificabilidad definiría nuestra capacidad actual para decir que algo es falso o verdadero. Cualquier cosa puede ser comprobada como falsa o verdadera, dependiendo de su entorno. Las cosas de las que hablamos son más a menudo observables, no omnipotentes o omnipresentes; Entonces, ¿por qué tendríamos que discutir más sobre la falsificación?