Rasmus Benestad har igjen begått overivrige og faglig uholdbare nonsenskorrelasjoner for å konstruere et nytt alarmistisk forhold, denne gang i artikkelen "
Association between trends in daily rainfall percentiles and the global mean temperature" i
Journal of Geophysical Research.
I hans forsøk på å hevde at "
changes in extreme daily precipitation" (ekstremnedbør) skyldes "
global warming" mener han å finne at dette er
"consistent with an accelerated hydrological cycle caused by a global warming". Altså det vi i gamle dager kalte
en praktfull sirkelslutning.
Vel, vi kan sikkert akseptere at temperaturendringer - også helt naturlige - kan ha noe å si for regnmønstre. Hvorfor ikke? Problemet er at Benestad ikke kan la være å rote dette sammen med sin overbevisning om AGW/CO2-hypotesens korrekthet, og kjører sirkelslutninger og nonsenskorrelasjoner for å bevise det. Det blir selvsagt en håpløs vitenskap av det hele.
Derfor: Hvilke metoder og analyseformer bruker han for å koble forhold som:
a) ikke eksisterer (global oppvarming utover naturlige variasjoner er fremdeles ikke påvist) opp mot
b) en hypotese med en CO2-sensitivitet IPCC stadig må renonsere på etter hvert som avviket mellom hypotese og faktiske observasjoner spriker stadig mer?
Joda, med høy sigarføring proklameres det:
"A multiple regression analysis was used as a basis for an attribution analysis by matching temporal variability in precipitation statistics with the global mean temperature."
Men i alle dager, da? Hva vil en mer kyndig statistiker enn Benestad si til noe sånt, med et så syltynt og sirkelbasert utgangspunkt?!
Det er ikke bare å slå rundt seg med vilkårlige statistiske konstruksjoner når man er bortimot blank i slik teori.... Jeg gjentar at vi må huske at
Benestads påstander går hele tiden ut på å finne korrelasjoner mellom AGW/CO2-hypotesen og utvalgte klimaalarmistiske forhold han mener han kan finne empirisk dekning for; dvs. et eller annet negativt som CO2-økning gjør med vær og klima, denne gang "ekstremnedbør".
Neste gang blir det helt sikkert å velge ut
ekstreme stormer*, han sitter bare og venter på noe som kan passe.
*Tilføyelse 11. nov. 2013: Joda: vi slapp å vente lenge, nå dukket han opp både i Vårt Land og på dagsavisen Nye Meninger med nettopp dette:http://www.dagsavisen.no/nyemeninger/alle_meninger/cat1003/subcat1012/thread288247/Slik som Bjerknesgjengen tidligere har prøvd seg med en rekke forhold rundt havstigning og issmelting osv. på katastrofalt sviktende faglig grunnlag, slik prøver nå Benestad å vise at der er en direkte sammenheng mellom "global oppvarming" (hvor han nå måtte finne dekning for den..?) og "ekstremvær" (hvor han nå måtte finne den økningen? Ekstremvær synes å være nedadgående de siste 30 år!). Selv om en kobling mellom temperatur og nedbør kan ha generelle korrelative elementer (som jeg altså ikke vil se bort fra) er Benestads datamateriale absolutt ikke gyldig for den type multippel regresjonsanalyse (han må ut fra observerte empiriske forhold bl.a. koke opp oppvarmingsdata for å ha et startargument, og utvalget av nedbørsdata er selvsagt også helt ukontrollerbart på en rekke områder; se videre om utvalgsproblematikk).
Alle analysekyndige skjønner at dette må ende i rene variabilitetsspekulasjoner og -konstruksjoner med en overhengende fare for nonsenskorrelasjoner allerede i utgangspunktet.
Jeg akter på et sånt grunnlag selvsagt ikke å begynne å diskutere Benestads data (det blir som å diskutere sveisen på den som skal halshugges...vi klarer aldri å vriste fra denne gjengen stadig nye kreative datakilder de koker opp), men vi kan ta dem på banalt sviktende metode, analyse og feilaktig statistikkbruk
per se.
Jeg akter derfor her å sette opp hvilke regler som faktisk gjelder for det han bedriver (les: det han burde gjort i sin behandling av data, eller rettere;
han burde av metodiske og forskningsetiske hensyn avstått fra å sette opp slike datakonstruksjoner i utgangspunktet) og så kan dere på fritt grunnlag vurdere om hans arbeid er i nærheten av å tilfredsstille de krav jeg omtaler i fortsettelsen.
Når jeg nedenfor gjennomgår dette, må dere se dette opp mot Benestads argumentrekke og hans bruk av kvasi- og/eller nonsenskorrelasjoner som gjør at hans påstander blir analytisk ufruktbare (siden hans utgangspunkt hele tiden er å finne koblinger mellom AGW/CO2-hypotesen og et eller annet negativt CO2-økning gjør med vær og klima, denne gang "ekstremnedbør" uten at det foreligger tilstrekkelig kvalifiserte empiriske data).
Men først min egen selvkritikk: Jeg brøt et grunnleggende debattkriterium - å fortelle hva som er galt før man slakter noe - da jeg kommenterte Benestads artikkel innledningsvis på en annen tråd her inne, der jeg uten nærmere begrunnelse generelt slaktet hans metode og statistikkmisbruk.
At min slakt er korrekt forandrer ikke det faktum at jeg skulle først ha forklart hvorfor en slakt var påkrevet. Det er dette jeg prøver å rette på her.
Jeg høvlet altså dette siste arbeidet hans ned på en overfladisk måte innledningsvis. Dette fordi jeg for lengst er overmettet av Benestads årelange strøm av alarmistiske
nonsenskorrelasjoner der han blander bl.a. årsak og virkning og setter opp et ukvalifisert hypotesegrunnlag for å bevise en annen ukvalifisert påstand (jfr. at amatør2 peker akkurat på et slikt forhold når han skriver at "
Det som imidlertid er krystallklart er at det finnes ikke fnugg av dokumentert sammenheng i hans arbeid mellom temperaturstigning (global oppvarming) og økende innhold i atmosfæren av CO2 og andre gasser med tilsvarende egenskaper. Det er derfor sterkt tendensiøst når Benestad i media forøvrig kobler (eller lar media koble) sine eventuelle funn opp mot utslipp av CO2 blant annet.").
http://klimaforskning.com/forum/index.php/topic,220.msg32175/topicseen.html#msg32175 Jeg skal nedenfor, med henvisning til klassisk metode og statistisk teori slik det fremdeles læres på universitetet, vise hvilke vitenskapelige krav som gjelder og kreves for sånt som Benestad har gitt seg ut på, slik at alle kan se at han ikke tilfredsstiller de mest banale faglige krav til å sammenholde de forhold han stiller opp i sin "argumentrekke", som dermed er og blir nonsenskorrelasjoner og sirkelslutninger ut fra en innledende, forhåndskonkludert hypotese.
Tilsvarende er det forstemmende å se Benestads brudd på metode- og analysereglene for deskriptive statistiske forhold, særlig da mht. gjennomsnitt, standardavvik, korrelasjon, histogrammer og spredningsplott. Her kan alle flinke statistikere og metodespesialister, dersom de hadde hatt McIntyres energi og vært tidligpensjonerte, plukke fjær av hønsa i tur og orden ved å gå inn på Benestads databruk og tilhørende analysemåter.
Men jeg er ikke førtidspensjonert, og vil nedenfor derfor bare vise hvilke forhold som faktisk må være til stede både metodisk og analytisk for å gi seg ut på årsak/virkningsforhold slik Benestad gjør - og som han svikter fullstendig på når dette skal utlegges i
"A multiple regression analysis (used) as a basis for an attribution analysis by matching temporal variability in precipitation statistics with the global mean temperature."
Når har vi en klassisk "nonsenskorrelasjon?Her må dette overholdes:
- Korrelasjon mellom X og Y er ikke det samme som at X er årsak til Y
- Korrelasjon er et redskap for å kunne identifisere årsaksforhold
-
Årsakssammenheng viser til en sammenheng i den fysiske verden, mens
korrelasjon er en matematisk sammenheng
- En korrelasjon er et
symmetrisk forhold X – Y, mens en årsakssammenheng er
asymmetrisk: hvis X -> Y, kan ikke Y –> X
- Tidsaspektet er avgjørende i et årsaksforhold, men betyr ingenting for en korrelasjon!
Sjekk Benestads brølere på dette!Hva med ”nesten sikker” kunnskap?- Honnørbegrep: ”evidensbasert kunnskap”
Som betyr:
- Ikke sikker i betydningen sann. Men hindrer oss i å begå alvorlige feilslutninger.
- Evidens med ”stor” E versus evidens med ”liten” e versus ”dangerous half-truths and total nonsense”.
- Stor E eller liten e er resultat av metodebruk. Gir et slags metodehierarki og øverst troner ”gullstandarden”, d.v.s. bruk av metaanalyser og det kontrollerte eksperimentet.
Hva med Benestads påstander om "global oppvarming" her? Hele forutsetningen mangler! Litt om utvalgsundersøkelserDet finnes to hovedtyper for utvalgsundersøkelser:
- Utvalget er trukket v.h.a. sannsynlighetsutvelging, d.v.s alle medlemmer av populasjonen skal ha en (kjent) sannsynlighet > 0 for å bli trukket ut
- Utvalget er trukket v.h.a. ikke-sannsynlighetsutvelging
NB! Bare sannsynlighetsutvalg gir grunnlag for (statistisk) generalisering
- Spørsmålet om med hvor stor sikkerhet og presisjon vi kan generalisere blir et spørsmål om ”trade-off”: ønsker vi 100%sikkerhet lider presisjonen, ønsker vi 100% presisjon, må vi lempe på sikkerheten med hvilken vi kan påstå dette.
Test Benestad på dette!Noen hyppig brukte typer av utvalgIkke-sannsynlighetsutvalg: Forhåndeværende utvalg
- Skjønnsmessig utvalg
- Snøballutvalg
Sannsynlighetsutvalg:
- Enkel tilfeldig utvelging (”lotterisk utvelging”)
- Stratifisert utvalg (proporsjonalt/disproporsjonalt)
Hvordan kan Benestad forsvare sitt datautvalg opp mot dette!? Det er ikke engang påviselig vurdert!
FØRSTE KONKLUSJON:
VI SER AT BENESTAD I SIN METODEBRUK OG ANALYSEBESKRIVELSE IKKE ENGANG OVERHOLDER DET MEST GRUNNLEGGENDE I KORREKT STATISTISK ANALYSE
Likevel ser vi at Benestad skjuler seg bak den holdningen som kan opptre når man mener at man tilhører den eneste korrekte forskningsmakt:
”Science is what scientists do”Vi tvinges derfor til å sjekke denne "forskningen" ytterligere, opp mot en del andre kritiske kriterier og regler:
Metodisk innsamling, ordning og etterprøving av kunnskap etter visse regler og kravSelv om forskere og vitenskapsfolk gjør grunnleggende det samme som vi alle gjør i vår hverdag,
har de til disposisjon et stort utviklet apparat av normative prinsipper, metoder, prosedyrer og statistiske teknikker til hjelp i utvikling av kunnskap
Den viktigste begrunnelsen for bruk av metode er å sikre holdbarheten av de påstander vi kommer med
- I bunn og grunn også en etisk sak: når forskere sier de vet noe, sier de samtidig at dette er til å stole på,
at andre kan ha tillit til at det faktisk forholder seg slik
Hvor mange ærlige forskere har tillit til det Benestad bekjenner seg til? Er det vitenskapelig redelig å skjule seg bak den såkalte "konsensus"? Hva er metode og metodelære?(Svært streng definisjon): En metode er et sett av regler som kan brukes på en mekanisk måte for å realisere et visst formål.
En metode skal strengt tatt her ikke forutsette skjønn.
Som konsekvens av dette skal metodelære strengt tatt ikke omfatte utforming av problemstilling, utvikling av hypoteser eller tolkning av resultatene, men utelukkende være fokusert mot (statistisk) hypoteseprøving
En metode er en fremgangsmåte, eller et middel til å løse problemer og komme frem til ny kunnskap.
Et hvilket som helst middel som tjener dette formålet hører med i arsenalet av metoder (men ikke en hvilken som helst moral!!)
Hvorfor disse påpekingene?
Jo, metodelæren skal gi en oversikt over konkrete fremgangsmåter (teknikker) som kan brukes for å få sikrest mulige svar (minimere tolkningsproblemer) på empiriske spørsmål.
Basert på hans årelange tirader og angrep på saklig kritikk i klimadebatter, hvor mye syns dere vi skal ha tillit til Benestad her?Grunnleggende normer for forskningNoe å huske for Benestad og IPCC generelt:
Overenstemmelse med virkeligheten som det høyeste sannhetskriteriumFor å komme dit, kreves:
- Systematisk utvelging av data
- Mest mulig nøyaktig bruk av data
- Aktive anstrengelser for å avkrefte egne forhåndsoppfatninger
- Presentasjon av resultatene som tillater kontroll.
- Etterprøving og kritikk
- At man forsøker å gjøre forskningsvirksomheten kumulativ
- og ikke minst: Hva med å anstrenge seg for å forkaste egne forhåndsoppfatninger?
Hvor syns dere Benestad befinner seg på denne skalaen?Man må stundom ofre mye for å reorientere seg til ekte vitenskap Både IPCC generelt og Benestad spesielt sliter etisk med at de er på jakt etter data som støtter egne hypoteser, mens data som motsier hypotesene ”overses” (som morsomme sjeler i statistikkfaget ofte har kalt ”RIMI-vitenskap”; jamnfør debatten om OL 2022

)
- ”Kill your darlings” (kan man det, når det har gått prestisje og karriere i ting?)
- Poppers falsifikasjonsprinsipp (dette har vært opp flere ganger her på forumet før)
- Forkaster vi null-hypotesen, d.v.s. den hypotesen vi ikke tror på? (ved strengt signifikansnivå)
Her vil jeg tro Benestad kommer ekstremt dårlig utOm et viktig tema: Årsak-virkning (kausalitet)Hva er en årsak?
- En årsak kan beskrives som: ”…something that makes a difference, and the difference it makes must be a difference from what would have happened without it”
Noen problemer:
- Kausalitet er en ikke-observerbar relasjon, vi kan ikke ”se” en årsak. Derfor: Duket for nonsenskorrelasjoner og sjarlataner hvis man ikke passer på metodesiden!!!
KausalitetsproblemerDavid Hume (1739) stiller derfor opp tre betingelser for slutninger om årsak:
1) Nær sammenheng i tid og rom mellom de observerte variablene
2) Tidsmessig asymmetri – antatt årsak må gå forut for antatt virkning (jfr. den ekstremt sentrale debatten om varme før CO2 eller omvendt)
3) ”constant conjunction” – årsaken må være tilstede hver gang virkningen blir observert: når Y så X hver gang
NB: Den klassiske svakheten hos klimaalarmistene dukker derfor typisk opp i øvelser som Benestad prøver seg på her:
- Det må være statistisk samvariasjon mellom variablene (
det er høyst tvilsomt hos Benestad her)
NB! Statistisk samvariasjon er en nødvendig, men ikke tilstrekkelig forutsetning for årsak-virkning sammenheng
Er det mulig å komme frem til (sikre) årsaksforklaringer?Empirisk forskning om årsaksforhold forutsetter bruk av et adekvat design (et bedre norsk ord er undersøkelsesopplegg).
Det synes å ikke holde mål hos Benestad her.
Vanlig klassifisering av design med relevans for kausale slutninger er:
- Ekte eksperimentelle design
- Kvasieksperimentelle design
- Ikke-eksperimentelle design
I ikke-eksperimentelle design (eks surveys/deskriptivt design) vil statistisk kontroll erstatte eksperimentell kontroll, men fordi vi ikke kan manipulere den uavhengige variablen (”årsaksvariablen”) har vi problemer med å trekke konklusjoner om årsak-virkning.Her går Benestad ned for full telling.
Her er abstractet til Benestad arbeid:
[1] Attributing changes in extreme daily precipitation to global warming is difficult, even when based on global climate model simulations or statistical trend analyses. The question about trends in extreme precipitation and their causes has been elusive because of climate models' limited precision and the fact that extremes are both rare and occur at irregular intervals. Here a newly discovered empirical relationship between the wet-day mean and percentiles in 24 h precipitation amounts was used to show that trends in the wet-day 95th percentiles worldwide have been influenced by the global mean temperature, consistent with an accelerated hydrological cycle caused by a global warming. A multiple regression analysis was used as a basis for an attribution analysis by matching temporal variability in precipitation statistics with the global mean temperature.http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/jgrd.50814/abstract