Задача на науката е да побива хипотези. Науката не се занимава со докажување, туку со побивање. Таа хипотеза што ги преживува сите обиди за побивање, станува најверојатното објаснување за дадениот феномен. Најверојатно, што не е потврда и за вистинитоста на објаснувањето. Карактеристика на исправната хипотеза е дека може да се побие, сè друго е догма. Бидејќи задачата е побивање, контра-примерите имаат поголема тежина од афирмативните примери што го докажуваат тоа. Кога ќе се најде контра-пример за одредена хипотеза, ако е методолошки точен, тоа не е исклучок туку предупредување дека е време за преиспитување.
Во зависност од силата на доказите, хипотезите можат да бидат поверојатни или помалку веројатни. Голем број експерименти и квалитетот на самите овие експерименти може позитивно или негативно да влијаат на веројатноста на одредена хипотеза. Одредени хипотези може во одреден момент да бидат научен консензус, но самиот тој консензус зависи од квалитетот на доказите. Без оглед на големината на консензусот, ниту една хипотеза или теорија не може да се прогласи за апсолутна вистина. Се разбира, некои хипотези се толку силни што веројатноста тие да бидат целосно промашени е исклучително мала, на пр. централната догма на молекуларната биологија, која, патем, има соодветно име.
Статистиката е еден од методите за собирање докази во научниот метод. Нејзина цел во вреднувањето на научните хипотези е исто така побивање. Идеалниот дизајн на експериментот поставува нулта хипотеза и алтернативна хипотеза. Нултата хипотеза често се поставува за да претставува ситуација во која нема ефект, додека алтернативната хипотеза е ефектот што сакаме да го докажеме. Статистиката, со предуслов за висок квалитет на дизајнот на експериментот, може да ја покаже (не и да ја докаже) разликата помеѓу овие ефекти. На крајот од овој метод, доколку со одредена статистичка постапка ги добиеме посакуваните резултати кои се доказ за нашата посакувана алтернативна хипотеза, статистички значајната разлика се толкува приближно на следниов начин - „нултата хипотеза може да се отфрли, а алтернативата да се прифати“. Статистиката не кажува ништо за точноста на претпоставената, алтернативна хипотеза, туку ја побива нултата хипотеза, бидејќи е констатирана одредена разлика.
Секој кој се занимавал со статистика знае дека податоци може да се трансформираат, поделат и отфрлаат за вештачки да генерираат статистички значајна разлика. Затоа, од аспект на филозофијата на науката, поголема вредност имаат оние кои побиваат. Статистиката мора да се користи така што секој научник, почнувајќи од себе, ќе вложи максимални напори во согласност со своето знаење, да проба да ја побие неговата хипотеза. На пазарот ова е едноставно, ако вашиот статистички модел не е добар, ќе пропаднете.
Корелацијата не е каузалност. Тоа веќе го знаат сите. А што е со она „нема каузалност без корелација“? Ако по некоја методологија покажете дека локдаунот имал ефект, а имате контра пример на Флорида и Шведска каде што нема локдаун и го имате истиот ефект, можете да ја заглавите главата во песок и да кажете: тоа се исклучоци! Но, дали се исклучоци или се контра-примери кои ја побиваат хипотезата?
Податоците и разбирањето на светот поставуваат замки на самиот почеток на експериментот. На пример, дали луѓето заспиваат кога автомобилoт вози сам? Не постои научен или статистички метод кој може да одговори на ова прашање. Ако прашањето се формулира како, се зголемува ли бројот на луѓе кои заспиваат кога автомобилот вози сам во однос на случаите кога тие возат, тогаш ова прашање може да се анализира со статистички методи. Статистиката не ни кажува за каузалноста туку за разликите меѓу групите. Таа најдобро се користи како алатка која ни овозможува да ги избегнеме замките на самозалажувањето кога сакаме да откриеме нешто. Статистиката не е почеток и крај на науката. Здравиот разум е предуслов за секој човечки потфат, таму каде што сака да нè излаже, статистиката може да ни помогне. Ако не сакаме да знаеме, туку да докажуваме, а статистиката ја користиме како алатка за докажување, неизбежни се погрешни објаснувања.
Ако нема кој да поставува прашања и ако прашања не смеат да бидат поставувани, се губи основниот предуслов на научниот метод. Научниот консензус сè повеќе станува медиумски феномен. Не мора да има целосна цензура на идеите, но дури и потенцијалната осуда од колегите е доволна пречка за создавање квалитетни научни хипотези и објаснувања. Одамна ја поминавме фазата на осуда и дојдовме на многу поопасна територија на егзистенцијална уцена. Сето тоа во време кога недостатоците и ограничувањата на науката и статистиката се покажаа како најдобар метод за наметнување на државната власт и контрола.
