La ciencia incómoda , como la identificó el estadístico John Tukey , [1] [2] comprende situaciones en las que es necesario extraer una inferencia de una muestra limitada de datos , donde no habrá disponibles más muestras influenciadas por el mismo sistema de causas . Más específicamente, implica el análisis de un fenómeno natural finito para el cual es difícil superar el problema de usar una muestra común de datos tanto para el análisis exploratorio de datos como para el análisis confirmatorio de datos . Esto conduce al peligro de sesgo sistemático a través de la prueba de hipótesis sugeridas por los datos .
Un ejemplo típico es la ley de Bode , que proporciona una regla numérica simple para las distancias de los planetas del Sistema Solar al Sol . Una vez que se ha derivado la regla, a través de la comparación de prueba y error de varias reglas con los datos observados (análisis exploratorio de datos), no quedan suficientes planetas para una prueba rigurosa e independiente de la hipótesis (análisis confirmatorio de datos). Hemos agotado los fenómenos naturales . La concordancia entre los datos y la regla numérica no debería sorprendernos, ya que hemos elegido deliberadamente la regla para que coincida con los datos. Si nos preocupa lo que nos dice la ley de Bode sobre el sistema de causas de la distribución planetaria, entonces exigimos una confirmación que no estará disponible hasta que se disponga de mejor información sobre otros sistemas planetarios.
real no es factible ni práctica.