David Teira

Exploramos aquí la conexión entre los conceptos de riesgo e igualdad en el argumento del observador imparcial. La concepción de la justicia que elegiría un observador imparcial se justifica por la pureza del procedimiento de elección. Sin embargo, si modelizamos esta decisión utilizando medidas del riesgo habituales en matemática financiera, veremos cómo el criterio de elección del observador bajo el velo de la ignorancia contiene una preferencia implícita por el grado de desigualdad resultante. Esto nos obliga a reconsiderar la pureza procedimental de la elección.

Este artículo estudia la justificación normativa de la adopción de los ensayos clínicos aleatorizados por parte de las autoridades sanitarias británicas como estándar metodológico en 1946. A partir de un análisis de los distintos intereses de los participantes en el proceso (pacientes, médicos, farmacéuticas y el propio Estado) argumentamos que la aleatorización se adoptó como mecanismo de asignación imparcial de tratamientos, aunque sus propiedades estadísticas no fueran bien comprendidas. Tal justificación permanece aún vigente

La renta básica se nos presenta en la obra de Philippe van Parijs como una propuesta política filosóficamente argumentada, de modo tal que convencerá tanto al teórico de la justicia como al ciudadano que votará su implantación. En este artículo analizamos la argumentación de van Parijs mostrando cómo la efectividad política de sus tesis sólo se sostiene a costa de reducir el debate sobre la renta básica a los términos de su propia concepción de la ética. Ponemos en duda, por nuestra parte, el alcance de esta reducción sobre un doble plano: diluye por completo la dimensión prudencial de toda argumentación política, y no deja más alternativa que la educación sentimental para quienes no se dejen convencer por el equilibrio reflexivo

A la vista del catálogo de nuestro Instituto Nacional de Estadística, quién dejará de sorprenderse al descubrir entre las colecciones auspiciadas por el INED francés una dedicada a los Clásicos de la economía y la población, con cuidadísimas ediciones de Condorcet, Süssmilch, Quesnay, Graunt... A esta colección se suma ahora, bajo la dirección de Eric Brian, otra serie de Estudios e investigaciones históricas, cuyo primer volumen comentamos aquí. Matemáticas y acción política, compilado por Thierry Martin, es, además, una excelente representación de los trabajos que en Francia se desarrollan en torno a la matemática social desde múltiples enfoques.

We discuss the role of practical costs in the epistemic justification of a novice choosing expert advice, taking as a case study the choice of an expert statistician by a lay politician. First, we refine Goldman’s criteria for the assessment of this choice, showing how the costs of not being impartial impinge on the epistemic justification of the different actors involved in the choice. Then, drawing on two case studies, we discuss in which institutional setting the costs of partiality can play an epistemic role. This way we intend to show how the sociological explanation of the choice of experts can incorporate its epistemic justification.

Jesús Zamora Bonilla, profesor de la Universidad Carlos III, es un autor bien conocido para el lector de Theoria por sus publicaciones en filosofía general de las ciencias y en filosofía de la economía. Sólo su distribuidora es culpable de que muchos lectores ignoren aún su primer libro, Mentiras a medias, un amplio estudio de la idea de verosimilitud que incluye una propuesta original, ya discutida en foros internacionales. El trabajo en epistemología general de las ciencias que aquí presentamos se articula, además, con sus aportaciones a la economía de la ciencia y a la propia reconstrucción racional de la metodología económica. No está de más, por tanto, el volver sobre los fundamentos de este proyecto, pues, como es sabido, no son pocas las dificultades que ofrece el concepto de verosimilitud.

Debiasing procedures are experimental methods aimed at correcting errors arising from the cognitive biases of the experimenter. We discuss two of these methods, the predesignation rule and randomization, showing to what extent they are open to the experimenter’s regress: there is no metarule to prove that, after implementing the procedure, the experimental data are actually free from biases. We claim that, from a contractarian perspective, these procedures are nonetheless defensible since they provide a warrant of the impartiality of the experiment: we only need proof that the result has not been intentionally manipulated for prima facie acceptance

I will open the first part of this paper by trying to elucidate the frequentist foundations of RCTs. I will then present a number of methodological objections against the viability of these inferential principles in the conduct of actual clinical trials. In the following section, I will explore the main ethical issues in frequentist trials, namely those related to randomisation and the use of stopping rules. In the final section of the first part, I will analyse why RCTs were accepted for regulatory purposes. I contend that their main virtue, from a regulatory viewpoint, is their impartiality, which is grounded in randomisation and fixed rules for the interpretation of the experiment. Thus the question will be whether Bayesian trials can match or exceed the achievements of frequentist RCTs in all these respects. In the second part of the paper, I will first present a quick glimpse of the introduction of Bayesianism in the field of medical experiments, followed by a summary presentation of the basic tenets of a Bayesian trial. The point here is to show that there is no such thing as “a” Bayesian trial. Bayesianism can ground many different approaches to medical experiments and we should assess their respective virtues separately. Thus I present two actual trials, planned with different goals in mind, and assess their respective epistemic, ethical and regulatory merits. In a tentative conclusion, I contend that, given the constraints imposed by our current regulatory framework, impartiality should preside over the design of clinical trials, even at the expense of many of their inferential and ethical virtues.

In this paper I study how the theoretical categories of consumption theory were used by Milton Friedman in order to classify empirical data and obtain predictions. Friedman advocated a case by case definition of these categories that traded theoretical coherence for empirical content. I contend that this methodological strategy puts a clear incentive to contest any prediction contrary to our interest: it can always be argued that these predictions rest on a wrong classification of data. My conjecture is that this methodological strategy can contribute to explain why Friedman’s predictions never generated the consensus he expected among his peers.