[Den følgende teksten er et eksempel eller "case", som kan tjene som utgangspunkt for refleksjon og diskusjon. Noen eksempler kan være basert på reelle hendelser, mens andre er fiksjonelle fremstillinger.]

Dette er et konstruert eksempel på varslerfunksjon i betydningen Fare! Fare!

Anta at du forsker på kreft, og har oppdaget at kvinner som bruker sengen “SuperBed” har dobbelt så stor risiko for å få kreft som andre kvinner. Du vet at resultatet du har fått er statistisk signifikant på 95% nivå med et konfidensintervall på 1.3 til 3.2. Det vil si at det er 95 % sjanse for at søvn på “SuperBed” gir mellom 1.3 og 3.2 ganger så stor risiko for kreft for kvinner som bruker sengen, sammenliknet med andre kvinner.

Du vet at undersøkelsen din er basert på selvrapporterte data, det vil si gjennom spørreundersøkelser. Det er velkjent at det i slike undersøkelser er en tendens til at kvinner som har fått kreft lettere svarer på spørreundersøkelsen enn kvinner som ikke har fått kreft. Det vil si at det er visse metodiske svakheter med undersøkelsen som ikke kommer fram i det statistiske tallet gitt ovenfor, og som svekker troverdigheten til dataene dine (i alle fall blant dem som kjenner til epidemiologisk forskning).

Du er ferdig med bearbeiding av data og skriver nå en vitenskapelig artikkel om emnet. Samtidig blir du spurt om du kan fortelle om resultatet på forskningsmagasinet “Schrödingers katt” på TV.

Du vet at dersom resultatet kommer ut på denne måten, vil kanskje mange kaste sin “SuperBed”, med de betydelige utgiftene dette medfører. Du vet at fabrikken som lager denne sengen da antakelig går konkurs og arbeiderne der mister jobben sin. Og du vet at en god omtale på TV vil gjøre det lettere for deg å få penger til nye epidemiologiske studier av dette fenomenet og andre interessante ting, slik at din egen jobb blir sikrere. Sist men ikke minst, så kan opplysningene du har kommet til kanskje føre til at en del kvinner kan unngå kreft nettopp ved å skifte seng (skjønt det som nevnt er en del usikkerhet om dette siden undersøkelsen du har gjennomført jo har en del svakheter).

Dette er et konstruert eksempel, men det ligger svært nær opp til mange faktisk forekommende undersøkelser knyttet til helse og sikkerhet. Spørsmålet er: Skal man rope ULV, ULV..., eller skal man la det være?