Skip to main content
LibreTexts - Ukrayinska

Вступ

  1. Last updated
  2. Save as PDF
  • Page ID
    97700

    • \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

      У заключній главі своєї знаменитої книги «Як брехати зі статистикою» Даррелл Хафф розповідає нам, що «все, що б'є медичну професію» або опубліковане науковими лабораторіями та університетами, гідне нашої довіри - не безумовної довіри, але, безумовно, більшої довіри, ніж ми дозволили б засобам масової інформації або зсудливих політиків. Адже Хафф наповнив цілу книгу оманливою статистичною хитрістю, яка використовується в політиці і ЗМІ, але мало хто скаржиться на статистику, зроблену підготовленими професійними вченими. Вчені шукають розуміння, а не боєприпасів для використання проти політичних опонентів.

      Статистичний аналіз даних є основоположним для науки. Відкрийте випадкову сторінку у вашому улюбленому медичному журналі, і ви будете обмануті статистикою:\(t\) тести,\(p\) значення, пропорційні моделі небезпек, коефіцієнти ризику, логістичні регресії, найменші квадрати та інтервали довіри. Статисти надали вченим інструменти величезної сили, щоб знайти порядок і сенс у найскладніших наборів даних, і вчені сприйняли їх з радістю.

      Вони, однак, не прийняли статистичну освіту, і багато програм бакалаврату в галузі наук не вимагають ніякої статистичної підготовки взагалі.

      Починаючи з 1980-х років, дослідники описували численні статистичні помилки і помилки в популярній рецензованій науковій літературі, і виявили, що багато наукових робіт - можливо, більше половини - стають жертвою цих помилок. Неадекватна статистична влада робить багато досліджень нездатними знайти те, що вони шукають; численні порівняння та неправильно витлумачені\(p\) значення викликають численні помилкові спрацьовування; гнучкий аналіз даних дозволяє легко знайти кореляцію там, де жодна не існує. Проблема полягає не в шахрайстві, а в поганій статистичній освіті - досить поганий, що деякі вчені роблять висновок, що більшість опублікованих результатів досліджень, ймовірно, помилкові. 31

      Далі наведено перелік найбільш кричущих статистичних помилок, які регулярно вчиняються в ім'я науки. Вона передбачає відсутність знань статистичних методів, оскільки багато вчених не отримують формальної статистичної підготовки. І будьте обережні: як тільки ви дізнаєтеся помилки, ви побачите їх скрізь. Не лякайтеся. Це не привід відкидати всю сучасну науку і повернутися до кровопускання і п'явки - це заклик покращити науку, на яку ми покладаємося.